如何在julia中创建[-1,1]均匀分布的稀疏矩阵

我读了《sprandn简介》，试图创建一个服从[-1,1]均匀分布的稀疏矩阵

using SparseArrays
using Distributions
sprandn(100,100,0.3,Uniform(-1,1))

但它失败了。我很抱歉没有粘贴错误日志。下面是错误在中所述内容的图像

那么，如何生成[-1,1]均匀分布稀疏矩阵呢？

sprandn用于从标准正态分布进行采样。但是，您可以使用sprand的一种方法：

sprand(m::Integer, n::Integer, density::AbstractFloat, rfn::Function)

最后一个参数是内部用于对非零值进行采样的函数，您可以这样使用它：

D = Uniform(-1.0, 1.0)
rf(n) = rand(D, n)
sprand(100, 100, 0.3, rf)

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如果要指定使用的RNG，需要将其作为第一个位置的另一个参数传递到rf。

sprandn正态分布样本。您需要使用sprand即使这样做，它对我来说仍然不起作用，但这只是一个开始。文档中似乎有一个错误，因为它实际上说要在发行版中使用sprand。我也不明白为什么统一必须包装在函数中。这似乎很奇怪，文档中并没有快速描述。sprandn只是将sprand与randn一起用作随机函数。但是，是的，文档一定是错的，奇怪的是：依赖于发行版的Base对我来说是出乎意料的。我在这里打开了一个关于文档的问题：我并不真的认为Base依赖于发行版。兰德/斯普兰等只允许指定分布。这可能来自发行版或其他任何地方。