Générer entier aléatoire de numéros de plage (0:10^12)

Je veux générer 10000 entiers nombres aléatoires entre 0 et 10^12.
Généralement, le code ressemblera à ceci:

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

Mais j'obtiens un message d'erreur suivantes:

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

Est-il plus efficace en terme de mémoire méthode qui n'est pas 10^12 entiers dans un vecteur juste pour obtenir un échantillon de taille 10000?
Si non, est-il un moyen d'augmenter la taille maximale du vecteur? Je suis en train de travailler sur un OS 64 bits avec 12 go de RAM libre.

Ont-ils besoin d'être unique?
Avez-vous estimer les besoins en mémoire d'un vecteur de 10^12 éléments? 12 Go serait pas assez.
Pourquoi voulez-vous un tel éventail? Essentiellement, ce que vous me demandez est aléatoire uniforme des échantillons avec 12 place de la précision, et je ne peux pas comprendre la nécessité de ce genre de détails.

OriginalL'auteur user1775213 | 2013-11-07

  1. 27

    Le vrai problème réside dans le fait que vous ne pouvez pas stocker la séquence de 0:10^12 dans la mémoire. Simplement en définissant 0 et 10^12 comme les limites d'une distribution uniforme, vous pourriez obtenir ce que vous cherchez:

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

    Cela attirera à partir de la distribution uniforme (avec remplacement, bien que je doute que les questions).

    Cependant, ce que vous ne voyez pas, c'est que ce sont en fait des nombres flottants.

    Vous pouvez utiliser ceiling à la ronde:

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

    Donc le code complet serait:

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

    Plus tatillonne:

    Noter que cette technique ne permettra pas de 0 à être là (depuis 0.0001 serait arrondi à la hausse), alors vous pouvez simplement tirer de 

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

    Comme Carl Witthoft mentionne, des chiffres qui ne correspondent pas à la taille d'un entier ne sera pas des entiers évidemment, si vous ne pouvez pas compter sur ces nombres entiers. Vous pouvez toujours compter sur eux pour évaluer à TRUE par rapport à la même nombre flottant sans décimales.

    À l'exception de ceux qui ne sont pas des entiers, depuis 2^31 < 10^12 . Ils sont encore de flotteurs, et vous pouvez ainsi exécuter dans l'erreur d'arrondi si vous ne faites pas attention.
    N'est-ce pas abordé en utilisant ceiling?
    is.integer(ceiling(10^11)) [1] FALSE . Un float sans partie décimale n'est PAS un integer la mesure où l'ordinateur est concerné.
    Je trouve en effet magnifiques que is.integer(ceiling(runif(1, -1, 10^12))) évalue à FALSE. Je suppose qu'il n'a pas d'importance pour l'OP, mais ce pourrait être un sujet de préoccupation pour vous. as.integer introduit NA.
    Vous pouvez toujours représenter des valeurs intégrales en utilisant exactement les doubles jusqu'à 2^53, qui est juste timide de 10^16.

    OriginalL'auteur PascalVKooten

  2. 23

    Je ne comprends pas pourquoi vous ne pouvez pas simplement faire...

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

    Si x a length 1, est numeric (dans le sens de is.numeric) et x >= 1, l'échantillonnage par exemple a lieu de 1:x.

    N. B. Cela ne signifie pas que sample a générer le vecteur 1:x!! @James souligne que pour l'échantillonnage de 0:x vous aurez besoin de s'adapter à sample(10^12+1,10,replace=TRUE)-1

    Très vrai... tant pour la première piratage ensemble une réponse, puis la pensée.
    Si 0 est actuellement pas inclus.
    sample(10^12+1,10,replace=TRUE)-1
    Bien sûr, mais il se sent encore plus d'un hack.
    Complètement n'a pas d'importance si vous devez inclure le zéro du vecteur de possibilités ou pas, parce que la probabilité de choisir, même si c'est il y a seulement 10^(-12)!

    OriginalL'auteur Simon O'Hanlon

  3. 1
    floor(runif(10000,min=0,max=(10^12)))
    10^12 ne sera jamais retournée

    OriginalL'auteur Nicholas Hamilton

  4. 0
    as.integer(runif(10000, min = 0, max = (1 + 10^12)))

    FYI: as.integer effectue une troncature, pas de un arrondissement.

    Afin de tester si cela fonctionne, vous pouvez essayer de générer des nombres dans un petit intervalle (c'est à dire de 0 à 6) et de visualiser l'histogramme de la suite pour voir si le résultat est une distribution uniforme, c'est à dire

    test <- as.integer(runif(10000, min = 0, max = (6 + 1)))
hist(test)
    Je cherchais idée similaire... j'ai utilisé m <- as.integer(runif(10000, min = 0, max = (1 + 10^12))) MAIS trouvé NAs introduced by coercion to integer range Donc à utiliser avec prudence. Où m <- ceiling(runif(10000, -1, 10^12)) ne produisent pas de NAs.

    OriginalL'auteur Marco Demaio

  5. 0

    Le paquet extraDistr fournit un éventail de distributions de probabilité de l'échantillon, y compris une uniforme discrète de la distribution.

    Échantillonnage aléatoire avec la fonction rdunif fonctionne comme les autres stats échantillonnage aléatoire fonctions incluses avec R comme runif, et évite de devoir ronde comme dans d'autres solutions:

    > 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 ...

    OriginalL'auteur Umaomamaomao