我想生成介于0到10 ^ 12之间的10000个整数随机数。通常，代码看起来像这样：
x <- sample(0:1000000000000,10000,replace=T)
但我收到以下错误消息：
Error in 0:1000000000000 : result would be too long a vector
是否有一个更有效的内存方法，不必将10 ^ 12个整数放在向量中，只是为了获得大小为10000的样本？如果没有，有没有办法增加向量的最大大小？我正在使用具有12GB可用RAM的64位操作系统。
真正的问题在于你不能将0:10^12的序列存储到内存中。通过将0和10 ^ 12定义为均匀分布的边界，您可以获得所需的内容：
runif(10000, 0, 10^12)
[1] 136086417828 280099797063 747063538991 250189170474 589044594904
[6] 65385828028 361086657969 186271687970 338900779840 649082854623 ........
这将取自均匀分布（有替换，但我怀疑这很重要）。
但是，你看不到的是这些实际上是浮点数。
你可以使用ceiling来围绕它们：
samp = runif(1, 0, 10^12)
samp
[1] 19199806033
samp == 19199806033
[1] FALSE
ceiling(samp) == 19199806033
[1] TRUE
所以完整的代码将是：
ceiling(runif(10000, 0, 10^12))
进一步挑剔：
请注意，这在技术上不允许0（因为0.0001将被四舍五入），所以你可以从中抽取
ceiling(runif(10000, -1, 10^12))
正如Carl Witthoft所提到的那样，不符合整数大小的数字显然不是整数，所以你不能指望这些数字是整数。当你与没有小数的相同浮动数字相比时，你仍然可以指望它们评估为TRUE。
我不明白为什么你不能做...
sample(10^12,10,replace=TRUE)
#[1] 827013669653 233988208530 653034892160 564841068001 801391072663 683607493313
#[7] 254556497302 510154570389 51922126428 537709431414
如果
x有length 1，是numeric（在is.numeric意义上）和x >= 1，通过样本取样来自1:x。
注：这并不意味着sample必须生成矢量1:x !! @James指出，对于0:x的采样，你需要调整到sample(10^12+1,10,replace=TRUE)-1
floor(runif(10000,min=0,max=(10^12)))
as.integer(runif(10000, min = 0, max = (1 + 10^12)))
仅供参考：as.integer执行截断，而不是舍入。
为了测试它是否有效，你可以尝试在较小的间隔（即0到6）中生成数字，并可视化结果的直方图，看看结果是否是均匀分布，即
test <- as.integer(runif(10000, min = 0, max = (6 + 1)))
hist(test)
包extraDistr为样本提供了一系列附加概率分布，包括离散均匀分布。
函数rdunif的随机抽样就像其他stats随机抽样函数一样工作，像runif一样，并且避免像其他解决方案那样需要舍入：
> 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 ...