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randn

正态分布的随机数

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''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'like',但不能同时指定两者。

注意

不建议对 randn 函数使用 'seed''state''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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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

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

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

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 randrandn 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

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

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'

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));

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'

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
classUnderlying(X)
ans =
single

输入参数

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方阵的大小,指定为整数值。

  • 如果 n0,则 X 为一个空矩阵。

  • 如果 n 为负数,则将其视为 0

数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

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。

数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

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。

数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

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')

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

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 randrandirandn 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

在 R2006a 之前推出