將長度爲1的NumericVector的rnorm輸出轉換爲double？

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在下面的代碼中，我試圖從正態分佈中生成一個值爲NumericVector的值，其中每次調用rnorm()時每次都有不同的均值和方差。將長度爲1的NumericVector的rnorm輸出轉換爲double？

下面是代碼：

// [[Rcpp::export]] 
NumericVector generate_ai(NumericVector log_var) { 

    int log_var_length = log_var.size(); 

    NumericVector temp(log_var_length); 

    for(int i = 0; i < log_var_length; i++) { 
    temp[i] = rnorm(1, -0.5 * log_var[i], sqrt(log_var[i])); 
    } 

    return(temp); 
}

那是給我找麻煩該生產線是這一個：

temp[i] = rnorm(1, -0.5 * log_var[i], sqrt(log_var[i]));

它會導致錯誤：

assigning to 'typename storage_type<14>::type' (aka 'double') from incompatible type 'NumericVector' (aka 'Vector<14>')

因爲我m從rnorm返回一個號碼，有沒有辦法將此轉換成NumericVector返回t ype到double？

來源

2016-08-16 Scott White

Rcpp提供了兩種訪問RNG採樣方案的方法。第一個選項是單抽籤，第二個選項使n抽籤使用一些甜美的甜點Rcpp sugar。在你目前的設置下，你正在選擇後面的設置。

選項1.通過R::，例如R::訪問RNG函數，僅使用標量抽樣方案代替糖。

temp[i] = R::rnorm(-0.5 * log_var[i], sqrt(log_var[i]));

選項2使用在NumericVector所述子集操作，以獲得的唯一元件。

// C++ indices start at 0 instead of 1 
temp[i] = Rcpp::rnorm(1, -0.5 * log_var[i], sqrt(log_var[i]))[0];

以前的選項會更快更好。你爲什麼會問？

好，選項2創建一個新的NumericVector，通過調用填充它選項1，則需要一個子集操作之前檢索值其分配到所需的標量。

在任何情況下，RNG都可能有點混亂。只要確保始終在正確的名稱空間前添加函數調用（例如R::或Rcpp::），這樣您和未來的程序員就可以避免任何含糊不清的問題，因爲您選擇了哪種採樣方案。（這是using namespace Rcpp;的缺點之一）

來源

2016-08-16 06:28:40 coatless

非常好！謝謝你的洞察力。我其實是想出了你的選項2，但選項1給了我一些關於我的代碼的其他部分的想法！我很好奇，爲什麼你說第一個選項會更快？ –

**選項2 **創建一個新的'NumericVector'，通過調用** Option 1 **來填充它，然後需要子集操作。 – coatless

謝謝你的解釋。你能告訴我爲什麼你的Option 1 rnorm只有兩個參數嗎？爲什麼第一個參數中沒有1？同樣，你能指出我使用R ::的好資源的方向嗎？ –

將長度爲1的NumericVector的rnorm輸出轉換爲double？

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