Error in sample.int(length(x), size, replace, prob) : cannot take a sample larger than the population when 'replace = FALSE'
时间: 2023-12-07 19:03:39 浏览: 26
这个错误是因为在使用 `sample()` 函数时,你设置了 `replace = FALSE`,但是 `size` 参数的值大于了 `x` 的长度,导致无法从 `x` 中无放回地抽取 `size` 个数。
解决方法:
1. 检查一下你的代码,确认 `size` 参数的值是否大于了 `x` 的长度。如果是,那就需要修改 `size` 的值。
2. 如果你需要从 `x` 中有放回地抽取 `size` 个数,可以将 `replace` 参数设置为 `TRUE`。
3. 如果你需要从 `x` 中无放回地抽取 `size` 个数,那就需要确保 `size` 参数的值不大于 `x` 的长度,或者使用其他方法来完成你的任务。
总之,这个错误通常是由于 `sample()` 函数的参数设置不正确引起的,需要仔细检查代码。
相关问题
index <- sample(length(d$close),replace = TRUE,prob=c(0.7,0.3)) Error in sample.int(x, size, replace, prob) : incorrect number of probabilities
这个错误是因为你提供的概率向量的长度不正确。在这个例子中,你提供了一个长度为 2 的概率向量,但你采样的数据长度可能大于 2,这就导致了错误。
请确保提供的概率向量的长度与你要采样的数据长度相匹配,或者使用不提供概率向量的方式进行采样,例如:
```
index <- sample(length(d$close), replace = TRUE)
```
这将在数据长度内随机生成索引,不考虑任何概率权重。
def extract(self): weights = np.ones(self.D)/self.D RMSECV = [] idWs = [] idW = np.arange(self.D) for i in range(self.iteration): idCal = np.random.choice(np.arange(self.N), size=int(self.prob*self.N), replace=False)
这段代码是一个Python函数的定义,函数名为extract,函数的主要功能是对一些数据进行处理。具体而言,这个函数首先创建了一个大小为self.D的一维数组weights,并将数组中的每个元素都初始化为1/self.D。然后,这个函数创建了一个空的列表RMSECV和一个空的列表idWs,以及一个一维数组idW,其元素为0到self.D-1的整数。
接下来,这个函数通过一个循环,执行self.iteration次以下操作:从0到self.N-1的整数构成的一维数组中随机选择int(self.prob*self.N)个不重复的整数,构成一个一维数组idCal。其中,self.prob是一个参数,取值在0到1之间。然后,这个函数将idCal中的元素与idW中的元素组合,得到一个大小为len(idCal)*self.D的二维数组idW_cal。最后,这个函数将idW_cal中的每一行看作一个长度为self.D的一维数组w,并计算w的均方根误差(RMSE)。将这些RMSE存储到RMSECV中,并将w的索引(也就是idCal中的元素)存储到idWs中。
整个函数的具体实现还需要看其他部分的代码,才能确定这些数组和参数的含义和用途。