兰迪
随机整数数组
语法
R =兰迪(valrange、深圳、arraytype)
R =兰迪(valrange、深圳、数据类型,arraytype)
R =兰迪(valrange深圳“喜欢”,P)
R =兰迪(valrange、深圳、数据类型“喜欢”,P)
C =兰迪(valrange、深圳codist)
C =兰迪(valrange、深圳、数据类型codist)
C =兰迪(valrange、深圳、___、codist noCommunication)
C =兰迪(valrange、深圳、___codist“喜欢”,P)
描述
R =兰迪(创建一个矩阵，其基础类为double, withvalrange、深圳、arraytype)兰迪所有元素中的整数值。
R =兰迪(创建一个矩阵，其基础类为valrange、深圳、数据类型,arraytype)数据类型,兰迪所有元素中的值。
数组的大小和类型由参数选项根据下表指定。
| 论点 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
valrange |
马克斯或(最小最大) |
指定从1到的整数值范围马克斯,或从最小值来马克斯。。 |
深圳 |
n |
将大小指定为n——- - - - - -n矩阵。 |
m, n或(mn) |
将大小指定为米——- - - - - -n矩阵。 |
|
m, n, k或[m n…k) |
将大小指定为米——- - - - - -n——-…——-k数组中。 |
|
arraytype |
“分布式” |
指定分布式阵列。 |
'codistributed' |
使用默认分发方案指定共分发数组。 | |
“gpuArray” |
指定gpuArray。 | |
数据类型 |
“双”(默认),“单一”,“int8”,“uint8”,“int16”,“uint16”,“int32”,“uint32”,“int64”,或“uint64” |
指定数组的基础类，即。元素的数据类型。 |
R =兰迪(创建一个数组valrange深圳“喜欢”,P)兰迪与数组具有相同类型和基础类(数据类型)的值P。
R =兰迪(创建一个数组valrange、深圳、数据类型“喜欢”,P)兰迪指定的基础类的值(数据类型)，与array类型相同P。
C =兰迪(或valrange、深圳codist)C =兰迪(创建的分布式数组valrange、深圳、数据类型codist)兰迪具有指定大小和基础类的值(默认值)数据类型是“双”)。codistributor对象codist指定用于创建共分发数组的分发方案。有关构造协同分发器对象的信息，请参见参考页面codistributor1d和codistributor2dbc。若要使用缺省分发方案，可以指定不带参数的codistributor构造函数。例如:
spmd C = randi(8,codistributor1d());结束
C =兰迪(指定不相互工作的通信是构建codistributed阵列时，跳过一些错误检查步骤被执行。valrange、深圳、___、codist noCommunication)
C =兰迪(创建的分布式数组valrange、深圳、___codist“喜欢”,P)兰迪具有指定范围、大小、基础类和分发方案的值。如果省略类或协分发器参数，则从协分发数组中获取特征P。
例子
创建分布式兰迪矩阵
创建一个1000乘1000分布的数组兰迪值从1到100，底层类double:
D =兰迪(100、1000、“分布式”);
创建协同分布的兰迪矩阵
创建一个1000×1000共分布的双矩阵兰迪值从0到12，按其第2维(列)分布。
spmd(4) C = randi([0 12]，1000，'codistributed');结束
有四个工人，每个工人包含一个1000乘250的本地块C。
创建一个1000乘1000的协同分布单矩阵的兰迪值从1到4，按其列分布。
spmd(4) codist =“一维”, 2100 * 1: numlabs);C =兰迪(1000,1000,“单一”, codist);结束
每个worker包含一个100 by-labindex本地块C。
创建gpuArray Randi矩阵
创建一个1000乘1000的gpuArray兰迪值从-50到50，带有基础类双:
G = randi([-50 50]，1000，“双”,“gpuArray”);
介绍了R2014a
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