1. rand()函数用于生成取值在(0~1)之间均匀分布的伪随机数。rand(n):生成n*n的0~1之间的满足均匀分布的伪随机矩阵;rand(m,n):生成m*n的伪随机数;rand(m,n,'double'):生成m*n的双精度伪随机数;rand(m,n,'single'):生成 ...
一起来学演化计算 matlab基本函数randn, rand, orth 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 randn X randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X randn n 随机从正态分布中选n n个数组成一个 n,n 的正方形矩阵 X randn sz ,...,szN 从正态分布中随机数形成 sz ,...,szN 形状的矩阵 rand 均匀分布随机数 语法 X rand 返 ...
2019-07-23 14:48 0 456 推荐指数:
1. rand()函数用于生成取值在(0~1)之间均匀分布的伪随机数。rand(n):生成n*n的0~1之间的满足均匀分布的伪随机矩阵;rand(m,n):生成m*n的伪随机数;rand(m,n,'double'):生成m*n的双精度伪随机数;rand(m,n,'single'):生成 ...
matlab函数 randn:产生正态分布的随机数或矩阵的函数 randn:产生均值为0,方差σ^2 = 1,标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。 用法: Y = randn(n):返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量,将返回错误信息。 Y = randn(m,n ...
numpy.random.randn()与rand()的区别: numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中:本函数可以返回一个 ...
Pytorch中randn和rand函数的用法 randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量 size:张量的形状, out:结果张量。(目前还没有看到使用这个参数的例子 ...
1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状; out (Tensor ...
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 ...
2020-05-30 20:42:05 Matlab中生成随机数的函数有多个:rand、randn、randi、rands,其简要说明和区别如下: rand(m,n) : 在 ( 0~1 ) 内生成m行n列均匀分布的伪随机数矩阵;randn (m ...
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 ...