randn

正态分布的随机数

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语法

X = randn

X = randn(n)

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

X = randn(sz)

X = randn(___,typename)

X = randn(___,'like',p)

X = randn(s,___)

说明

示例

X = randn 返回一个从标准正态分布中得到的随机标量。

示例

X = randn(n) 返回由正态分布的随机数组成的 n×n 矩阵。

示例

X = randn(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：randn(3,4) 返回一个 3×4 的矩阵。

示例

X = randn(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：randn([3 4]) 返回一个 3×4 的矩阵。

示例

X = randn(___,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 = randn(___,'like',p) 返回由 p 等随机数组成的数组；也就是与 p 同一对象类型。您可以指定 typename 或 'like'，但不能同时指定两者。

X = randn(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。指定 s，后跟上述语法中的任意参数组合，但涉及 'like' 的组合除外。此语法不支持 'like' 输入。

注意

不建议对 randn 函数使用 'seed'、'state' 和 'twister' 输入。改用 rng 函数。有关详细信息，请参阅更换不推荐的 rand 和 randn 语法。

示例

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由随机数组成的矩阵

打开实时脚本

生成一个由正态分布的随机数组成的 5×5 矩阵。

r = randn(5)

r = 5×5

    0.5377   -1.3077   -1.3499   -0.2050    0.6715
    1.8339   -0.4336    3.0349   -0.1241   -1.2075
   -2.2588    0.3426    0.7254    1.4897    0.7172
    0.8622    3.5784   -0.0631    1.4090    1.6302
    0.3188    2.7694    0.7147    1.4172    0.4889

二元正态随机数

打开实时脚本

通过指定的平均向量和协方差矩阵基于二元正态分布生成值。

mu = [1 2];
sigma = [1 0.5; 0.5 2];
R = chol(sigma);
z = repmat(mu,10,1) + randn(10,2)*R

z = 10×2

    1.5377    0.4831
    2.8339    6.9318
   -1.2588    1.8302
    1.8622    2.3477
    1.3188    3.1049
   -0.3077    1.0750
    0.5664    1.6190
    1.3426    4.1420
    4.5784    5.6532
    3.7694    5.2595

随机复数

打开实时脚本

生成一个具有正态分布的实部和虚部的随机复数。

a = randn + 1i*randn

a = 0.5377 + 1.8339i

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 = randn(1,5)

r = 1×5

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622    0.3188

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 = randn(1,5)

r1 = 1×5

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622    0.3188

始终使用 rng函数（而不是 rand 或 randn 函数）指定随机数生成器的设置。有关详细信息，请参阅更换不推荐的 rand 和 randn 语法。

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 = randn([3,2,3])

X = 
X(:,:,1) =

    0.5377    0.8622
    1.8339    0.3188
   -2.2588   -1.3077


X(:,:,2) =

   -0.4336    2.7694
    0.3426   -1.3499
    3.5784    3.0349


X(:,:,3) =

    0.7254   -0.2050
   -0.0631   -0.1241
    0.7147    1.4897

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 = randn(1,4,'single')

r = 1x4 single row vector

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622

class(r)

ans = 
'single'

根据现有数组克隆大小

打开实时脚本

创建一个由正态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 = randn(sz)

X = 2×2

    0.5377   -2.2588
    1.8339    0.8622

它是一种将前两行代码合并成一行的常见模式：

X = randn(size(A));

根据现有数组克隆大小和数据类型

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 = randn(size(p),'like',p)

X = 2x2 single matrix

    0.5377   -2.2588
    1.8339    0.8622

class(X)

ans = 
'single'

克隆分布式数组

如果您拥有 Parallel Computing Toolbox™，请创建一个由 single 基础数据类型的随机数组成的 1000×1000 分布式数组。对于 distributed 数据类型，'like' 语法除了克隆主数据类型，还克隆基础数据类型。

p = randn(1000,'single','distributed');

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 6 workers.

创建一个与 p 具有相同大小、主数据类型和基础数据类型的由随机数组成的数组。

X = randn(size(p),'like',p);

class(X)

ans =

    'distributed'

underlyingType(X)

ans =

    'single'

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，randn 忽略大小为 1 的尾部维度。例如，randn(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，randn 忽略大小为 1 的尾部维度。例如，randn([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 randn 支持的其他类的名称。

示例： randn(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： randn(5,'like',p)

数据类型： single | double

`s` - 随机数流
`RandStream` 对象

随机数流，指定为 RandStream 对象。

示例： s = RandStream('dsfmt19937'); randn(s,[3 1])

提示

randn 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 randn 方法。例如，randn(sz,'myclass') 不会调用 myclass.randn(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 randn，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 randn(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为 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 = randn(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™ 在群集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 randn(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 = randn(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 randn (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

另请参阅

randn

语法

说明

示例

由随机数组成的矩阵

二元正态随机数

随机复数

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。

根据现有数组克隆大小

根据现有数组克隆大小和数据类型

克隆分布式数组

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™ 在群集的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

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™ 在群集的组合内存中对大型数组进行分区。