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
3、matlab中random函数——通用函数,求各分布的随机数据,其用法:
y = random('norm',A1,A2,A3,m,n)
式中:A1,A2,A3为分布的参数,m,n用来指定随机数的行和列,name的取值有相关的表格来参照。
例:产生一个3行4列均值为2、标准差为0.3的正态分布随机数:
>>y =random('norm',2,0.3,3,4)
y =
2.1613 2.2587 1.8699 2.8308
2.5502 2.0956 2.1028 1.5950
1.3223 1.6077 3.0735 2.9105
filter() 方法创建一个新的数组,新数组中的元素是通过检查指定数组中符合条件的所有元素。
注意: filter() 不会对空数组进行检测。
注意: filter() 不会改变原始数组。
| 参数 | 描述 |
| function(currentValue, index,arr) | 必须。函数,数组中的每个元素都会执行这个函数
函数参数:
| 参数 | 描述 |
| currentValue | 必须。当前元素的值 |
| index | 可选。当期元素的索引值 |
| arr | 可选。当期元素属于的数组对象 |
|
| thisValue | 可选。对象作为该执行回调时使用,传递给函数,用作 "this" 的值。
如果省略了 thisValue ,"this" 的值为 "undefined" |
首先回顾一下filter的作用:过滤数组中符合条件的元素
另外也可以用来过滤对象数组中符合条件的对象,eg:
|
目前比较常用的方法是使用ES6的set完成,eg:
结合map使用可以先过滤出符合条件的对象然后去除某些不需要的字段,比如:
简单讲filter就是一个数组过滤器,参数接收一个函数,数组的每一项经过函数过滤,返回一个符合过滤条件的新数组
函数接收三个参数:
有时候我们想筛选出一个对象列表中符合某个属性特征的列表,这个时候我们就可以使用js中的filter功能了。
function(currentValue, index,arr)
①currentValue:必须。当前元素的值
②index:可选。当前元素的索引值
③arr:可选。当前元素属于的数组对象
借鉴自: https://www.cnblogs.com/yddzyy/p/13272110.html
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