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姜允志博客

Matlab VC++ 流形学习 进化算法 图像分割 目标提取 张量分解

 
 
 

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Matlab手册4  

2011-04-12 13:35:47|  分类: Matlab |  标签: |举报 |字号 订阅

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Matlab生成随机数

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),
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:
(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


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)
   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)
                                     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)
    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)
R = betarnd(A,B,m)  (生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数)
                           1
R = 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
R = 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)
   例如
(1) R = normrnd(0,1,[1 5])   生成 5 个正态(0,1) 随机数
                                 
(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.


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
   1          1   ), L, ( 60, ) 的6个二项随机数.
(10,
    10          60


五.自由度为 V 的 χ 2 随机数:
R = chi2rnd(V)    R = chi2rnd(V    R = chi2rnd(V
                                     ,m)             ,m,n)

  随机数):
                                       1
                                       MU
R = exprnd(MU)   R = exprnd(MU,m)  R = exprnd(MU,m,n)


七.自由度为 V1, V2 的 F 分布随机数:
   R = frnd(V1,V2)   R = frnd(V1, V2,m)  R = frnd(V1,V2,m,n)


八. Γ ( A, λ ) 随机数:
   R = gamrnd(A,lambda)  R = gamrnd(A,lambda,m)  R = gamrnd(A,lambda,m,n)

九.超几何分布随机数:
   R = hygernd(N,K,M)   R = hygernd(N,K,M,m)  R = hygernd(N,K,M,m,n)


十.对数正态分布随机数
   R = lognrnd(MU,SIGMA)  R = lognrnd(MU,SIGMA,m)  R = lognrnd(MU,SIGMA,m,n)


十一.负二项随机数:
   R = nbinrnd(r,p)   R = nbinrnd(r,p,m)   R = nbinrnd(r,p,m,n)


十二.Poisson 随机数:
   R = poissrnd(lambda)   R = poissrnd(lambda,m)  R = poissrnd(lambda,m,n)
    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)))


十三.Rayleigh 随机数:
   R = raylrnd(B)    R = raylrnd(B,m)   R = raylrnd(B,m,n)


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)


                                              42
十五.离散的均匀随机数:
R = unidrnd(N)   R = unidrnd(N,m)  R = unidrnd(N,m,n)


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
R = weibrnd(A,B)   R = weibrnd(A,B,m)  R = weibrnd(A,B,m,n)

matlab中产生两个整数间的随机数

若是两个数(L, H)之间均匀分布的随机数,可用:
X=random('unif',L, H,n,m),X是 n 行 m 列的矩阵。

Sort排序后返回原来的索引index

A=[1 3 2 8 5]

>> [B,IND]=sort(A)

B =

     1     2     3     5     8

IND =

     1     3     2     5     4

>> [B,IND]=sort(A,'descend')

B =

     8     5     3     2     1

IND =

     4     5     2     3     1

[B,index]=sort(A) 计算后, B是A排序后的向量,A保持不变,index是B中每一项对应于A中项的索引。

Sort(A,’descend’)是降序

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