我目前正在努力使用RcppArmadillo中提供的sample()命令。当我尝试运行下面的代码时,我得到了错误no matching function for call to sample,并且我已经在前面添加了额外的Rcpp::名称空间,因为这在另一个post中工作得很好。
我还尝试了其他几个容器类,但我总是遇到这个错误。下面是一些产生错误的代码。
任何帮助都将不胜感激:)
#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <RcppArmadilloExtensions/sample.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
NumericMatrix example(arma::mat fprob,
int K) {
int t = fprob.n_rows;
IntegerVector choice_set = seq_len(K);
arma::mat states(t,1); states.fill(0);
arma::rowvec p0(K);
arma::rowvec alph(K);
double fit;
p0 = fprob.row(t-1);
fit = accu(p0);
alph = p0/fit;
states(t-1,1) = Rcpp::RcppArmadillo::sample(choice_set, 1, false, alph)[0];
return wrap(states);
}发布于 2019-03-02 04:35:12
下面是标题中该函数的定义:
// Enables supplying an arma probability
template <class T>
T sample(const T &x, const int size, const bool replace, arma::vec &prob_){
return sample_main(x, size, replace, prob_);
}请注意,它需要一个arma::vec == arma::colvec,而您提供的是一个arma::rowvec。因此,如果您将p0和alph更改为arma::vec,它应该可以工作。未测试,因为缺少样本数据...
顺便说一句,同时还有一个Rcpp:::sample()功能,如果你不是真的需要Armadillo来完成其他任务。
关于@JosephWood在评论中提出的性能问题:我的印象是Rcpp::sample()和Rcpp::RcppArmadillo::sample()都是基于do_sample()的。因此,在大多数情况下,它们应该非常相似,但我没有对它们进行基准测试。R在不替换较大数字的情况下进行未加权采样的更高性能来自hash algorithm,在这种情况下是selected at R level。有趣的是,R3.6将有一种新的采样方法,以消除当前方法中存在的偏差。
https://stackoverflow.com/questions/54951791
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