给出改正后的完整的代码

如果`sampled_data`是一个列表，并且你想确保它是numpy数组以便使用`size`属性，你可以按如下方式修改你的代码：

import numpy as np

def sample_data(data, sampled_size):
    if isinstance(data, list):
        # 将列表转换为numpy数组
        data = np.array(data)

    # 确保数据长度大于样本大小
    assert len(data) > sampled_size, "Data length is less than sampled size."

    # 使用numpy的random库生成随机索引
    sampled_indices = np.random.choice(len(data), size=sampled_size, replace=False)  # 不包含重复元素
    sampled_data = data.take(sampled_indices)  # 或者用data[sampled_indices]选取指定索引的元素

    return sampled_data

# 使用示例
data = ...  # 这里填写你的数据，可以是列表或numpy数组
sampled_size = ...  # 样本大小
corrected_sampled_data = sample_data(data, sampled_size)
print(corrected_sampled_data.shape)  # 现在可以安全地打印尺寸了

这个修正过的代码首先检查`data`是否为列表，如果是，则转换为numpy数组。然后它使用numpy的`random.choice`方法生成无重复的随机索引，最后从原数组中取样并返回结果。注意，这里我们添加了一个条件断言，确保数据长度足够大，以防采样导致数组为空。