Julia 从分布向量创建绘图矩阵

我有一个

n

分布的向量，我试图从每个

n

分布中创建一个

nxt

矩阵

t

using Distributions

d = [Uniform(0,1), Uniform(1,2), Uniform(3,4)]
r = [rand(i, 2) for i in d] # Want a 3x2 matrix, but get an array of arrays

预期：

[0.674744 0.781853; 1.70171 1.56444; 3.65103 3.76522]

实际：

[[0.674744, 0.781853], [1.70171, 1.56444], [3.65103, 3.76522]]

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尝试对理解进行双重索引：

julia> using Distributions

julia> d = [Uniform(0,1), Uniform(1,2), Uniform(3,4)]
3-element Array{Uniform{Float64},1}:
 Uniform{Float64}(a=0.0, b=1.0)
 Uniform{Float64}(a=1.0, b=2.0)
 Uniform{Float64}(a=3.0, b=4.0)

julia> r = [rand(i) for i in d, _ in 1:2]
3×2 Array{Float64,2}:
 0.687725  0.433771
 1.28782   1.00533
 3.37017   3.88304

另一个有趣的选择是使用广播分配：

julia> out = Matrix{Float64}(undef, 3, 2)
3×2 Array{Float64,2}:
 1.0735e-313   7.30082e-316
 7.30082e-316  7.30082e-316
 7.30082e-316  6.11918e-316

julia> out .= rand.(d)
3×2 Array{Float64,2}:
 0.803554  0.457955
 1.4354    1.41107
 3.31749   3.2684

如果需要多次采样并需要就地操作（在模拟建模中通常是这样），此选项会更短，并且可能很有用