R 包含三个随机数的随机集（对立方体中的随机点进行采样）

立方体中的每个点都有三个值X、Y和Z轴。R中有内置函数，用于生成具有单个随机数的集合，每个观测值一个数字，如runif、sample、rnorm、set.seed等。按照类似逻辑，这些数字是在单个轴上生成的，带有这些函数

我的问题是:

是否有任何函数可以生成包含三个随机数的随机集，或者泛化每个观测值包含一个以上随机数的随机集？ 如果前者的答案是否定的，那么应该采取什么方法？

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考虑到立方体的情况，runif完全可以灵活地实现所有这些。特别是，我们可以指定要生成的点的数量，对于每个轴，我们也可以指定不同的范围。比如说,

lower <- c(0, 10, 20)
upper <- c(1, 11, 21)
n <- 5
matrix(runif(n * 3, lower, upper), ncol = 3, byrow = TRUE)
#            [,1]     [,2]     [,3]
# [1,] 0.03372777 10.99940 20.03487
# [2,] 0.33839128 10.91506 20.61724
# [3,] 0.28628535 10.73780 20.83405
# [4,] 0.31427078 10.49257 20.69737
# [5,] 0.64146235 10.64392 20.97785

rnorm、rbeta等也是如此

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从不同的角度考虑，你需要从多元分布中取样，我们甚至可能有一些依赖性。为此，还有一些函数，如MASS包中的？mvrnorm或MCMCpack中的？rdirichlet。但是，当处理（比如）立方体中均匀分布的点时，遵循上述方法是标准的，如果需要，您可以为具有独立分量的多元均匀分布定义相应的函数。

考虑到立方体的情况，runif可以非常灵活地实现所有这些。特别是，我们可以指定要生成的点的数量，对于每个轴，我们也可以指定不同的范围。比如说,

lower <- c(0, 10, 20)
upper <- c(1, 11, 21)
n <- 5
matrix(runif(n * 3, lower, upper), ncol = 3, byrow = TRUE)
#            [,1]     [,2]     [,3]
# [1,] 0.03372777 10.99940 20.03487
# [2,] 0.33839128 10.91506 20.61724
# [3,] 0.28628535 10.73780 20.83405
# [4,] 0.31427078 10.49257 20.69737
# [5,] 0.64146235 10.64392 20.97785

rnorm、rbeta等也是如此

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从不同的角度考虑，你需要从多元分布中取样，我们甚至可能有一些依赖性。为此，还有一些函数，如MASS包中的？mvrnorm或MCMCpack中的？rdirichlet。然而，当处理（比如）立方体中均匀分布的点时，遵循上述方法是标准的，如果需要，您可以为具有独立分量的多元均匀分布定义相应的函数。

您不能独立生成三个随机数吗？我假设这些点在立方体内部是均匀分布的。listx=runif10，y=runif10，z=runif10@，是的，这将是最初的想法！但我想，@已经说到点子上了&优雅的解决方案！你不能独立地生成三个随机数吗？我假设这些点在立方体内部是均匀分布的。listx=runif10，y=runif10，z=runif10@，是的，这将是最初的想法！但我想，@已经说到点子上了&优雅的解决方案！谢谢你，给了我清晰而深刻的回答：没想到会这么容易！我喜欢Rhanks，因为你简洁而深刻的回答：没想到会这么容易！我爱你