我想知道如何使用大量真随机数（使用量子生成器获得）实现在R中较大样本中获取随机子样本的方法，这些是可能有多次出现的整数。
__
编辑：解决方案。
由于我需要一个remise并且我在float64中生成的数字最终是唯一的（由于高精度），我使用了以下解决方案：
1）生成与长度（数据）
一样多的数字2）
temp<-cbind(data,randomnb)
randomizeddata<-res[order(res[,2])]
3）拆分数据集
答案 0 :(得分：6)
对于真正的随机数，请使用randomNumbers包中的random。
r <- randomNumbers(number_of_samples, max = nrow(your_data), col = 1)
your_data[r, ]
答案 1 :(得分：1)
假设v是您的数据，r是真正的随机数（缩放以便它们的范围从0到1）：
> v <- runif(100)
> r <- runif(10) # using psedo-random numbers for demo purposes
> v[r * length(v) + 1]
从v中选择10个随机元素（替换）。
答案 2 :(得分：0)
sample功能呢？
e.g。
set.seed(3) # just to get the same result
x <- 1:10
sample(x,10)
# print: 2 8 4 3 9 6 1 5 10 7