Génération de nombres aléatoires scalaires
Quand vous écrivez du code R, il est généralement judicieux de générer des nombres aléatoires de façon vectorisée. En C++ toutefois, vous pouvez sans remords utiliser des boucles et traiter les données élément par élément.
L'API de R fournit des fonctions pour générer un nombre aléatoire selon l'une des distributions usuelles, et Rcpp rend ces fonctions accessibles dans l'espace de noms R::. Par exemple, R::rnorm(2, 3) vous donne un nombre aléatoire provenant d'une loi normale de moyenne 2 et d'écart-type 3. Remarquez que l'argument n de la « vraie » fonction rnorm() n'est pas présent. La version Rcpp retourne toujours un seul nombre.
Allez-y et terminez la définition de la fonction positive_rnorm().
Remarque : Ce dernier chapitre est exigeant, alors ne vous découragez pas si vous n'arrivez pas à faire les exercices du premier coup. Gardez en tête la récompense à la clé : améliorer de façon spectaculaire la performance de votre code R !
Cette activité fait partie du cours
Optimiser le code R avec Rcpp
Instructions de l’exercice
- Indiquez la valeur de retour,
out, comme un vecteur numérique de taillen. - Lisez le code de bouclage pour voir ce que fait chaque élément.
- Générez un nombre aléatoire normal de moyenne
meanet d'écart-typesd, et l'assigner àout[i]. - Tant que
out[i]est inférieur ou égal à zéro, réessayez.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
#include
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
NumericVector positive_rnorm(int n, double mean, double sd) {
// Specify out as a numeric vector of size n
___ ___(___);
// This loops over the elements of out
for(int i = 0; i < n; i++) {
// This loop keeps trying to generate a value
do {
// Call R's rnorm()
out[i] = ___;
// While the number is negative, keep trying
} while(___);
}
return out;
}
/*** R
positive_rnorm(10, 2, 2)
*/