1 :使用1:rand函数
命令： rand(n )、rand(n )、n )等
对于rand(n )，在help rand中得到的解释是： r=rand ) returnsannn-by-nmatrixcontainingpseudorandomvaluesdrawnfromthestandardunifrardunifunififorang
也就是说，rand(n )是生成满足标准的均匀分布的矩阵，其值位于开始区间0~1。
概率论知识表明，当一个序列按(0，1 )区间标准均匀分布时，其期望为0.5，方差为1/12 ) 0.08333 )。
请用程序验证一下：
a=rand (1，10 )； b=rand (1，1000 )； c=rand (1，100000； mean(a ) ans=0.5890mean(b ) ans=0.4900mean(c ) c ) ans=0.5000var(a ) a ) ans=0.0634var(b ) b ) ans=0.
如果希望在区间[a，b]中生成按标准均匀分布的序列，则可以使用r=a(b-a ).*rand(m，n )，如下例所示。
%%在区间[ 10，100 ]按标准均匀分布，期望为55，方差为90 ^2/12=675 r=1090.* rand (1，100000 )； mean(r ) ans=54.9954var(r ) r ) ans=673.8957 2)焦虑的运动鞋函数用法
命令：着急运动鞋(IMAX，n )、着急运动鞋(m，n )、着急运动鞋(m，n )、着急运动鞋([IMIN，IMAX )、…等等
关于着急的运动鞋(n )，help的着急运动鞋得到的说明如下。
R=焦急的运动鞋(IMAX，n ) returns ann-by-nmatrixcontainingpseudorandomintegervaluesdrawnfromthediscreteuniformdistributionon
R=焦急的运动鞋([IMIN，IMAX] )、……) returnsanarraycontainingintegervaluesdrawnfromthediscreteuniformdistributiononimin 3360
也就是说，着急的运动鞋生成1:IMAX或IMIN:IMAX之间的离散均匀分布的整数矩阵。 例如：
r1=着急运动鞋(10，2，5 )生成数据1:10之间的2*5矩阵R1=7137561051R2=着急运动鞋([ 10，100 ]，2，5 )生成数据10:100之间的2
3 :使用3:randn函数
命令： randn(n )、randn(n )、n )等
对于randn(n )，在help randn中得到的解释是： r=randn ) returns ann-by-nmatrixcontainingpseudorandomvaluesdrawnfromthestandandardond
即，randn(n )生成遵循标准正态分布矩阵，其值位于开始区间0~1
%生成(0，1 )按照标准正态分布排列r=Randn ) 1，100000的集合； 将mean(r ) %平均值ans=-0.0015 var(r ) r ) %方差ans=0.9975hist(r ) r，1000 ) %数据分成1000个组进行绘图
4 :随机数据生成控制语句
在早期的MATLAB版本中，“seed”、“State”和“Twister”等命令控制随机数据的生成，但将来的版本会删除这些命令。 现在使用rng语句而不是这些命令来控制随机数据的生成。 请参见MATLAB中的updatingyourrandomnumbergeneratorsyntax
介绍rng的使用。
1 )如果使用rand、着急的运动鞋和randn语句，那么缺省情况下每次生成的数据将不同(使用不同的随机数生成种子)。
%前后两次调用rand (1，5 )生成不同的数据rand (1，5 ) ans=0.8147 )0.9058 )0. 1270.9134.6324 rand (1，5 ) ans=0. 0975
RNG (默认)； 很好。
2 )想要每次生成的随机数据相同时，保存随机数生成环境
s=rng； %保存环境i1=着急运动鞋(10，1，5 ) i1=2 5 10 8 10rng(s ) s ) %调用上一个环境时，下一个相同的数据i2=着急运动鞋(10，1，5 ) I2=25 10810 5 )生成5 ) i3=2 5 10 8 10 3)要基于当前时间生成种子，每次生成不同的随机数据，请使用以下命令：
RNG(shuffle )； 焦急的运动鞋(10，1，5 ) ans=9 7 9 1 4焦急的运动鞋(10，1，5 ) ans=2 8 3 10 1