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rAnDom.rAnDn

1,rand 生成均匀分布的伪随机数。分布在(0~1)之间 主要语法:rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数 rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数,参数还可以 是'single' rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机...

randn 产生的是标准正态分布 random(name,A) 这个可以改你要的随机数是什么分布,可以调整随机数的参数,例如正态分布可以改两个参数

这是使用的numpy模块中的随机函数,应该先导入这个模块: from numpy import *然后就可以使用你的random.rand(4,4)了。 不过,不建议这样导入,有可能与导入的其它模块产生冲突,建议: import numpy as npnp.random.rand(4,4)

randn是NumPy中的一个函数。这里有文档:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.randn.html

#include default_random_engine gen;normal_distribution randn(mu, sigma);double t = randn(gen);具体详见random库的normal_distribution类。

没有rando函数。只有rand和randn 1.rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量。基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子: rand(5,1) %生...

STREAM = RandStream.getDefaultStream returns the default random number stream, i.e., the one currently used by the RAND, RANDI, and RANDN funct... ...

help rng rng Control the random number generator used by RAND, RANDI, and RANDN. rng(SD) seeds the random number generator using the non-negative integer SD so that RAND, RANDI, and RANDN produce a predictable sequence of numb...

import numpy as np a=np.random.randn(100) 100是向量的长度。 矩阵的话你可以对这个向量重排一下

dScope = AverageRandom(0, Normal(miu,miu,sigma)); }while( dScope > y); return x; } list myXs, myYs;};int main() { randNbs *my...

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