純量隨機數生成

在寫 R 程式碼時，通常會用向量化的方式產生隨機數。然而在 C++ 中，你可以放心使用迴圈，一個元素一個元素地處理資料。

R 的 API 提供了從常見機率分佈產生隨機數的函式，而 Rcpp 讓你可以在 R:: 命名空間中存取這些函式。舉例來說，R::rnorm(2, 3) 會從常態分佈（平均數為 2、標準差為 3）回傳一個隨機數。請注意，和「真正的」rnorm() 不同，這裡沒有 n 這個參數。Rcpp 的版本永遠只回傳一個數值。

來完成 positive_rnorm() 的函式定義吧。

注意：本章內容偏難，如果你第一次嘗試沒有完成練習，別氣餒。請記得完成本課程的回報：讓你的 R 程式碼效能大幅提升！

本練習屬於課程

用 Rcpp 最佳化 R 程式碼

檢視課程

練習說明

將回傳值 out 指定為大小為 n 的數值向量。
先閱讀迴圈中的程式碼，理解各步驟在做什麼。
產生一個平均數為 mean、標準差為 sd 的常態隨機數，指定給 out[i]。
當 out[i] 小於或等於 0 時，持續重試。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

#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)
*/

編輯並執行程式碼