def parabola(x,a,b,c):#定义函数 return (172.65 +0.000730*a-5.25*b+11.26*c-0.000186*a*b-0.022*a*c-0.53*b* +0.000054*a*a+0.04*b*b+48.47*c*c) # **表示平方 problem = { 'num_vars':3, 'names':['a','b','c'], 'bounds':[[76,550],[60,72],[0.03,0.3]] #界定a,b的取值范围 } param_values = saltelli.sample(problem,1024) print(param_values.shape) x = np.linspace(0,10,100)#从-1到1生成100个相同间距的x值 y = np.array([parabola(x,*params) for params in param_values]) #一共有100个x，每个x都要对应384个a,b的样本取值,所以y的shape是（384,100） print(x.shape) print(y.shape) print(y) sobol_indices = [sobol.analyze(problem,Y) for Y in y.T]# y.T将y进行转置，遍历列向量作为输入 print(sobol_indices[0])检查一下我的模型输入输出样本数目正确吗

这段代码看起来没有明显的错误，但是需要注意以下几点：

1. 在定义 `parabola` 函数时，最后一行的表达式中的加号 `+` 后面没有数字或变量，可能是代码输入错误，需要修改。

2. 在采样时，使用了 1024 个样本，这意味着生成的 `param_values` 数组的形状为 `(1024, 3)`，而不是 `(384, 100)`。因此，在计算 `y` 值时，需要对每个 `x` 值循环计算，对应的 `y` 值为 `parabola(x, *param_values[i])`。

3. 在计算 Sobol 指数时，使用了 `y.T` 对 `y` 进行转置，这意味着输入到 `sobol.analyze` 函数中的是 100 个列向量，每个列向量的长度为 1024，因此，输出的 Sobol 指数列表也应该有 100 个元素。

因此，可以将代码修改为如下形式：

def parabola(x, a, b, c):
    return (172.65 + 0.000730 * a - 5.25 * b + 11.26 * c - 0.000186 * a * b - 0.022 * a * c - 0.53 * b +
            0.000054 * a ** 2 + 0.04 * b ** 2 + 48.47 * c ** 2)

problem = {
    'num_vars': 3,
    'names': ['a', 'b', 'c'],
    'bounds': [[76, 550], [60, 72], [0.03, 0.3]]
}

param_values = saltelli.sample(problem, 1024)
print(param_values.shape)

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.array([parabola(x, *params) for params in param_values])
print(x.shape)
print(y.shape)

sobol_indices = [sobol.analyze(problem, Y) for Y in y.T]
print(len(sobol_indices))

这样，就可以正确计算 Sobol 指数了。