Случайные числа
R = random('name',A)R = random('name',A,B)R = random('name',A,B,C)R = random('name',A,B,C,D)R = random(pd)R = random(___,sz1,...,szN)R = random(___,[sz1,...,szN])R = random(___,sz1,...,szN)R = random(___,[sz1,...,szN])sz1 -by-szN массивом случайных чисел от заданного распределения вероятностей с помощью входных параметров от любого из предыдущих синтаксисов.
Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей.
pd = makedist('Normal')pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 0
sigma = 1
Сгенерируйте одно случайное число от распределения.
rng('default') % For reproducibility r1 = random(pd)
r1 = 0.5377
Также можно сгенерировать стандартное нормальное случайное число путем определения его имени и параметров.
r2 = random('Normal',0,1)r2 = 1.8339
Сохраните текущее состояние генератора случайных чисел. Затем сгенерируйте случайное число от распределения Пуассона с параметром уровня 5.
s = rng;
r = random('Poisson',5)r = 5
Восстановите состояние генератора случайных чисел к s, и затем создайте новое случайное число. Значение эквивалентно прежде.
rng(s);
r1 = random('Poisson',5)r1 = 5
Создайте матрицу случайных чисел с тем же размером как существующий массив. Используйте стабильное распределение с параметрами формы 2 и 0, масштабный коэффициент 1, и параметр положения 0.
A = [3 2; -2 1];
sz = size(A);
R = random('Stable',2,0,1,0,sz)R = 2×2
0.7604 -3.1945
2.5935 1.2193
Можно объединить предыдущие две строки кода в одну строку.
R = random('Stable',2,0,1,0,size(A))R = 2×2
0.4508 -0.6132
-1.8494 0.4845
Создайте объект распределения вероятностей Weibull использование значений параметров по умолчанию.
pd = makedist('Weibull')pd =
WeibullDistribution
Weibull distribution
A = 1
B = 1
Сгенерируйте случайные числа от распределения.
rng('default') % For reproducibility r = random(pd,10000,1);
Создайте гистограмму с помощью 100 интервалов с подгонкой распределения Weibull.
histfit(r,100,'weibull')
Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей.
pd = makedist('Normal')pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 0
sigma = 1
Сгенерируйте 2 3 2 массивами случайных чисел от распределения.
r = random(pd,[2,3,2])
r =
r(:,:,1) =
0.5377 -2.2588 0.3188
1.8339 0.8622 -1.3077
r(:,:,2) =
-0.4336 3.5784 -1.3499
0.3426 2.7694 3.0349
random является родовой функцией, которая принимает или распределение его именем 'name' или объект pd распределения вероятностей. Это быстрее, чтобы использовать специфичную для распределения функцию, такую как randn и normrnd для нормального распределения и binornd для биномиального распределения. Для списка специфичных для распределения функций смотрите Поддерживаемые Дистрибутивы.
Чтобы сгенерировать случайные числа в интерактивном режиме, используйте randtool, пользовательский интерфейс генерации случайных чисел.
Distribution Fitter | cdf | fitdist | icdf | makedist | mle | paretotails | pdf