import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearnpreprocessing import MinMaxScalerfrom kerasmodels import Sequentialfrom keraslayers import LSTM Denseimport tensorflowcompatv2 as tf# 读取数据data = pdread

这个报错是由于np.random.randint(27, 34)生成的随机数范围没有包含0，而replenishment的长度可能小于27，导致无法从中随机采样。解决这个问题的方法是在生成随机数范围时将下限设为0，即np.random.randint(0, 34)。这样即使replenishment的长度小于27，也可以从中随机采样0个元素。修改后的代码如下：

# 补货计划
replenishment = test_data.groupby('单品编码').sum().reset_index()
replenishment['预测销售量(千克)'] = predicted_sales.flatten()
replenishment = replenishment[replenishment['预测销售量(千克)'] >= 2.5]
replenishment = replenishment.sample(n=np.random.randint(0, 34))

# 定价策略
replenishment['定价策略'] = replenishment['批发价格'] * 1.2

# 输出结果
replenishment[['单品编码', '预测销售量(千克)', '定价策略']]

这样就可以避免报错了。