假设你要做的是一个[0,10]上均匀分布的一个随机变量，那么我们就可以这样做：
x = 10*rand([10000,1]);
xi = linspace(-10,20,201);
F = ksdensity(x,xi,'function','cdf');
plot(xi,F);
解释一下变量，x是产生的随机数，共有10000个点，点越多，概率密度函数越接近于理想分布函数。rand是产生[0,1]之间随机数的函数。
xi是产生横轴的坐标，就是说你统计的这些数分布的区间的划分。
ksdensity函数就是统计得到概率密度函数或者分布函数的，得到的F就是分布函数。
最后画出图来，结果如下：
x = rand([100,1]);
xi = linspace(-10,20,201);
F = ksdensity(x,xi,'function','cdf');
plot(xi,F);
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