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用c++11生成随机数组

std random c++

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Physicist · 技术社区 · 6 年前

MxN 数组( M 粒子进入 N

# upper_bound/lower_bound are arrays of shape (dim,)
positions = np.random.rand(num_particle,dim)*(upper_bound-lower_bound)+lower_bound

每行表示一个粒子,每列表示问题空间中的一个维度。所以 upper_bound lower_bound 适用于每列。现在我想把上面的代码翻译成c++,我有这样的东西:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <algorithm>
#include <ctime>

typedef std::vector<double> vect1d;

std::vector<vect1d> positions;

for (int i=0; i<num_particle; i++){
    std::mt19937_64 generator(static_cast<std::mt19937::result_type>(time(0)));
    std::uniform_real_distribution<double> distribution(0,1);
    vect1d pos(dimension);
    std::generate(pos.begin(),pos.end(),distribution(generator));
    positions[i] = pos;
    }

我的问题:

std::generator . 我正在尝试它,因为我已经看过其他类似的帖子,它似乎允许我一次生成多个随机数,所以我不必为每个元素运行MxN次。这是真的吗?如何正确使用?
在python中,我可以通过矢量化和广播来操纵numpy数组。在c++中最“矢量化”的方法是什么?
上面的(不正确的)代码只创建0到1之间的随机数,但是如何合并和 上限 distribution(0,1) ,但问题是每个维度的限制可能不同(因此每个列可以有不同的有效范围),那么考虑到每个维度的范围,生成随机数的最有效方法是什么?

谢谢

2 回复 | 直到 6 年前

Daniel 6 年前

首先,使用Python版本所做的工作比需要的要多,只需使用:

np.random.uniform(lower_bound, upper_bound, size=(num_particle, dim))

在C++尝试中,行

std::generate(pos.begin(),pos.end(),distribution(generator));

不正确,因为第三个参数必须是函数而不是值。一个合理的C++等价物是:

using RandomVector = std::vector<double>;
using RandomMatrix = std::vector<RandomVector>;

template <typename Generator=std::mt19937_64>
RandomMatrix&
fill_uniform(const double low, const double high, RandomMatrix& result)
{
    Generator gen {static_cast<typename Generator::result_type>(time(0))};
    std::uniform_real_distribution<double> dist {low, high};
    for (auto& col : result) {
        std::generate(std::begin(col), std::end(col), [&] () { return dist(gen); });
    }
    return result;
}

template <typename Generator=std::mt19937_64>
RandomMatrix
generate_uniform(const double low, const double high,
                 const std::size_t ncols, const std::size_t nrows)
{
    RandomMatrix result(ncols, RandomVector(nrows));
    return fill_uniform<Generator>(low, high, result);
}

int main()
{
    auto m = generate_uniform(2, 11, 2, 3);
    for (const auto& col : m) {
        for (const auto& v : col) {
            std::cout << v << " ";
        }
        std::cout << '\n';
    }
}

Horia Coman 6 年前

我将按随机顺序称呼他们:

3.您有几个选项-每行使用一个生成器,创建如下 distribution(row_lower_limit, row_upper_limit) 希望要重用同一个生成器,只需执行以下操作 row_lower_limit + distribution(generator) * (row_upper_limit - row_lower_limit) U[row_lower_limit, row_upper_limit] .
numpy 库,而不是Python本身。它最多提供了一些不错的用户体验。C++没有等效的库 努比 for s、你最好还是宣布 NxM 数组而不是 vector ,就像 here .
1.由于我们不知道错误,所以不确定如何帮助解决问题。这个 cplusplus.com reference 有一个例子说明如何通过引用 random_device .