如何创建仅在R中具有递增值的整数的随机向量？

要创建具有递增值的整数的随机向量，我们可以使用进行随机采样，sample.int并且对于递增值，需要使用cummax函数。例如，使用命令cummax（sample.int(5)）可以创建大小为5的整数（从1开始到值5）的随机向量。

示例

x1<-cummax(sample.int(10))
x1

输出结果

[1] 1 9 9 9 9 9 9 10 10 10

示例

x2<-cummax(sample.int(20))
x2

输出结果

[1] 17 18 18 18 18 18 18 18 18 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 20

示例

x3<-cummax(sample.int(25))
x3

输出结果

[1] 7 7 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 24 24 24 24 24 25 25 25

示例

x4<-cummax(sample.int(50))
x4

输出结果

 [1]  3 14 14 34 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 46 49 49 49
[26] 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 50 50

示例

x5<-cummax(sample.int(100))
x5

输出结果

 [1]  8 55 86 88 88 88 88 88 88 88 94 94 94 94 94 94 94 94
[19] 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 98
[37] 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98
[55] 98 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
[73] 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
[91] 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

示例

x6<-cummax(sample.int(150))
x6

输出结果

  [1] 108 108 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147
 [19] 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147
 [37] 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147
 [55] 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147
 [73] 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147
 [91] 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147 147
[109] 147 147 147 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150
[127] 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150
[145] 150 150 150 150 150 150

示例

x7<-cummax(sample.int(200))
x7

输出结果

  [1]  74 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183
 [19] 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 183 191 191 191 193 193
 [37] 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193
 [55] 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 193 197 197 198 198 198
 [73] 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198
 [91] 198 198 198 198 198 198 198 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200
[109] 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200
[127] 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200
[145] 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200
[163] 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200
[181] 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200
[199] 200 200

示例

x8<-cummax(sample.int(250))
x8

输出结果

  [1] 217 217 235 235 235 235 235 235 235 235 235 235 240 240 240 240 240 240
 [19] 240 240 240 240 240 240 240 240 240 240 240 242 242 242 250 250 250 250
 [37] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
 [55] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
 [73] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
 [91] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[109] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[127] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[145] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[163] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[181] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[199] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[217] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
[235] 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250

示例

x9<-cummax(sample.int(500))
x9

输出结果

  [1] 268 294 294 294 294 294 487 487 487 487 487 487 487 487 487 487 487 487
 [19] 487 487 487 487 487 487 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
 [37] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
 [55] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
 [73] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
 [91] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[109] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[127] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[145] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[163] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[181] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[199] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[217] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[235] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[253] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
[271] 496 496 496 496 496 496 496 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[289] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[307] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[325] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[343] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[361] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[379] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[397] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[415] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[433] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[451] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
[469] 499 499 499 499 499 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500
[487] 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500

示例

x10<-cummax(sample.int(300))
x10

输出结果

  [1] 121 207 269 273 273 274 274 274 274 274 274 274 274 298 298 298 298 298
 [19] 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298
 [37] 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298
 [55] 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298
 [73] 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298
 [91] 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298
[109] 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298
[127] 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 298 299 299 299 299
[145] 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299
[163] 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299
[181] 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299
[199] 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299
[217] 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 299 300
[235] 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300
[253] 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300
[271] 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300
[289] 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300