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循环神经网络

matlab randn state 2,MATLAB?中的randn函数

發(fā)布時間:2025/3/15 循环神经网络 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab randn state 2,MATLAB?中的randn函数 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

matlab函數(shù)randn:產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)或矩陣的函數(shù)

randn

產(chǎn)生均值為0,方差 σ^2 = 1,標(biāo)準(zhǔn)差σ = 1的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)或矩陣的函數(shù)。

用法:

Y = randn(n)

返回一個n*n的隨機(jī)項的矩陣。如果n不是個數(shù)量,將返回錯誤信息。

Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])

返回一個m*n的隨機(jī)項矩陣。

Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...])

產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)組。

Y = randn(size(A))

返回一個和A有同樣維數(shù)大小的隨機(jī)數(shù)組。

randn

返回一個每次都變化的數(shù)量。

s = randn('state')

舉例

Example 1. R = randn(3,4) 將生成矩陣

R =

1.1650 0.3516 0.0591 0.8717

0.6268 -0.6965 1.7971 -1.4462

0.0751 1.6961 0.2641 -0.7012

For a histogram of the randn distribution, see hist.

Example 2. 產(chǎn)生一個隨機(jī)分布的指定均值和方差的矩陣:將randn產(chǎn)生的結(jié)果乘以標(biāo)準(zhǔn)差,然后加上期望均值即可。例如,產(chǎn)生均值為0.6,方差為0.1的一個5*5的隨機(jī)數(shù)方式如下:

x = .6 + sqrt(0.1) * randn(5)

x =

0.8713 0.4735 0.8114 0.0927 0.7672

0.9966 0.8182 0.9766 0.6814 0.6694

0.0960 0.8579 0.2197 0.2659 0.3085

0.1443 0.8251 0.5937 1.0475 -0.0864

0.7806 1.0080 0.5504 0.3454 0.5813

其他類似函數(shù):rand, randperm, sprand, sprandn

均勻分布的隨機(jī)數(shù)或矩陣

語法

Y = rand(n)

Y = rand(m,n)

Y = rand([m n])

Y = rand(m,n,p,...)

Y = rand([m n p...])

Y = rand(size(A))

rand

s = rand('state')

描述

rand函數(shù)產(chǎn)生由在(0, 1)之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)組成的數(shù)組

Y = rand(n) 返回一個n x n的隨機(jī)矩陣如果n不是數(shù)量,則返回錯誤信息

Y = rand(m,n) 或 Y = rand([m n]) 返回一個m x n的隨機(jī)矩陣

Y = rand(m,n,p,...) 或 Y = rand([m n p...]) 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)組

Y = rand(size(A)) 返回一個和A有相同尺寸的隨機(jī)矩陣

1,rand(3)*-2 rand(3)是一個3*3的隨機(jī)矩陣(數(shù)值范圍在0~1之間) 然后就是每個數(shù)乘上-2

2 ,用matlab隨機(jī)產(chǎn)生60個1到365之間的正數(shù) 1+fix(365*rand(1,60));

3,用rand函數(shù)隨機(jī)取100個從-1到1的數(shù)x1,x2,...,x = rand(1,100) * 2 - 1

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab randn state 2,MATLAB?中的randn函数的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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