Question

我想在0到10 ^ 12之间生成10000个整数随机数。通常，代码看起来像这样：

x <- sample(0:1000000000000,10000,replace=T)

但是我收到以下错误消息：

Error in 0:1000000000000 : result would be too long a vector

是否有一个更有效的内存方法，不需要在向量中放入10 ^ 12个整数来获取大小为10000的样本？如果没有，有没有办法增加向量的最大大小？我正在使用具有12GB可用RAM的64位操作系统。

Answer 1

真正的问题在于你无法将0:10^12的序列存储到内存中。通过将0和10 ^ 12定义为均匀分布的边界，您可以获得所需的内容：

runif(10000, 0, 10^12)
[1] 136086417828 280099797063 747063538991 250189170474 589044594904
[6]  65385828028 361086657969 186271687970 338900779840 649082854623  ........

这将从均匀分布中得出（有替换，但我怀疑这很重要）。

然而，你看不到的是这些实际上是浮动数字。

您可以使用ceiling对其进行整理：

samp = runif(1, 0, 10^12)
samp
[1] 19199806033
samp == 19199806033
[1] FALSE
ceiling(samp) == 19199806033
[1] TRUE

所以完整的代码是：

ceiling(runif(10000, 0, 10^12))

进一步挑剔：

请注意，这在技术上不允许0（因为0.0001会被四舍五入），所以你可以从

绘制

ceiling(runif(10000, -1, 10^12))

如Carl Witthoft提到的那样，不适合整数大小的数字显然不是整数，所以你不能指望这些数字是整数。与没有小数的相同浮点数相比，你仍然可以指望它们评估为TRUE。

Answer 2

我不明白你为什么不能这样做......

sample(10^12,10,replace=TRUE)
#[1] 827013669653 233988208530 653034892160 564841068001 801391072663 683607493313
#[7] 254556497302 510154570389  51922126428 537709431414

如果x有length 1，numeric（is.numeric）和x >= 1，则1:x通过样本进行抽样}。

N.B。这并不意味着sample必须生成向量1:x !! @James 指出，对于0:x的抽样，您需要调整为sample(10^12+1,10,replace=TRUE)-1

Answer 3

floor(runif(10000,min=0,max=(10^12)))

Answer 4

as.integer(runif(10000, min = 0, max = (1 + 10^12)))

仅供参考：as.integer执行截断，而不是舍入。

为了测试它是否有效，您可以尝试以较小的间隔（即从0到6）生成数字，并可视化结果的直方图，以查看结果是否是均匀分布，即

test <- as.integer(runif(10000, min = 0, max = (6 + 1)))
hist(test)

Answer 5

软件包extraDistr提供了一系列其他概率分布以供抽样，其中包括离散均匀分布。

带有函数rdunif的随机采样的工作方式与stats一样，与R附带的其他runif随机采样函数一样，并且不需要像其他解决方案一样进行舍入：

> library("extraDistr")
> rdunif(n = 10000, min = 0, max = 10^12)
[1] 699559531175 881392957410 315869810758 941600866616
[5] 906084092567 681591022527 514061764115 122652820777
[9] 583204373950 517842726316 741211620393 422150962055 ...

从范围（0：10 ^ 12）生成整数随机数

5 个答案: