normrnd函数和randn都是MATLAB中用于生成服从正态分布的随机数的函数。这两个函数有很多相似的地方，但也有些许不同。在本文中，我们将介绍这两个函数的用法，以及它们之间的区别。
normrnd函数的用法
normrnd函数的语法如下：y = normrnd(mu,sigma)
其中，y是生成的随机数，mu和sigma分别是正态分布的均值和标准差。这个函数能够生成任意均值和标准差的正态分布随机数。
1. 如果只输入一个参数，则默认均值为0，标准差为1。
2. 如果mu是一个向量或者矩阵，则返回的随机数也是一个同样大小的向量或矩阵，并且每一个元素都是独立生成的。
3. 如果mu和sigma都是向量或矩阵，则它们必须是同一个大小，并返回的向量或矩阵也是一个同样大小的向量或矩阵，每个元素都是独立生成的。
4. 如果mu是一个标量，而sigma是一个向量或矩阵，则它们的元素将自动扩展为相同大小，以匹配出结果的大小。结果向量或矩阵的每个元素都是独立生成的，但是它们的均值和标准差是不同的。
5. 如果mu是一个向量或矩阵，而sigma是标量，则返回的向量或矩阵也是一个同样大小的向量或矩阵，其中每个元素都是独立生成的，但是均值相同，标准差不同。
randn函数的用法
randn函数的语法如下：y = randn(sz1,...,szN)
其中，sz1,...,szN表示生成随机数的矩阵的维度。与normrnd函数不同的是，它不能够指定均值和标准差，只能生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数。
1. 如果没有输入参数，则生成一个标量的随机数。
2. 如果只输入一个整数，则生成一个对应大小的随机数矩阵。
3. 如果输入多个整数，则生成对应大小的随机数矩阵。
4. 对于randn函数生成的随机数，它们的均值大致在0左右，标准差大致在1左右。
normrnd和randn函数之间的区别
1. normrnd函数能够指定均值和标准差，而randn函数不能。
2. normrnd函数返回的随机数大小与输入的均值和标准差大小相同，而randn函数返回的随机数大小与输入的矩阵维度大小相同。
随机数生成实例
下面我们将通过一些实例来更好地理解normrnd和randn函数的用法和特点。
1. 输入一个参数
没有指定mu和sigma的值，默认生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数。代码如下：
y = normrnd(5);结果y为一个标量，大致在5左右，但是值域在负无穷大到正无穷大之间。
y = randn(5);结果y为一个5x5的矩阵，元素值域也在负无穷大到正无穷大之间。
2. mu和sigma都是向量或矩阵
指定mu和sigma的值，分别是一个向量和一个矩阵。代码如下：
mu = [4,5];
sigma = [1,2;3,4];
y = normrnd(mu,sigma);结果y为一个2x2的矩阵，其中每个元素都是独立生成的正态分布随机数，均值和标准差分别与mu和sigma相对应。
y = randn(3,2);结果y为一个3x2的矩阵，每个元素都是独立生成的正态分布随机数，均值大致在0左右，标准差大致在1左右。
3. mu是标量，sigma是向量或矩阵
将mu设为标量，sigma设为一个向量，会自动扩展为相同大小，生成的随机数元素均值不同，标准差相同。代码如下：
y = normrnd(4,[4,4]);结果y为一个4x4的矩阵，均值全部为4，标准差全部为1。
y = randn([2,3,4]);结果y为一个2x3x4的数组，每个元素都是独立生成的正态分布随机数，均值大致在0左右，标准差大致在1左右。
4. mu是向量或矩阵，sigma是标量
将mu设为一个向量或矩阵，sigma设为标量，生成的随机数元素均值相同，标准差不同。代码如下：
mu = [4,5,6];
sigma = 2;
y = normrnd(mu,sigma);结果y为一个1x3的矩阵，均值与mu相同，标准差均为2。
y = randn(2,3,4);结果y为一个2x3x4的数组，每个元素都是独立生成的正态分布随机数，均值大致在0左右，标准差大致在1左右。