excel的生成随机数的函数用法

excel的生成随机数的函数用法
excel的生成随机数的函数用法

excel的生成随机数的函数用法

excel的生成随机数的函数用法:

生成随机数函数使用步骤1:首先介绍一下如何用rand()函数来生成随机数(同时返回多个值时是不重复的)。

如下图所示,在单元格中输入=rand(),回车后单元格即返回了一个随机数字。

生成随机数函数使用步骤2:rand()函数返回的随机数字的范围是大于0小于1。因此,也可以用它做基础来生成给定范围内的随机数字。

生成随机数函数使用步骤3:生成制定范围的随机数方法是这样的,假设给定数字范围最小是a,最大是b,公式是:=a+rand()*(b-a)。

生成随机数函数使用步骤4:举例来说,要生成大于60小于100的随机数字,因为(100-60)*rand()返回结果是0到40之间,加上范围的下限60就返回了60到100之间的数字。

生成随机数函数使用步骤5:上面rand()函数返回的0到1之间的随机小数,如果要生成随机整数的话就需要用randbetween()函数了,如下图该函数生成大于等于1小于等于100的随机整数。

生成随机数函数使用步骤6:这个函数的语法是这样的:=randbetween(范围下限整数,范围上限整数),结果返回包含上

下限在内的整数。注意:上限和下限也可以不是整数,并且可以是负数。

生成随机数函数使用步骤7:rand()和randbetween()是生成随机数的基础函数,也可以灵活变通。比如说要生成0.01至1之间包含两位小数的随机数,则可用下图的公式实现:

看了excel的生成随机数的函数用法还看了:1.excel用函数产生随机数的方法

2.怎么利用excel2010的自带的函数生成随机数

3.怎样用excel随机生成数字

4.excel怎么生成随机数

5.excel2010生成随机数的方法

6.excel2007怎么使用randbetween随机数函数

7.随机数函数randbetween在excel中的使用

C语言中产生随机数的方法

C语言中产生随机数的方法 引例:产生10个[100-200]区间内的随机整数。 #include #include //rand函数的头文件 #include //时间函数的头文件 int main() { int i; //循环变量 srand((unsigned) time(NULL)); //产生随机数的起始数据(以时间为种子) for (i=0; i<10; i++) //printf("%d\n", rand()); //产生[0,0x7fff)即[0,32767)以内的随机整数 //printf("%d\n", rand()%100); //产生0-99的随机整数 printf("%d\n", rand()%(200-100+1) + 100); //产生[100,200]内的随机整数return 0; } 在C语言中产生随机数需要以下几个函数的配合使用。 (1)rand函数——产生伪随机数 原型:int rand(void) 头文件:stdlib.h 功能:产生从0到RAND_MAX之间的随机数。RAND_MAX的值通常是0x7fff(十六进制数7FFF,也就是十进制数32767)。 例: #include #include int main() { int k; k = rand(); printf("%d\n", k); return 0; } 编译运行,发现每次运行程序产生的随机数都是一样的。 计算机中产生随机数,实际是采用一个固定的数作为“种子”,在一个给定的复杂算法中计算结果,所以叫“伪随机数”。 C语言中由于采用固定的序列作为种子,所以每次执行所取的是同一个数。 为上面的例子增加一个循环结构: #include #include int main() { int k,i;

用C语言产生随机数

用c语言产生随机数 在C语言中,rand()函数可以用来产生随机数,但是这不是真真意义上的随机数,是一个伪随机数,是根据一个数,我们可以称它为种子,为基准以某个递推公式推算出来的一系数,当这系列数很大的时候,就符合正态公布,从而相当于产生了随机数,但这不是真正的随机数,当计算机正常开机后,这个种子的值是定了的,除非你破坏了系统,为了改变这个种子的值,C提供了srand()函数,它的原形是void srand( int a)。 可能大家都知道C语言中的随机函数random,可是random函数并不是ANSI C标准,所以说,random函数不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 rand()会返回一随机数值,围在0至RAND_MAX 间。返回0至RAND_MAX之间的随机数值,RAND_MAX定义在stdlib.h,(其值至少为32767),运算的结果是一个不定的数,要看你定义的变量类型,int整形的话就是32767。在调用此函数产生随机数前,必须先利用srand()设好随机数种子,如果未设随机数种子,rand()在调用时会自动设随机数种子为1。一般用for语句来设置种子的个数。具体见下面的例子。 一如何产生不可预见的随机序列呢 利用srand((unsigned int)(time(NULL))是一种方法,因为每一次运行程序的时间是不同的。

在C语言里所提供的随机数发生器的用法:现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数,用来生成随机数。它们就是rand()和srand()函数。这二个函数的工作过程如下:1) 首先给srand()提供一个种子,它是一个unsigned int类型,其取值围从0~65535; 2) 然后调用rand(),它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间) 3) 根据需要多次调用rand(),从而不间断地得到新的随机数; 4) 无论什么时候,都可以给srand()提供一个新的种子,从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 下面是0~32767之间的随机数程序: #include #include #include //使用当前时钟做种子 void main( void ) {int i; srand( (unsigned)time( NULL ) ); //初始化随机数for( i = 0; i < 10;i++ ) //打印出10个随机数 printf( " %d\n", rand() ); } 根据上面的程序可以很容易得到0~1之间的随机数:

Matlab 各种随机数设置

Matlab 各种随机数设置 randn(伪随机正态分布数) Normally distributed pseudorandom numbers Syntax r = randn(n) randn(m,n) randn([m,n]) randn(m,n,p,...) randn([m,n,p,...]) randn(size(A)) r = randn(..., 'double') r = randn(..., 'single') Description r = randn(n) returns an n-by-n matrix containing pseudorandom values drawn from the standard normal distribution. randn(m,n) or randn([m,n]) returns an m-by-n matrix. randn(m,n,p,...) or randn([m,n,p,...]) returns an m-by-n-by-p-by-... array. randn returns a scalar. randn(size(A)) returns an array the same size as A. r = randn(..., 'double') or r = randn(..., 'single') returns an array of normal values of the specified class. Note The size inputs m, n, p, ... should be nonnegative integers. Negative integers are treated as 0. The sequence of numbers produced by randn is determined by the internal state of the uniform pseudorandom number generator that underlies rand, randi, and randn. randn uses one or more uniform values from that default stream to generate each normal value. Control the default stream using its properties and methods. Note In versions of MATLAB prior to 7.7 (R2008b), you controlled the internal state of the random number stream used by randn by calling randn directly with the 'seed' or 'state' keywords. Examples Generate values from a normal distribution with mean 1 and standard deviation 2. r = 1 + 2.*randn(100,1); Generate values from a bivariate normal distribution with specified mean vector and covariance matrix. mu = [1 2]; Sigma = [1 .5; .5 2]; R = chol(Sigma); z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R; Replace the default stream at MATLAB startup, using a stream whose seed is based on clock, so that randn will return different values in different MATLAB sessions. It is usually not desirable to do this more than once per MATLAB session. RandStream.setDefaultStream ...

EXCEL随机数据生成方法

求教:我的电子表格中rand()函数的取值范围是-1到1,如何改回1到0 回答:有两种修改办法: 是[1-rand()]/2, 或[1+rand()]/2。 效果是一样的,都可生成0到1之间的随机数 电子表格中RAND()函数的取值范围是0到1,公式如下: =RAND() 如果取值范围是1到2,公式如下: =RAND()*(2-1)+1 RAND( ) 注解: 若要生成a 与b 之间的随机实数: =RAND()*(b-a)+a 如果要使用函数RAND 生成一随机数,并且使之不随单元格计算而改变,可以在编辑栏中输入“=RAND()”,保持编辑状态,然后按F9,将公式永久性地改为随机数。 示例 RAND() 介于0 到1 之间的一个随机数(变量) =RAND()*100 大于等于0 但小于100 的一个随机数(变量) excel产生60-70随机数公式 =RAND()*10+60 要取整可以用=int(RAND()*10+60) 我想用excel在B1单元个里创建一个50-80的随机数且这个随机数要大于A1单元个里的数值,请教大家如何编写公式! 整数:=ROUND(RAND()*(80-MAX(50,A1+1))+MAX(50,A1+1),0) 无需取整数:=RAND()*(80-MAX(50,A1))+MAX(50,A1)

要求: 1,小数保留0.1 2,1000-1100范围 3,不要出现重复 =LEFT(RAND()*100+1000,6) 至于不许重复 你可以设置数据有效性 在数据-有效性设 =countif(a:a,a1)=1 选中a列设有效性就好了 其他列耶可以 急求excel随机生成数字的公式,取值要在38.90-44.03之间,不允许重复出现,保留两位小数,不允许变藏 =round(RAND()*5+38.9,2) 公式下拉 Excel随机数 Excel具有强大的函数功能,使用Excel函数,可以轻松在Excel表格产生一系列随机数。 1、产生一个小于100的两位数的整数,输入公式=ROUNDUP(RAND()*100,0)。 RAND()这是一个随机函数,它的返回值是一个大于0且小于1的随机小数。ROUNDUP 函数是向上舍入数字,公式的意义就是将小数向上舍入到最接近的整数,再扩大100倍。 2、产生一个四位数N到M的随机数,输入公式=INT(RAND()*(M-N+1))+N。 这个公式中,INT函数是将数值向下取整为最接近的整数;因为四位数的随机数就是指从1000到9999之间的任一随机数,所以M为9999,N为1000。RAND()的值是一个大于0且小于1的随机小数,M-N+1是9000,乘以这个数就是将RAND()的值对其放大,用INT 函数取整后,再加上1000就可以得到这个范围内的随机数。[公式=INT(RAND()*(9999-1000+1))+1000] 3、Excel函数RANDBETWEEN是返回位于两个指定数之间的一个随机数。使用这一个函数来完成上面的问题就更为简单了。要使用这个函数,可能出现函数不可用,并返回错误值#NAME?。 选择"工具"菜单,单击"加载宏",在"可用加载宏"列表中,勾选"分析工具库",再单击"确定"。接下来系统将会安装并加载,可能会弹出提示需要安装源,也就是office安装盘。放入光盘,点击"确定",完成安装。 现在可以在单元格输入公式=RANDBETWEEN(1000,9999)。 最后,你可以将公式复制到所有需要产生随机数的单元格,每一次打开工作表,数据都会自动随机更新。在打开的工作表,也可以执行功能键F9,每按下一次,数据就会自动随机更新了。

matlab 产生随机数命令大全

matlab产生随机数 Matlab(https://www.360docs.net/doc/517893590.html,) 随机数生成方法: 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

MATLAB随机数生成

2009年03月20日星期五 03:25 P.M. rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n 的随机数矩阵 (现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器 ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态(高斯)分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器 (From:https://www.360docs.net/doc/517893590.html,/question/30033707.html) matlab生成随机数据 matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据: normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布 gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵 chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵 trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵 frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵 raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵

在excel中产生随机数

用excel产生随机数 统计软件提供的随机数发生器可以使我们对抽样分布进行计算机模拟,对抽样分布有更加直观的理解。Excel的分析工具库中有一个“随机数发生器”模块,可以产生服从大部分常用分布的模拟数据,但没有提供直接产生随机数的函数。在SPSS中产生随机数的函数在“Randomnumbers”类别中,相应的函数都是以Rv 开头的。 1 样本均值抽样分布的随机模拟 假总体的均值为μ,标准差为σ,则统计理论表明,不论总体的分布如何,只要样本容量n足够大,样本均值的分布总会趋向于正态分布,且均值为μ,标 准差为。 例题:假设总体为均匀分布,模拟样本均值的抽样分布。 假设总体的分布为0-1区间上的均匀分布,则总体的均值为0.5,方差等于 1/12,标准差等于0.288675。现在,我们从总体中抽取1000个样本容量为2的样本(有放回抽样),计算每个样本的样本均值,然后观察样本均值的分布状况。 新建一个Excel工作簿,单击“工具”“数据分析”“随机数发生器”,在弹出的对话框中把变量个数设为2,随机数个数为1000,选择0-1区间的均匀分布,结果放在新工作表中(图1)。把输出结果的每一行看作一个容量为2的样本,共有1000个样本。在C列中计算每个样本的均值。接下来我们就可以分析这1000个样本均值的分布状况了。由于SPSS的直方图工具更为方便,我们把相应的数据复制到SPSS中作直方图,结果如图2,抽样分布的均值为0.5097,标准差为 0.20345,理论值等于0.288675/ 2 =0.20412,两者差异不大。 图1 随机数发生器对话框

图2 样本均值的抽样分布,样本容量=2 2 样本比例抽样分布的随机模拟 样本比例实质上就是指标数值只能取0和1时的样本均值。由于在这种情况下总体的分布为0-1分布,因此在重复抽样的条件下样本均值抽样分布的理论分布是二项分布。中心极限定理表明当样本用量足够大(能够保证np≥5,nq≥5)时二项分布可以用正态分布来近似。 [例] 假设有大批零件,不合格率p为0.2。随机模拟从总体中抽取样本容量分别为5,20,50的2000个样本,分析样本比例p? 的抽样分布。 新建一个工作表,在单元格中输入图5-10左上角所示的信息作为总体:总体中取值为1(不合格)的概率为0.2,取值为0(合格)的概率为0.8。 图3 二项分布的随机模拟

C语言生成随机函数

程序有一个参数,表示生成的密码的长度 运行的时候要加上,比如./password 8 我写的很简单,参数没做检查,你应该自己去完善一下。 #include #include #include void generate(int len,char* buffer) { /*产生密码用的字符串*/ static const char string[]= "0123456789abcdefghiljklnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"; int i = 0; for(; i < len; i++) { buffer[i] = string[rand()%strlen(string)]; /*产生随机数*/ } } int main(int argc, char* argv[]) { int len = atoi(argv[1]); /*指定生成的密码长度*/ srand(time(0)); /*设定随机数种子*/ char *buffer = (char*)malloc(len + 1); /*分配内存*/ generate(len,buffer); /*生成密码*/ puts(buffer); /*输出到屏幕*/ FILE* fp = fopen("pass","w"); /*打开输出文件*/ if(fp == NULL) return -1; fwrite(buffer, sizeof(char), len, fp); /*写文件*/ fclose(fp); /*关闭文件*/ free(buffer); /*释放动态分配的内存*/ return 0; /*程序结束*/ } 自己可以写一个函数。 IT生活系列群: 50337593 IT-live(软件开发) 计算机软件技术群,技术是相通的,大家取长补短,共同进步吧!--软件不仅仅是一种思想。他是一门艺术 30633141 IT-live(网站建设)

Excel的随机数函数

Excel的随机数函数 1、生成随机数字(1)生成随机数比较简单,=rand()即可生成0-1之间的随机数;(2)如果要是整数,就用=int(rand())*10,表示0至9的整数,以此类推;(3)如果要生成a与b 之间的随机实数,就用=rand()*(b-a)+a,如果是要整数就用=int(rand()*(b-a))+a;稍微扩充一下,就能产生固定位数的整数了。注意:如果要使用函数rand()生成一随机数,并且使之不随单元格计算而改变,可以在编辑栏中输入“=rand()”,保持编辑状态,然后按F9,将公式永久性地改为随机数。不过,这样只能一个一个的永久性更改,如果数字比较多,也可以全部选择之后,另外选择一个合适的位置粘贴,粘贴的方法是点击右键,选择“选择性粘贴”,然后选择“数值”,即可将之前复制的随机数公式产生的数值(而不是公式)复制下来! 2、产生随机字母随机小写字母:=CHAR(INT(RAND()*26)+97) 随机大写字母:=CHAR(I NT(RAND()*26)+65) 随机大小写混合字母:=CHAR(INT(RAND()*26)+if(INT(RAND()*2) =0,65,97)) 3、随机不重复数字序列的生成方法 (1)在A1-A52间填入"=INT(RAND()*52)+1",产生1-52间的随机数,注意这里是有重复的 (2)在B1-B52间填入1-52 (3)在C54-BB54填入1-52 (4)在C1填入"=IF(ROW()=C$54,I NDEX(B$1:B$52,INDEX($A$1:$A$52,C$54)),IF(ROW()=INDEX($A$1:$A$52,C$54),INDEX (B$1:B$52,C$54),B1))"。分项解释: a:ROW()=C$54,如果当前行等于当前交换所排的序号 b:INDEX(B$1:B$52,INDEX($A$1:$A$52,C$54)),返回在B1到B52中选择A1:A 52中的第C54个值 c:IF(ROW()=INDEX($A$1:$A$52,C$54),否则的话,如果当前行等于A1:A52中第C54个值,则: d:INDEX(B$1:B$52,C$54),返回B1:B52中的第C54个值 e:若以上条件都不满足,则返回B1 (5)将C1复制到C1:BA52这个区域里面,在BA1: BA52中,我们就得到了一个不重复的随机序列,

matlab中产生随机数的程序

1.由U(0,1)分布的随机数产生U(a,b)的随机数 r=rand(1,20); s=a+(b-a)*r; 例: r=rand(1,20); s=2+(10-2)*r s = Columns 1 through 11 7.0589 2.7803 4.2280 6.3751 9.6601 9.7191 3.2609 9.7647 9.6573 5.8830 8.4022 Columns 12 through 20 3.1351 5.3741 9.3259 8.3377 9.6759 7.2459 2.2857 8.7930 9.4719 2.指数分布的抽样 (6.9)n=10的时候 u=rand(1,19); r=1; for i=1:19 r=r*u(i); end s=log(r); m=1; for j=11:19 if(u(j-1)>u(j)) y(m)=u(j) else y(m)=u(j) end m=m+1; end for k=2:9 x(k)=(y(k-1)-y(k))*s end x y = 0.4168

0.4168 0.6569 y = 0.4168 0.6569 0.6280 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 0.1672

用C语言的rand()和srand()产生伪随机数的方法总结

标准库(被包含于中)提供两个帮助生成伪随机数的函数: 函数一:int rand(void); 从srand (seed)中指定的seed开始,返回一个[seed, RAND_MAX(0x7fff))间的随机整数。 函数二:void srand(unsigned seed); 参数seed是rand()的种子,用来初始化rand()的起始值。 可以认为rand()在每次被调用的时候,它会查看: 1)如果用户在此之前调用过srand(seed),给seed指定了一个值,那么它会自动调用srand(seed)一次来初始化它的起始值。 2)如果用户在此之前没有调用过srand(seed),它会自动调用srand(1)一次。 根据上面的第一点我们可以得出: 1)如果希望rand()在每次程序运行时产生的值都不一样,必须给srand(seed)中的seed一个变值,这个变值必须在每次程序运行时都不一样(比如到目前为止流逝的时间)。 2)否则,如果给seed指定的是一个定值,那么每次程序运行时rand()产生的值都会一样,虽然这个值会是[seed, RAND_MAX(0x7fff))之间的一个随机取得的值。 3)如果在调用rand()之前没有调用过srand(seed),效果将和调用了srand(1)再调用rand()一样(1也是一个定值)。 举几个例子,假设我们要取得0~6之间的随机整数(不含6本身): 例一,不指定seed: for(int i=0;i<10;i++){ ran_num=rand() % 6; cout<

随机数生成函数C

随机数生成函数srand() rand() 2007年12月11日星期二01:42 如果srand每次输入的数值是一样的,那么每次运行产生的随机数也是一样的,srand(n) for(10) rand() 也就是说,以一个固定的数值作为种子是一个缺点。通常的做法是以这样一句代码srand((unsigned) time(NULL));来取代,这样将使得种子为一个不固定的数,这样产生的随机数就不会每次执行都一样了。 1,先看一个例子 #include #include #include using namespace std; int main( void ) { int i; /* Seed the random-number generator with current time so that * the numbers will be different every time we run. */ srand( (unsigned)time( NULL ) ); /* Display 10 numbers. */ for( i = 0; i < 10;i++ ) printf( " %6d\n", rand() ); } 2.关于time.h time.h中包含很多有趣的函数,譬如 char *ctime(long *clock) 本函数把clock所指的时间(如由函数time返回的时间)转换成下列格式的 字符串:Mon Nov 21 11:31:54 1983\n\0 #i nclude #i nclude #i nclude using namespace std; void main() {

excel的生成随机数的函数用法

excel的生成随机数的函数用法 excel的生成随机数的函数用法: 生成随机数函数使用步骤1:首先介绍一下如何用rand()函数来生成随机数(同时返回多个值时是不重复的)。 如下图所示,在单元格中输入=rand(),回车后单元格即返回了一个随机数字。 生成随机数函数使用步骤2:rand()函数返回的随机数字的范围是大于0小于1。因此,也可以用它做基础来生成给定范围内的随机数字。 生成随机数函数使用步骤3:生成制定范围的随机数方法是这样的,假设给定数字范围最小是a,最大是b,公式是:=a+rand()*(b-a)。 生成随机数函数使用步骤4:举例来说,要生成大于60小于100的随机数字,因为(100-60)*rand()返回结果是0到40之间,加上范围的下限60就返回了60到100之间的数字。 生成随机数函数使用步骤5:上面rand()函数返回的0到1之间的随机小数,如果要生成随机整数的话就需要用randbetween()函数了,如下图该函数生成大于等于1小于等于100的随机整数。 生成随机数函数使用步骤6:这个函数的语法是这样的:=randbetween(范围下限整数,范围上限整数),结果返回包含上

下限在内的整数。注意:上限和下限也可以不是整数,并且可以是负数。 生成随机数函数使用步骤7:rand()和randbetween()是生成随机数的基础函数,也可以灵活变通。比如说要生成0.01至1之间包含两位小数的随机数,则可用下图的公式实现: 看了excel的生成随机数的函数用法还看了:1.excel用函数产生随机数的方法 2.怎么利用excel2010的自带的函数生成随机数 3.怎样用excel随机生成数字 4.excel怎么生成随机数 5.excel2010生成随机数的方法 6.excel2007怎么使用randbetween随机数函数 7.随机数函数randbetween在excel中的使用

随机数生成原理 实现方法 不同编程语言的随机数函数

1-0:Microsoft VC++产生随机数的原理: Srand ( )和Rand( )函数。它本质上是利用线性同余法,y=ax+b(mod m)。其中a,b,m都是常数。因此rand的产生决定于x,x被称为Seed。Seed需要程序中设定,一般情况下取系统时间作为种子。它产生的随机数之间的相关性很小,取值范围是0—32767(int),即双字节(16位数),若用unsigned int 双字节是65535,四字节是4294967295,一般可以满足要求。 1-1:线性同余法: 其中M是模数,A是乘数,C是增量,为初始值,当C=0时,称此算法为乘同余法;若C ≠0,则称算法为混合同余法,当C取不为零的适当数值时,有一些优点,但优点并不突出,故常取C=0。模M大小是发生器周期长短的主要标志,常见有M为素数,取A为M的原根,则周期T=M-1。例如: a=1220703125 a=32719 (程序中用此组数) a=16807 代码: void main( ) { const int n=100; double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed; m=pow(2,31); cout<<"设置m值为"<>seed; f[0]=seed; for(int i=1;i<=n;i++) //线性同余法生成随机数 { f[i]=fmod((a*f[i-1]),(m-1)); g[i-1]=f[i]/(m-1); cout.setf(ios::fixed);cout.precision(6); //设置输出精度 cout<

matlab随机数生成(全部函数)

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a.基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数。 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) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致的分布。 x=rand(100000,1); hist(x,30); 由此可以看到生成的随机数很符合均匀分布。(视频教程会略提及hist()函数的作用) 2.randn() 生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数。基本语法和rand()类似。 randn([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: randn(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 randn(5) %生成5行5列的随机数矩阵 randn([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致的分布。 x=randn(100000,1); hist(x,50); 由图可以看到生成的随机数很符合标准正态分布。 b.连续型分布随机数 如果你安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了这两种基本分布外,还可以用Matlab内部函数生成符合下面这些分布的随机数。 3.unifrnd() 和rand()类似,这个函数生成某个区间内均匀分布的随机数。基本语法 unifrnd(a,b,[M,N,P,...]) 生成的随机数区间在(a,b)内,排列成M*N*P... 多维向量。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:

matlab随机数生成方法

Matlab(https://www.360docs.net/doc/517893590.html,) 随机数生成方法 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) 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) 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

生成高斯分布的matlab程序

clear all; close all; clc; randn('seed',0); %%一维高斯函数 mu=0; sigma=1; x=-6:0.1:6; y=normpdf(x,mu,sigma); plot(x,y); figure; %%二维或多维高斯函数 mu=[00]; sigma=[0.30;00.35]; [x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8,8,80)'); X=[x(:) y(:)]; z=mvnpdf(X,mu,sigma); surf(x,y,reshape(z,80,80)); hold on; %再生成一个 mu=[40]; sigma=[1.20;0 1.85]; [x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8,8,80)'); X=[x(:) y(:)]; z=mvnpdf(X,mu,sigma); surf(x,y,reshape(z,80,80)); Matlab 的随机函数(高斯分布均匀分布其它分布) Matlab中随机数生成器主要有: betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器

Matlab随机数产生的问题

Matlab随机数产生的问题 2009-02-13 08:13 这2天发现这个问题讨论较多,所以就搜索了一些资料。发现自己之前的理解有些很有问题,同时欢迎大家继续讨论。先澄清一下几个容易弄错的地方(也不一定全对) (1)用计算机产生的是“伪随机数”。用投色子计数的方法产生真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占用大量内存 ; 用噪声发生器或放射性物质也可产生真正的随机数 , 但不可重复 . 而用数学方法产生最适合计算机 , 这就是周期有限 , 易重复的” 伪随机数” (2)随机数的产生需要有一个随机的种子,因为用计算机产生的随机数是通过递推的方法得来的,必须有一个初始值。 (3)用同一台电脑,且在初始值和递推方法相同的情况下,可以产生相同的随机序列(由于以前每次使用randn或者rand得到都是不同值,所以曾经误以为相同的seed无法产生相同的序列) [size=2][color=red][b]一 matlab里产生随机数的方法[/b][/color][/size] matlab里和随机数有关的函数: (1) rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数 (2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声 (3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列 (4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为cXd的随机矩阵 还有很多的扩展函数,不再一一列出。不过他们都调用的是rand或者randn函数,由此可见在matlab里rand和randn是产生随机数的关键所在。看来只有看他们的源文件了 function [varargout] = randn(varargin) %%%help 文档的内容略去%%% if nargout == 0 builtin('randn', varargin{:}); else [varargout{1:nargout}] = builtin('randn', varargin{:}); end 从这里也看不出到底是怎么产生的,就只看到builtin。而builtin函数的源文件是这样的: %BUILTIN Execute built-in function from overloaded method. % BUILTIN is used in methods that overload built-in functions to execute % the original built-in function. If F is a string containing the name % of a built-in function then BUILTIN(F,x1,...,xn) evaluates that % function at the given arguments. % % BUILTIN(...) is the same as FEVAL(...) except that it will call the % original built-in version of the function even if an overloaded one % exists (for this to work, you must never overload BUILTIN). % % [y1,..,yn] = BUILTIN(F,x1,...,xn) returns multiple output arguments. %

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