是否可以生成BigFloat在间隔[0,1）中均匀分布的类型的随机数？
我的意思是，由于rand(BigFloat)无法使用，因此似乎必须使用BigFloat(rand())该结尾。但是，这对我来说并不令人满意，因为我们正在生成随机Float64数，这些随机数BigFloats基本上是通过“添加”一串零将其转换为零的，但从本质上讲，它们是Float64随机数。它是否正确？如果是，是否有任何特殊的库来生成具有任意精度的随机数？
这个答案与@Dan Getz的答案相似，但是我更加确信它是统一的（老实说，我没有做过chi ^ 2测试来进行检查，绘图或其他操作）。@丹可能是，我不确定。该答案还考虑到可以调整的BigFloat精度水平。（反直觉上，某些BigFloat可能比普通Float64s精度低，等等）
Base.rand(::Type{BigFloat}) = get(tryparse(BigFloat, "0." .* join(rand(['0','1'], precision(BigFloat))), 2))
例：
julia> rand(BigFloat)
5.775971375531676786209502831045802088939348666270278366043732289527176430673822e-02
julia> rand(BigFloat)
3.061194516436133765062723761241255852372302334681778915000436918803432772307184e-01
julia> rand(BigFloat)
1.39772524343615633719535808470123032232713877796596771875414945796651457395665e-01
概念是BigFloat具有已知的精度，因此我们应该生成那么多随机位。当我们在[0,1）之间生成时，我们知道base-2表示是0.某种东西。因此，我们在base-2中生成了字符串，并在base 2中对其进行了解析。
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