codistributed.sprand

创建均匀分布的伪随机值的codistributed稀疏数组

句法

CS = codistributed.sprand（M，N，密度） CS = sprand（N，codist）

CS = codistributed.sprand（M，N，密度）创建米-通过-ñ稀疏codistributed阵列具有大约密度* m * n个均匀分布的非零双条目。

可选参数codistributed.sprand必须将所需的参数后指定，并按照以下顺序：

codist- 甲codistributor对象，指定所得阵列的分布方案。如果省略，阵列使用的默认分配方案分配。有关构建codistributor对象的信息，请参阅参考页codistributor1d和codistributor2dbc。
'noCommunication'- 指定不相互工作的通信是构建阵列时，跳过一些错误检查步骤被执行。

CS = sprand（N，codist）是相同的CS = codistributed.sprand（N，codist）。您也可以使用可选的参数与此语法。要使用默认的分配方案，指定的无参数的构造函数codistributor。例如：

SPMDCS = codistributed.sprand（8,8,0.2，codistributor1d（））;结束

有四个工人，

SPMD（4）CS = codistributed.sprand（1000,1000,0.001）;结束

创建1000通过-1000稀疏codistributed双阵列CS具有大约1000的非零元素。CS是由它的第二维（列）分布，并且每个工人含有1000通过-250本地的片CS。

SPMD（4）codist = codistributor1d（2,1：numlabs）;CS = sprand（10,10,0.1，codist）;结束

创建了一个10乘10 codistributed双阵列CS用大约10的非零元素。CS由它的列分布，并且每个工人含有10逐labindex本地片CS。

当您使用sprand在平行池工人，或以独立或通信工作，每个工人将其随机生成种子，只有在所依赖的值labindex或任务ID。因此，每个工人的阵列是该作业唯一的。但是，如果你重复的工作，你会得到相同的随机数据。