使用斯卡拉和微風進行抽樣無需更換

是否支持從多項分佈取樣而無需更換？我想象某種類似的代碼：使用斯卡拉和微風進行抽樣無需更換

import breeze.linalg._ 
import breeze.stats.distributions._ 


val params = DenseVector(0.1, 0.3, 0.2, 0.4) 
val mult = new Multinomial(params) 

val indices = (0 until 4).toArray 
val sampled_indices = mult.sample(n = 2, replacement = false) 
val other_indices = (indices.toSet.diff(sampled_indices.toSet)).toArray

，其中最相關的位是「替代=假」傳遞給mult.sample參數（）。我想確保我採樣獨特的索引，並且我想這樣做，而不必爲每個抽籤定義一個新的多項分佈。或者如果有更好的方法來達到同樣的效果，我也很樂意聽到這個消息。

來源

2014-06-29 sinwav

沒有什麼內置的，對不起。你可以這樣做

(0 until 2).foldLeft(Seq.empty[Int])((seq, _) => mult.filter(!seq.contains(_)).draw :+ seq)

真的是你想要的展開（或者，我想，已經做了你什麼上市的方法。如果你對GH文件中的問題，希望我們不久的某個時候得到它..

來源

2014-06-29 04:06:55 dlwh

當然，我是開源的新手，所以我不知道提交問題的慣例，它只是一個描述我想要的功能的消息嗎？或者我需要提出一個解決方案嗎？ – sinwav

只需提出該功能，理想情況下使用你想要的語法（基本上，你可以在這裏複製並粘貼你的問題，也許可以將「有......」的措辭改爲「我希望有」）。。如果你對如何解決這個問題有一個想法，那很好，而且一個部分的解決方案會讓我更快地接受它。但絕對不是必需的。 – dlwh

使用斯卡拉和微風進行抽樣無需更換

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