Question

生成大小为N的随机二进制向量X的最佳方法是什么，其浓度为1s（或同步，0s），从非常低到非常高？

使用randint或unidrnd（如this question中所示）将生成具有均匀分布的二元向量，这不是我在这种情况下所需要的。

任何帮助表示赞赏！

Answer 1

Laserallan的方法是可行的方法。

对于具有10个元素和70％随机分布的向量，您可以编写

randVec = rand(10,1)<0.7;

编辑如果你想要长度为N的X向量，随着数量的增加，你就写了

thresVec = linspace(0,1,X);  %# thresholds go from 0 (all 0) to 1 (all 1)  
randVec = bsxfun(@lt,rand(N,X),threshVec); %# vectors are per column

请注意，randVec是一个逻辑数组。根据你想要用它做什么，你可能希望将它转换为双倍的

randVec = double(randVec);

Answer 2

我不是matlab的专家，但实现起来非常简单的方法是生成浮点随机数的向量（最好在1到0的范围内），然后将高于某个阈值的值设置为1和低于0。假设您想要30％的值，则将所有值设置为.7到1以及低于0的值。

Answer 3

使用

rand(N,1)<p   %# 0 < p < 1

会给你一个Nx1向量，其中平均 N * p个（其他地方将为零） - 但是在某些运行中你可能会得到一个与你期望的不同的向量（它可能全部为零......可能是一个非常低的机会，但仍然是非零的机会）。

如果你想要完全 A和B零，你可以这样做：

rand_vec = [ones(A, 1); zeros(B, 1)];
rand_vec = rand_vec(randperm(A+B));

然后您可以设置A和B以满足您的需求。

修改
现在我更了解你的问题：假设你有一个向量p，其中包含人口中1的所需比例，N是每个向量中元素的数量。

rand_mat = rand(N, size(p,2)) < repmat(p', [1,N])';

会给你一个Nx（大小（p，2））矩阵，其中列i是一个p（i）的向量（平均如上所述），其余为零。

Answer 4

你可以对均匀分布的二进制向量使用位或运算，我怀疑你最终得到的确切分布会有点复杂。