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我正在编写一个轮盘赌模拟器,但我只是停留在开头。我想绘制 0 到 36 之间的整数,所以我使用了 runif()。我注意到 0 很突出。看看:
n=1000000
x=floor(runif(n,0,37))
hist(x,breaks=37)
要删除“0”,我写道:
n=1000000
x=floor(runif(n,0,37)*100)/100
hist(x,breaks=37)
什么给了我
我的问题是为什么它有效?
最佳答案
不,这不是 runif 的问题。
试试这个:绘图(密度(x))
你会发现分布很平滑
问题出在直方图中的中断位置,并且工作中存在栅栏问题。直方图并不是最好的可视化工具,因为基本上断点必须完美对齐。
关于runif() 不统一,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34513970/
我是 R 的新手,但文档中指出 runif(n) 返回一个 0 到 1 范围内的数字,这让我感到惊讶。 我希望 0 = 1); return a + (b - a) * u; 因此,按照设计,尽管有文
这个问题已经有答案了: Possible issue about random number generator (3 个回答) 已关闭 7 年前。 我正在编写一个轮盘赌模拟器,但我只是停留在开头。我
set.seed(1432) n_len <- 400000 jdc<- data.frame(rnd = numeric(n_len)) jdc$rnd <- runif(n_len,0,1)
我正在针对特定问题开发自定义引导算法,并且由于我需要大量重复,所以我确实关心性能。对此,我对如何正确使用runif有一些疑问。我知道我可以自己运行基准测试,但 C++ 优化往往很困难,我也想了解任何差
我需要生成一个介于上限和下限之间的随机数向量。每个数字都有自己的边界 - 因此边界也是向量。 目前我使用 for 循环执行此操作,但可能有更好的方法。 # Bounds lb <- c(1,2,3,4
我是 responding在 Reddit AskScience 提出问题我在 runif() 的功能方面遇到了一些奇怪的事情.我试图从 1 到 52 统一采样一组。我的第一个想法是使用 runif(
根据?runif,该函数不会生成最小或最大边界。我怎样才能做类似 runif 但包括最小值和最大值的事情? 这只是纯粹的理论。我想知道 - 如果我实际上需要从均匀分布中随机生成一些值(包括下限)怎么办
我试图在 R 中生成一组均匀分布的数字。我知道我们可以使用 R 中的函数“runif”来做同样的事情。但我真的很想了解如何开发此功能背后的想法。从某种意义上说,代码如何为函数“runif”工作。所以,
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如果您运行如下代码: length(unique(runif(10000000))) length(unique(rnorm(10000000))) 你会看到只有大约 99.8% 的 runif 值是
你能帮我解释一下这段代码吗?我对 if_else 中的三个参数特别困惑:runif (n()) % mutate(cut = if_else(runif(n()) % ggplot() +
我正在使用 R 编程语言。我正在尝试生成 1 到 0 之间的随机整数。使用以下链接 ( http://www.cookbook-r.com/Numbers/Generating_random_numb
你能帮我解释一下这段代码吗?我对 if_else 中的三个参数特别困惑:runif (n()) % mutate(cut = if_else(runif(n()) % ggplot() +
我正在使用 R 编程语言。我正在尝试生成 1 到 0 之间的随机整数。使用以下链接 ( http://www.cookbook-r.com/Numbers/Generating_random_numb
我们在使用 R 的 runif 时,在我们的代码中遇到了一个奇怪的情况。并用 set.seed 设置种子与 kind = NULL选项(除非我弄错了,否则解析为 kind = "default" ;默
我想使用 runif 为数据表中的每一行生成一个随机数。不幸的是,我最终在每一行中得到相同的数字。 require(data.table) dx dx min max sum runi
我必须为大小为 N 的向量的两组生成随机数。 一组的概率为 p,另一组的概率为 q = 1-p。(例如,对于 p=0.5 的 1000 人,我必须从一个分布生成 500 个随机数,从另一个分布生成 5
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我有一个数组(分布),我想在 a 和 b 的某个范围内进行分布,这是在 R 中使用函数 完成的qunif,我想用 Python 来做,它给出了不同的结果: R a <- c(0.012701112,
我设置了种子,生成均匀分布的随机数,用逆CDF方法得到一组正态分布的随机数。然后,我重置种子并使用 rnorm() 生成正态分布的随机数.结果是不同的。 R 中的随机数生成器不是默认使用 Mersen
我是一名优秀的程序员,十分优秀!