random

R2025b

随机数

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语法

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(___,sz)

描述

R = random(name,A) 从由 name 和分布参数 A 指定的单参数分布族中返回一个随机数。

R = random(name,A,B) 从由 name 和分布参数 A 和 B 指定的双参数分布族中返回一个随机数。

示例

R = random(name,A,B,C) 从由 name 和分布参数 A、B 和 C 指定的三参数分布族中返回一个随机数。

R = random(name,A,B,C,D) 从由 name 和分布参数 A、B、C 和 D 指定的四参数分布族中返回一个随机数。

R = random(pd) 从概率分布对象 pd 中返回一个随机数。

示例

R = random(___,sz1,...,szN) 使用上述任一语法的输入参量，根据指定的概率分布生成一个随机数数组，其中 sz1,...,szN 表示每个维度的大小。

示例

R = random(___,sz) 使用上述任一语法的输入参量，根据指定的概率分布生成一个随机数数组，其中向量 sz 指定 size(r)。

示例

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通过指定分布名称和参数生成一个随机数

打开实时脚本

从均值 $μ$ 等于 1 且标准差 $σ$ 等于 5 的正态分布中生成一个随机数。指定分布名称 'Normal' 和分布参数。

rng('default') % For reproducibility
mu = 1;
sigma = 5;
r = random('Normal',mu,sigma)

r = 
3.6883

使用分布对象生成一个随机数

打开实时脚本

创建一个正态分布对象，并使用该对象生成一个随机数。

创建均值 $μ$ 等于 1、标准差 $σ$ 等于 5 的正态分布对象。

mu = 1;
sigma = 5;
pd = makedist('Normal','mu',mu,'sigma',sigma);

从该分布中生成一个随机数。

rng('default') % For reproducibility
r = random(pd)

r = 
3.6883

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。然后从速率参数为 5 的泊松分布生成一个随机数。

s = rng;
r = random('Poisson',5)

r = 
5

将随机数生成器的状态恢复为 s，然后创建一个新随机数。值与之前相同。

rng(s);
r1 = random('Poisson',5)

r1 = 
5

根据现有数组克隆大小

打开实时脚本

创建一个由随机数组成并且大小与一个现有数组相同的矩阵。使用形状参数为 2 和 0、尺度参数为 1、位置参量为 0 的稳定分布。

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

您可以将前两行代码合并成一行。

R = random('Stable',2,0,1,0,size(A))

R = 2×2

    0.4508   -0.6132
   -1.8494    0.4845

生成多个随机数

打开实时脚本

使用默认参数值创建一个威布尔概率分布对象。

pd = makedist('Weibull')

pd = 
  WeibullDistribution

  Weibull distribution
    A = 1
    B = 1

从该分布中生成随机数。

rng('default')  % For reproducibility
r = random(pd,10000,1);

使用服从威布尔分布拟合的 100 个 bin 构造一个直方图。

histfit(r,100,'weibull')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type bar, line.

生成随机数组成的多维数组

打开实时脚本

创建一个标准正态概率分布对象。

pd = makedist('Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

从该分布中生成一个 2×3×2 随机数数组。

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

输入参数

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`name` — 概率分布名称
概率分布名称的字符向量或字符串标量

概率分布名称，指定为下表中的概率分布名称之一。

`name`	分布	输入参数 `A`	输入参数 `B`	输入参数 `C`	输入参数 `D`
`'Beta'`	Beta Distribution	a 第一个形状参数	b 第二个形状参数	不适用	不适用
`'Binomial'`	Binomial Distribution	n 尝试次数	p 每次尝试成功的概率	不适用	不适用
`'BirnbaumSaunders'`	Birnbaum-Saunders Distribution	β 尺度参数	γ 形状参数	不适用	不适用
`'Burr'`	Burr Type XII Distribution	α 尺度参数	c 第一个形状参数	k 第二个形状参数	不适用
`'Chisquare'` 或 `'chi2'`	卡方分布	ν 自由度	不适用	不适用	不适用
`'Exponential'`	Exponential Distribution	μ 均值	不适用	不适用	不适用
`'Extreme Value'` 或 `'ev'`	Extreme Value Distribution	μ 位置参量	σ 尺度参数	不适用	不适用
`'F'`	F Distribution	ν₁ 分子自由度	ν₂ 分母自由度	不适用	不适用
`'Gamma'`	Gamma Distribution	a 形状参数	b 尺度参数	不适用	不适用
`'Generalized Extreme Value'` 或 `'gev'`	Generalized Extreme Value Distribution	k 形状参数	σ 尺度参数	μ 位置参量	不适用
`'Generalized Pareto'` 或 `'gp'`	Generalized Pareto Distribution	k 尾部指数（形状）参数	σ 尺度参数	μ 阈值（位置）参数	不适用
`'Geometric'`	Geometric Distribution	p 概率参数	不适用	不适用	不适用
`'Half Normal'` 或 `'hn'`	Half-Normal Distribution	μ 位置参量	σ 尺度参数	不适用	不适用
`'Hypergeometric'` 或 `'hyge'`	Hypergeometric Distribution	m 总体的大小	k 总体中具有所需特征的项数	n 抽取的样本数量	不适用
`'InverseGaussian'`	逆高斯分布	μ 尺度参数	λ 形状参数	不适用	不适用
`'Logistic'`	逻辑分布	μ 均值	σ 尺度参数	不适用	不适用
`'LogLogistic'`	Loglogistic Distribution	μ 对数值的均值	σ 对数值的尺度参数	不适用	不适用
`'LogNormal'`	对数正态分布	μ 对数值的均值	σ 对数值的标准差	不适用	不适用
`'Loguniform'`	Loguniform Distribution	a 下部端点（最小值）	b 上部端点（最大值）	不适用	不适用
`'Nakagami'`	Nakagami 分布	μ 形状参数	ω 尺度参数	不适用	不适用
`'Negative Binomial'` 或 `'nbin'`	Negative Binomial Distribution	r 成功次数	p 单次尝试的成功概率	不适用	不适用
`'Noncentral F'` 或 `'ncf'`	Noncentral F Distribution	ν₁ 分子自由度	ν₂ 分母自由度	δ 非中心参数	不适用
`'Noncentral t'` 或 `'nct'`	Noncentral t Distribution	ν 自由度	δ 非中心参数	不适用	不适用
`'Noncentral Chi-square'` 或 `'ncx2'`	Noncentral Chi-Square Distribution	ν 自由度	δ 非中心参数	不适用	不适用
`'Normal'`	正态分布	μ 均值	σ 标准差	不适用	不适用
`'Pearson'`	Pearson Distribution	μ 均值	σ 标准差	γ 偏度	κ 峰度
`'Poisson'`	泊松分布	λ 均值	不适用	不适用	不适用
`'Rayleigh'`	瑞利分布	b 尺度参数	不适用	不适用	不适用
`'Rician'`	Rician Distribution	s 非中心参数	σ 尺度参数	不适用	不适用
`'Stable'`	Stable Distribution	α 第一个形状参数	β 第二个形状参数	γ 尺度参数	δ 位置参量
`'T'`	Student's t Distribution	ν 自由度	不适用	不适用	不适用
`'tLocationScale'`	t Location-Scale Distribution	μ 位置参量	σ 尺度参数	ν 形状参数	不适用
`'Uniform'`	Uniform Distribution (Continuous)	a 下部端点（最小值）	b 上部端点（最大值）	不适用	不适用
`'Discrete Uniform'` 或 `'unid'`	Uniform Distribution (Discrete)	n 最大可观测值	不适用	不适用	不适用
`'Weibull'` 或 `'wbl'`	Weibull Distribution	a 尺度参数	b 形状参数	不适用	不适用

示例: 'Normal'

`A` — 第一概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

第一概率分布参数，指定为标量值或标量值组成的数组。

如果输入参量 A、B、C 和 D 中的一个或多个是数组，则数组大小必须相同。在这种情况下，random 将每个标量输入扩展为与数组输入大小相同的常量数组。请参阅 name 了解每个分布的 A、B、C 和 D 的定义。

数据类型: single | double

`B` — 第二概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

第二概率分布参数，指定为标量值或标量值组成的数组。

数据类型: single | double

`C` — 第三概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

第三概率分布参数，指定为标量值或标量值组成的数组。

数据类型: single | double

`D` — 第四概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

第四概率分布参数，指定为标量值或标量值组成的数组。

数据类型: single | double

`pd` — 概率分布
概率分布对象

概率分布，指定为下表中的概率分布对象之一。

分布对象	用于创建概率分布对象的函数或 App
`BetaDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`BinomialDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`BirnbaumSaundersDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`BurrDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`EmpiricalDistribution`	`fitdist`
`ExponentialDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`ExtremeValueDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`GammaDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`GeneralizedExtremeValueDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`GeneralizedParetoDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`HalfNormalDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`InverseGaussianDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`KernelDistribution`	`fitdist`、分布拟合器
`LogisticDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`LoglogisticDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`LognormalDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`LoguniformDistribution`	`makedist`
`MultinomialDistribution`	`makedist`
`NakagamiDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`NegativeBinomialDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`NormalDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`PearsonDistribution`	`makedist`
尾部具有广义帕累托分布的分段分布	`paretotails`
`PiecewiseLinearDistribution`	`makedist`
`PoissonDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`RayleighDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`RicianDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`StableDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`tLocationScaleDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器
`TriangularDistribution`	`makedist`
`UniformDistribution`	`makedist`
`WeibullDistribution`	`makedist`、`fitdist`、分布拟合器

`sz1,...,szN` — 每个维度的大小（作为单独参量）
整数值

每个维度的大小，指定为整数值。例如，指定 5,3,2 会从指定的概率分布生成一个由随机数组成的 5×3×2 数组。

如果输入参量 A、B、C 和 D 中的一个或多个是数组，则在进行任何必要的标量扩展后，指定的维度 sz1,...,szN 必须与 A、B、C 和 D 的公共维度相匹配。sz1,...,szN 的默认值为公共维度。

如果您指定单一值 sz1，则 R 是大小为 sz1×sz1 的方阵。
如果任一维度的大小是 0 或负数，则 R 是空数组。
对于第二个维度以上的维度，random 会忽略大小为 1 的尾部维度。例如，指定 3,1,1,1 会生成由随机数组成的 3×1 向量。

示例: 5,3,2

数据类型: single | double

`sz` — 每个维度的大小（作为行向量）
由整数组成的行向量

每个维度的大小，指定为由整数组成的行向量。例如，指定 [5 3 2] 会从指定的概率分布生成一个由随机数组成的 5×3×2 数组。

如果输入参量 A、B、C 和 D 中的一个或多个是数组，则在进行任何必要的标量扩展后，指定的维度 sz 必须与 A、B、C 和 D 的公共维度相匹配。sz 的默认值为公共维度。

如果您指定单一值 [sz1]，则 R 是大小为 sz1×sz1 的方阵。
如果任一维度的大小是 0 或负数，则 R 是空数组。
对于第二个维度以上的维度，random 会忽略大小为 1 的尾部维度。例如，指定 [3 1 1 1] 会生成由随机数组成的 3×1 向量。

示例: [5 3 2]

数据类型: single | double

输出参量

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`R` — 随机数
标量值 | 标量值组成的数组

从指定的概率分布生成的随机数，以标量值或标量值数组的形式返回，其维度由 sz1,...,szN 或 sz 指定。

如果您指定分布参数 A、B、C 或 D，则 R 中的每个元素均是从 A、B、C 和 D 中对应元素所指定的分布中生成的随机数。

替代功能

random 是泛型函数，它按名称 name 或概率分布对象 pd 接受分布。使用分布特有的函数更快，例如正态分布特有的 randn 和 normrnd，二项分布特有的 binornd。有关特定于分布的函数的列表，请参阅Supported Distributions。
要以交互方式生成随机数，请使用 randtool，它是用于生成随机数的用户界面。

扩展功能

全部展开

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：

输入参量 name 必须为编译时常量。例如，要使用正态分布，请将 coder.Constant('Normal') 包含在 codegen (MATLAB Coder) 的 -args 值中。
代码生成不支持概率分布对象 (pd) 输入参量。

有关代码生成的详细信息，请参阅 Introduction to Code Generation for Statistics and Machine Learning Functions 和。

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。

此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息，请参阅在 GPU 上运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

全部展开

R2023b: 支持皮尔逊分布

从 R2023b 开始，random 支持皮尔逊分布。

另请参阅

random

语法

描述

示例

通过指定分布名称和参数生成一个随机数

使用分布对象生成一个随机数

重置随机数生成器

根据现有数组克隆大小

生成多个随机数

生成随机数组成的多维数组

输入参数

name — 概率分布名称 概率分布名称的字符向量或字符串标量

A — 第一概率分布参数 标量值 | 标量值组成的数组

B — 第二概率分布参数 标量值 | 标量值组成的数组

C — 第三概率分布参数 标量值 | 标量值组成的数组

D — 第四概率分布参数 标量值 | 标量值组成的数组

pd — 概率分布 概率分布对象

sz1,...,szN — 每个维度的大小（作为单独参量） 整数值

sz — 每个维度的大小（作为行向量） 由整数组成的行向量

输出参量

R — 随机数 标量值 | 标量值组成的数组

替代功能

扩展功能

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

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。

版本历史记录

R2023b: 支持皮尔逊分布

另请参阅

主题

`name` — 概率分布名称
概率分布名称的字符向量或字符串标量

`A` — 第一概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

`B` — 第二概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

`C` — 第三概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

`D` — 第四概率分布参数
标量值 | 标量值组成的数组

`pd` — 概率分布
概率分布对象

`sz1,...,szN` — 每个维度的大小（作为单独参量）
整数值

`sz` — 每个维度的大小（作为行向量）
由整数组成的行向量

`R` — 随机数
标量值 | 标量值组成的数组

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

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。