Rcpp 犰狳中的样本

Question

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，我得到错误 no matching function for call to sample 并且我已经在前面添加了额外的 Rcpp:: 命名空间，因为这在另一个 .

我也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);
}

Answer 1

这里是 header:

中那个函数的定义

    // 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 arma::vec == arma::colvec，而您提供的是 arma::rowvec。因此，如果将 p0 和 alph 更改为 arma::vec，它应该会起作用。由于缺少示例数据而未测试 ...

顺便说一句，同时还有一个 Rcpp:::sample() 功能，以防您真的不需要 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() and Rcpp::RcppArmadillo::sample() are based on do_sample(). So they should be quite similar in most cases, but I have not benchmarked them. The higher performance of R for unweighted sampling without replacement for larger numbers comes from the hash algorithm, which is selected at R level 在这种情况下。同样有趣的是，R 3.6 将有一个新的采样方法，以消除当前方法中存在的偏差。

Rcpp 犰狳中的样本

sample in Rcpp Armadillo

r

armadillo

rcpp