old_contents: import numpy as np
  
  def BootSample(NB,Nn):
  #########################################################################
  #	Generates NB bootstrap samples for training set of size Nn	#
  #########################################################################
  #	Inputs:								#
  #		NB     : Number of bootstrap samples			#
  #		Nn     : How many instances in the training set		#
  #									#
  #	Outputs:							#
  #		sample : A list containing NB lists of Nn indices	#
  #									#
  #########################################################################
  
  	sample=[]
  	
  	for b in range(NB):
  		sample.append(list(np.random.randint(0,Nn,size=Nn)))
  
  	return sample
  
  
new_contents: import numpy as np
  
  def BootSample(NB,Nn,P=None):
  #########################################################################
  #	Generates NB bootstrap samples for training set of size Nn	#
  #########################################################################
  #	Inputs:								#
  #		NB     : Number of bootstrap samples			#
  #		Nn     : How many instances in the training set		#
  #		P      : If there is a probability vector		#
  #									#
  #	Outputs:							#
  #		sample : A list containing NB lists of Nn indices	#
  #									#
  #########################################################################
  
  	sample=[]
  	for b in range(NB):
  		sample.append(list(np.random.choice(Nn,size=Nn,p=P)))
  	return sample
  
  
subject: Update bootsplit.py