在R？列表中选择随机元素？

a<-c(1,2,0,7,5)

某些语言具有选择器功能-从中选择一个随机数a-R中的形式如何？

# Sample from the vector 'a' 1 element.
sample(a, 1)

以上答案在技术上是正确的：

sample(a,1)

但是，如果您想重复此过程很多次，假设您要模仿掷骰子，那么您需要添加：

a<-c(1,2,3,4,5,6)
sample(a, 12, replace=TRUE)

希望能帮助到你。

使用样品时要小心！

sample(a, 1)在您的示例中，该向量非常适合该向量，但是当向量的长度为1时，可能会导致不良行为，它将使用该向量1:a进行采样。

因此，如果您尝试从可变长度向量中选择随机项，请检查长度为1的情况！

sampleWithoutSurprises <- function(x) {
  if (length(x) <= 1) {
    return(x)
  } else {
    return(sample(x,1))
  }
}

阅读此文章关于R.生成随机数

http://blog.revolutionanalytics.com/2009/02/how-to-choose-a-random-number-in-r.html

您可以sample在这种情况下使用

sample(a, 1)

第二个属性显示您只想获得一个随机数。在某个范围之间生成数字的runif功能很有用。

当向量的长度为一时，此方法不会产生错误，并且很简单。

a[sample(1:length(a),1)]

另一种选择是使用runif从向量中选择一个项目。即

a <- c(1,2,0,7,5)
a[runif(1,1,6)]

假设您想要一个每次运行都会选择一个功能的函数（例如，在模拟中很有用）。所以

a <- c(1,2,0,7,5)
sample_fun_a <- function() sample(a, 1)
runif_fun_a <- function() a[runif(1,1,6)]
microbenchmark::microbenchmark(sample_fun_a(), 
                           runif_fun_a(),
                           times = 100000L)

单位：纳秒

sample_fun_a（）-4665

runif_fun_a（）-1400

在此示例中，runif似乎更快。