rand

均匀分布的随机数

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语法

X = rand

X = rand(n)

X = rand(sz1,...,szN)

X = rand(sz)

X = rand(___,typename)

X = rand(___,"like",p)

X = rand(s,___)

说明

X = rand 返回从区间 (0,1) 的均匀分布中得到的随机标量。

示例

X = rand(n) 返回一个由均匀分布的随机数组成的 n×n 矩阵。

示例

X = rand(sz1,...,szN) 返回由随机数组成的 sz1×...×szN 数组，其中 sz1,...,szN 指示每个维度的大小。例如：rand(3,4) 返回一个 3×4 的矩阵。

示例

X = rand(sz) 返回由随机数组成的数组，其中大小向量 sz 定义 size(X)。例如：rand([3 4]) 返回一个 3×4 的矩阵。

示例

X = rand(___,typename) 返回由 typename 数据类型的随机数组成的数组。typename 输入可以是 "single" 或 "double"。您可以使用上述语法中的任何输入参数。

示例

X = rand(___,"like",p) 返回一个与 p 类似的由随机值组成的数组，它具有与 p 相同的数据类型和复/实性（实数或复数）。您可以指定 typename 或 "like"，但不能同时指定两者。

X = rand(s,___) 从随机数流 s 而不是默认全局流生成数字。要创建一个流，请使用 RandStream。您可以指定 s，后跟上述语法中的任意输入参数组合。

示例

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由随机数组成的矩阵

打开实时脚本

生成一个由介于 0 和 1 之间的均匀分布的随机数组成的 5×5 矩阵。

r = rand(5)

r = 5×5

    0.8147    0.0975    0.1576    0.1419    0.6557
    0.9058    0.2785    0.9706    0.4218    0.0357
    0.1270    0.5469    0.9572    0.9157    0.8491
    0.9134    0.9575    0.4854    0.7922    0.9340
    0.6324    0.9649    0.8003    0.9595    0.6787

指定区间内的随机数

打开实时脚本

生成一个由区间 (-5,5) 内均匀分布的数字组成的 10×1 列向量。

r = -5 + (5+5)*rand(10,1)

一般来说，可以使用公式 r = a + (b-a).*rand(N,1) 生成区间 (a,b) 内的 N 个随机数。

随机整数

打开实时脚本

使用 randi 函数（而不是 rand）生成在 10 和 50 之间均匀分布的 5 个随机整数。

r = randi([10 50],1,5)

r = 1×5

    43    47    15    47    35

重置随机数生成器

打开实时脚本

保存随机数生成器的当前状态并创建一个由随机数组成的 1×5 向量。

s = rng;
r = rand(1,5)

r = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

将随机数生成器的状态恢复为 s，然后创建一个由随机数组成的新 1×5 向量。值与之前相同。

rng(s);
r1 = rand(1,5)

r1 = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

由随机数组成的三维数组

打开实时脚本

创建一个由随机数组成的 3×2×3 数组。

X = rand([3,2,3])

X = 
X(:,:,1) =

    0.8147    0.9134
    0.9058    0.6324
    0.1270    0.0975


X(:,:,2) =

    0.2785    0.9649
    0.5469    0.1576
    0.9575    0.9706


X(:,:,3) =

    0.9572    0.1419
    0.4854    0.4218
    0.8003    0.9157

指定随机数的数据类型。

打开实时脚本

创建一个由其元素为单精度值的随机数组成的 1×4 向量。

r = rand(1,4,"single")

r = 1x4 single row vector

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134

class(r)

ans = 
'single'

现有数组定义的大小

打开实时脚本

创建一个由均匀分布的随机数组成并且大小与现有数组相同的矩阵。

A = [3 2; -2 1];
sz = size(A);
X = rand(sz)

X = 2×2

    0.8147    0.1270
    0.9058    0.9134

它是一种将前两行代码合并成一行的常见模式：

X = rand(size(A));

现有数组定义的大小和数据类型

打开实时脚本

创建一个由单精度随机数组成的 2×2 矩阵。

p = single([3 2; -2 1]);

创建一个与 p 具有相同大小和数据类型的由随机数组成的数组。

X = rand(size(p),"like",p)

X = 2x2 single matrix

    0.8147    0.1270
    0.9058    0.9134

class(X)

ans = 
'single'

随机复数

打开实时脚本

从一个方域上的均匀分布生成 10 个实部和虚部位于区间 (0,1) 内的随机复数。

a = rand(10,1,"like",1i)

a = 10×1 complex

   0.8147 + 0.9058i
   0.1270 + 0.9134i
   0.6324 + 0.0975i
   0.2785 + 0.5469i
   0.9575 + 0.9649i
   0.1576 + 0.9706i
   0.9572 + 0.4854i
   0.8003 + 0.1419i
   0.4218 + 0.9157i
   0.7922 + 0.9595i

输入参数

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`n` — 方阵的大小
整数值

方阵的大小，指定为整数值。

如果 n 为 0，则 X 为一个空矩阵。
如果 n 为负数，则将其视为 0。

`sz1,...,szN` — 每个维度的大小（作为单独参数）
整数值

每个维度的大小，指定为包含整数值的单独参数。

如果任何维度的大小为 0，则 X 为空数组。
如果任何维度的大小为负值，则其将被视为 0。
对于第二个维度以上的维度，rand 忽略大小为 1 的尾部维度。例如，rand(3,1,1,1) 生成由随机数组成的 3×1 向量。

`sz` — 每个维度的大小（作为行向量）
整数值

每个维度的大小，指定为由整数组成的行向量。此向量的每个元素指示对应维度的大小：

如果任何维度的大小为 0，则 X 为空数组。
如果任何维度的大小为负值，则其将被视为 0。
对于第二个维度以上的维度，rand 忽略大小为 1 的尾部维度。例如，rand([3 1 1 1]) 生成由随机数组成的 3×1 向量。

示例： sz = [2 3 4] 创建一个 2×3×4 数组。

`typename` — 要创建的数据类型（类）
`"double"` （默认） | `"single"`

要创建的数据类型（类），指定为 "double"、"single" 或提供 rand 支持的其他类的名称。

示例： rand(5,"single")

`p` — 要创建的数组的原型
数值数组

要创建的数组的原型，指定为数值数组。

示例： rand(5,"like",p)

数据类型： single | double
复数支持： 是

`s` — 随机数流
`RandStream` 对象

随机数流，指定为 RandStream 对象。

示例： s = RandStream("dsfmt19937"); rand(s,[3 1])

提示

rand 生成的数字序列由均匀伪随机数生成器的内部设置决定，该生成器是 rand、randi 和 randn 的基础。您可以使用 rng 控制这一共享的随机数生成器。

扩展功能

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

数据类型（类）必须为内置的 MATLAB^® 数值类型。对于其他类，将不调用静态 rand 方法。例如，rand(sz,'myclass') 不会调用 myclass.rand(sz)。
大小参数必须具有固定大小。
请参阅Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder)。
- 如果启用外部调用并且不从 parfor 循环内部调用 rand，则生成的 MEX 文件使用与串行代码中的 MATLAB 相同的随机数状态。否则，生成的 MEX 代码和独立代码保持其自己的随机数状态，该状态初始化为与 MATLAB 相同的状态。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

用法说明和限制：

GPU 不支持流语法 rand(s,___)。
您可以将 typename 指定为 'gpuArray'。如果将 typename 指定为 'gpuArray'，则数组的默认基础类型是 double。
要创建基础类型 datatype 的 GPU 数组，请在 typename 之前将该基础类型指定为附加参数。例如，X = rand(3,datatype,'gpuArray') 创建一个由基础类型 datatype 的随机数组成的 3×3 的 GPU 数组。
您可以将基础类型 datatype 指定为以下选项之一：
- 'double'
- 'single'
- 'logical'
- 'int8'
- 'uint8'
- 'int16'
- 'uint16'
- 'int32'
- 'uint32'
- 'int64'
- 'uint64'
您也可以将数值变量 p 指定为 gpuArray。
如果将 p 指定为 gpuArray，则返回的数组的基础类型与 p 相同。

有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

用法说明和限制：

codistributed 或 distributed 数组不支持流语法 rand(s,___)。
您可以将 typename 指定为 'codistributed' 或 'distributed'。如果将 typename 指定为 'codistributed' 或 'distributed'，则返回的数组的默认基础类型为 double。
要创建基础类型 datatype 的分布式或共存分布式数组，请在 typename 之前将该基础类型指定为附加参数。例如，X = rand(3,datatype,'distributed') 创建一个由基础类型 datatype 的随机数组成的 3×3 分布式矩阵。
您可以将基础类型 datatype 指定为以下选项之一：
- 'double'
- 'single'
- 'logical'
- 'int8'
- 'uint8'
- 'int16'
- 'uint16'
- 'int32'
- 'uint32'
- 'int64'
- 'uint64'
您也可以将 p 指定为 codistributed 或 distributed 数组。
如果将 p 指定为 codistributed 或 distributed 数组，则返回的数组的基础类型与 p 相同。
有关其他 codistributed 语法，请参阅 rand (codistributed) (Parallel Computing Toolbox)。

有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

全部展开

R2022a: 使用 `"like"` 匹配复/实性，并将 `"like"` 与 `RandStream` 对象结合使用

"like" 输入既支持实数原型数组，也支持复数原型数组。例如：

r = rand(2,2,"like",1i)

r =

   0.8147 + 0.9058i   0.6324 + 0.0975i
   0.1270 + 0.9134i   0.2785 + 0.5469i

所有语法都支持此功能。此外，您现在还可以将 "like" 与作为 rand 的第一个输入的 RandStream 对象一起使用。

R2014a: 使用 `'like'` 匹配现有变量的数据类型

要生成与现有变量具有相同数据类型的随机数，请使用语法 rand(__,'like',p)。例如：

A = single(pi);
r = rand(4,4,'like',A);
class(r)

ans = 
single

将 RandStream 对象作为 rand 的第一个输入进行传递时，此功能不可用。

R2013b: 不支持非整数大小输入

指定非整数维度会导致错误。使用 floor 将非整数大小输入转换为整数。

R2008b: 不推荐使用 `'seed'`、`'state'` 和 `'twister'` 输入

目前没有删除这些输入的计划，它们用于控制作为 rand、randi 和 randn 基础的随机数生成器。但推荐使用 rng 函数，原因如下：

'seed' 和 'state' 生成器有缺陷。
'seed' 和 'state' 这两个词是具有误导性的生成器名称。'seed' 指的是 MATLAB v4 生成器，而不是种子初始化值。'state' 指的是 v5 生成器，而不是生成器的内部状态。
这三个输入对 rand 和 randn 使用不同的生成器，而这是没有必要的。

有关更新代码的信息，请参阅更换不推荐的 rand 和 randn 语法。

另请参阅

rand

语法

说明

示例

由随机数组成的矩阵

指定区间内的随机数

随机整数

重置随机数生成器

由随机数组成的三维数组

指定随机数的数据类型。

现有数组定义的大小

现有数组定义的大小和数据类型

随机复数

输入参数

n — 方阵的大小 整数值

sz1,...,szN — 每个维度的大小（作为单独参数） 整数值

sz — 每个维度的大小（作为行向量） 整数值

typename — 要创建的数据类型（类） "double" （默认） | "single"

p — 要创建的数组的原型 数值数组

s — 随机数流 RandStream 对象

提示

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

R2022a: 使用 "like" 匹配复/实性，并将 "like" 与 RandStream 对象结合使用

R2014a: 使用 'like' 匹配现有变量的数据类型

R2013b: 不支持非整数大小输入

R2008b: 不推荐使用 'seed'、'state' 和 'twister' 输入

另请参阅

主题

WeChat

`n` — 方阵的大小
整数值

`sz1,...,szN` — 每个维度的大小（作为单独参数）
整数值

`sz` — 每个维度的大小（作为行向量）
整数值

`typename` — 要创建的数据类型（类）
`"double"` （默认） | `"single"`

`p` — 要创建的数组的原型
数值数组

`s` — 随机数流
`RandStream` 对象

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

R2022a: 使用 `"like"` 匹配复/实性，并将 `"like"` 与 `RandStream` 对象结合使用

R2014a: 使用 `'like'` 匹配现有变量的数据类型

R2008b: 不推荐使用 `'seed'`、`'state'` 和 `'twister'` 输入