matlab中产生随机数的十七种方式

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第一种方法是用 random 语句，其一般形式为
                     y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
5 h1 G6 i" v4 e" L# C8 F+ a8 {表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如:
( y& S" G8 o7 a; @/ l  ?) H(1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数
(2) R = random('Poisson',1:6,1,6):　 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数
* H& w7 M+ h6 P5 t7 b; C; r第二种方法是针对特殊的分布的语句：
一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
. w# U1 t7 @; D2 j( L4 `: e$ m" ^   R = geornd(P) 　 （生成参数为 P 的几何随机数）
   R = geornd(P,m)　 （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）
9 h1 x0 z" T. ?+ E) J% ~                                     １
   R = geornd(P,m,n)　 （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数）
; v2 }9 L5 \# q0 i4 {# J' \/ K    例如
(1)　 R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数)
(2)　 R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数).

二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
! T* U: l! m' U: u" VR = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
                           １
1 G3 \+ S& m9 J! o4 zR = betarnd(A,B,m,n)　 （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.

三．正态随机数
! J; y& \6 k9 E$ y8 aR = normrnd(MU，SIGMA)　 （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）
R = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）
                                       
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
. F" p# T4 |; i4 k2 ?- T( W   例如
# {8 ^) R. o6 Z3 |(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
3 J) S  c. R3 |/ |$ C- H                                 
  G0 z8 O" h$ i" L(2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3)　 生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方差为 0.1 的 2× 3 个正态随机数．
! D$ e0 u7 N6 e1 E. S' l+ T* H
/ J. e4 [1 f7 `: x4 t* o四．二项随机数：类似地有
R = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
   例如
   n = 10:10:60; 　 r1 = binornd(n,1./n)　 或 r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数分别为
0 q' O- f7 w# l   1          1   ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．
(10,
    10          60
2 s2 e; p+ |' H# @" T. r; z, d
+ k7 \2 T4 ]3 z* j; g9 j  h9 Y五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
  H5 y. p& d' U7 F& [2 j1 uR = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
                                     ,m)             ,m,n)

六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
7 C* ?. s% q8 b: O; M                                       1
' r; m6 H- ^' G) y* P3 w( f                                       MU
R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)
8 m5 n  d( {) H% n  y1 L/ a& T
七．自由度为 V1， v2 的 F 分布随机数：
, g2 w+ N# T" h, G, d, \; C   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)

八． Γ ( A, λ ) 随机数：
; \: r, T/ \) L& f# ^/ y   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
) ?  A7 P% \- ~7 z  o) c
1 l2 x* a* {8 e7 X* V$ f2 ?" C九．超几何分布随机数：
3 t' s# ^. {) a$ B9 S4 O   R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n)
  ~" q* G- P" e1 G$ W0 e; B2 v
十．对数正态分布随机数
6 U- G1 Y% P5 F, k6 W& }% Y   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

8 P# l% z) P! q* C; S十一．负二项随机数：
   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)
8 E3 {0 |; o% H( X6 }% c
十二．Poisson 随机数：
- A5 N. {  H0 k& m8 U4 B2 W5 e0 n   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
) Q. f9 |+ }* q4 `& @  K6 g% w4 C; T) J    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
; g8 a0 c( p2 ^, ^) K5 z
8 b3 P9 m4 z% W2 l十三．Rayleigh 随机数：
   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)
- _; c! A6 n& J6 E8 n$ T
9 z. G: R' p" S/ b8 i+ c十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)

5 f6 ~8 {; |! h( b. V) ]& T                                              42
十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)

! h( z# |; b2 \: a& @3 y, Q十六．[A,B] 上均匀随机数
R = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
例如 unifrnd(0,1:6)与 unifrnd(0,1:6,[1 6]) 都依次生成[0,1] 到[0,6]的６个均匀随机数．:

十七．Weibull 随机数
7 U% C' t+ U+ s3 {R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
, v' D; D6 }. }) I9 I+ I

nevadaooo

17种方法，学习了

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shapeofyou888

棒棒哒

modengxian111

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