unidrnd

Случайные числа от дискретного равномерного распределения

свернуть все на странице

Синтаксис

r = unidrnd(n)
r = unidrnd(n,sz1,...,szN)
r = unidrnd(n,sz)

Описание

пример

r = unidrnd(n) генерирует случайные числа от дискретного равномерного распределения, заданного его максимальным значением n.

n может быть скаляр, вектор, матрица или многомерный массив.

пример

r = unidrnd(n,sz1,...,szN) генерирует массив случайных чисел от дискретного равномерного распределения со скалярным максимальным значением n, где sz1,...,szN указывает на размер каждой размерности.

пример

r = unidrnd(n,sz) генерирует массив случайных чисел от дискретного равномерного распределения со скалярным максимальным значением n, где векторный sz задает size(r).

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте массив случайных чисел от дискретных равномерных распределений. Для каждого распределения задайте его максимальное значение.

Задайте максимальные значения распределений.

n = 1:10:100;

Сгенерируйте случайные числа от дискретных равномерных распределений.

r = unidrnd(n)
r = 1×10

     1    10     3    29    26     5    17    39    78    88
Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте массив случайных чисел от одного дискретного равномерного распределения. Здесь, максимальное значение n скаляр.

Используйте unidrnd функция, чтобы сгенерировать случайные числа от дискретного равномерного распределения с максимальным значением 100. Функция возвращает один номер.

R_scalar = unidrnd(100)
R_scalar = 82

Сгенерируйте массив 2х3 случайных чисел от того же распределения путем определения размерностей нужного массива.

R_array = unidrnd(100,2,3)
R_array = 2×3

    91    92    10
    13    64    28

В качестве альтернативы задайте размерности нужного массива как вектор.

R_array = unidrnd(100,[2,3])
R_array = 2×3

    55    97    98
    96    16    96

Входные параметры

свернуть все

Максимальное значение в виде положительного целого числа или массива положительных целых чисел.

Пример: unidrnd(10)

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде отдельных аргументов целых чисел. Например, определение 5,3,2 генерирует 5 3 2 массивами случайных чисел от дискретного равномерного распределения.

Если n массив, затем заданные измерения sz1,...,szN должен совпадать с размерностями n.

  • Если вы задаете одно значение sz1, затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, unidrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, unidrndN,3,1,1,1) дает вектор 3 на 1 случайных чисел.

Пример: 5,3,2

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде вектора-строки из целых чисел. Например, определение [5 3 2] генерирует 5 3 2 массивами случайных чисел от дискретного равномерного распределения.

Если n массив, затем заданные измерения sz должен совпадать с размерностями n.

  • Если вы задаете одно значение [sz1], затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, unidrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, unidrndN,[3 1 1 1]) дает вектор 3 на 1 случайных чисел.

Пример: [5 3 2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Случайные числа от дискретного равномерного распределения, возвращенного как скалярное значение или массив скалярных значений.

Типы данных: single | double

Альтернативная функциональность

  • unidrnd функционально-специализированное к дискретному равномерному распределению. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовую функцию random, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использовать random, задайте имя вероятностного распределения и его параметры. Обратите внимание на то, что специфичная для распределения функция unidrnd быстрее, чем родовая функция random.

  • Чтобы сгенерировать случайные числа в интерактивном режиме, использовать randtool, пользовательский интерфейс для генерации случайных чисел.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте