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)
说明
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。
示例
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。
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。
示例
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 等于 1 且标准差 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 reproducibilitymu = 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 等于 1、标准差 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 reproducibilityr = 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 reproducibilityr = 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')
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 -1.3077r(:,:,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 | — | — |
'Binomial' | Binomial Distribution | n 试验次数 | p 每次试验成功的概率 | — | — |
'BirnbaumSaunders' | Birnbaum-Saunders Distribution | β 尺度参数 | γ 形状参数 | — | — |
'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 | — |
'Chisquare' 或 'chi2' | Chi-Square Distribution | ν 自由度 | — | — | — |
'Exponential' | Exponential Distribution | μ 均值 | — | — | — |
'Extreme Value' 或 'ev' | Extreme Value Distribution | μ 位置参量 | σ 尺度参数 | — | — |
'F' | F Distribution | ν1 分子自由度 | ν2 分母自由度 | — | — |
'Gamma' | Gamma Distribution | a 形状参数 | b 尺度参数 | — | — |
'Generalized Extreme Value' 或 'gev' | Generalized Extreme Value Distribution | k 形状参数 | σ 尺度参数 | μ 位置参量 | — |
'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 | — |
'Geometric' | Geometric Distribution | p 概率参数 | — | — | — |
'Half Normal' 或 'hn' | Half-Normal Distribution | μ 位置参量 | σ 尺度参数 | — | — |
'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 | — |
'InverseGaussian' | 逆高斯分布 | μ 尺度参数 | λ 形状参数 | — | — |
'Logistic' | 逻辑分布 | μ 均值 | σ 尺度参数 | — | — |
'LogLogistic' | Loglogistic Distribution | μ 对数值的均值 | σ 对数值的尺度参数 | — | — |
'LogNormal' | 对数正态分布 | μ 对数值的均值 | σ 对数值的标准差 | — | — |
'Pearson' | Pearson Distribution | μ 均值 | σ 标准差 | γ 偏度 | κ 峰度 |
'Nakagami' | Nakagami 分布 | μ 形状参数 | ω 尺度参数 | — | — |
'Negative Binomial' 或 'nbin' | Negative Binomial Distribution | r 成功次数 | p 单个试验的成功概率 | — | — |
'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 | — |
'Noncentral t' 或 'nct' | Noncentral t Distribution | ν 自由度 | δ 非中心参数 | — | — |
'Noncentral Chi-square' 或 'ncx2' | Noncentral Chi-Square Distribution | ν 自由度 | δ 非中心参数 | — | — |
'Normal' | 正态分布 | μ 均值 | σ 标准差 | — | — |
'Poisson' | 泊松分布 | λ 均值 | — | — | — |
'Rayleigh' | 瑞利分布 | b 尺度参数 | — | — | — |
'Rician' | Rician Distribution | s 非中心参数 | σ 尺度参数 | — | — |
'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 | — | — | — |
'tLocationScale' | t Location-Scale Distribution | μ 位置参量 | σ 尺度参数 | ν 形状参数 | — |
'Uniform' | Uniform Distribution (Continuous) | a 下部端点（最小值） | b 上部端点（最大值） | — | — |
'Discrete Uniform' 或 'unid' | Uniform Distribution (Discrete) | n 最大可观测值 | — | — | — |
'Weibull' 或 'wbl' | Weibull Distribution | a 尺度参数 | b 形状参数 | — | — |
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。
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
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。
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
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。
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
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
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 和 General Code Generation Workflow。
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Run MATLAB Functions on a GPU (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
cdf | pdf | icdf | mle | makedist | fitdist | 分布拟合器 | paretotails
主题
- Random Number Generation
- Generate Random Numbers Using the Triangular Distribution
- Working with Probability Distributions
- Supported Distributions
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