How to solve ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead error in python?

Question

我有一个 nX2 维数组，并且定义了一些 HMM 模型。现在，对于存在的每个 HMM 模型，我正在尝试计算 nx2 数组中存在的每个值的对数似然值。为此，我使用了 hmmlearn 包中的评分函数

LINK: https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/api.html#hmmlearn.base._BaseHMM.score

供参考，这些是我写的代码：

定义 HMM 模型之一：

HMMmodel = hmm.GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full", n_iter=10)
HMMmodel.fit(Sdata2)

HMMpredict = HMMmodel.predict(Sdata2)

HMMmodel.transmat_

那么，Score函数使用的数据集：

[[-1.72914138 -1.63633714]
 [-1.72914138 -1.63633714]
 [-1.69620469 -1.63633714]
 ...
 [-1.72226929 -1.63633714]
 [-1.71539655 -1.63633714]
 [-1.72914138 -1.63633714]]

查找分数的代码：

score1 = list()
score2 = list()
score3 = list()
score4 = list()

for x in np.nditer(Sdata3):
    score1.append(HMMmodel.score(x))
    score2.append(HMMmodel2.score(x))
    score3.append(HMMmodel3.score(x))
    score4.append(HMMmodel4.score(x))

此时遇到错误：

ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead:
array=-1.7291413774395343.

我在这个网站上阅读了一些类似的问题，并尝试用 (-1,1) 和 (1,-1) 重塑我的数组，但它产生了同样的错误。

任何解决错误的技术将不胜感激。谢谢！

Answer 1

好的，我想我已经解决了这个问题。

我所做的是从数据集中取出一个 [1x2] 序列，然后使用重塑函数将其转换为 [2x1] 序列。进行此转换后，评分函数接受了它，程序运行顺利进行。

修改后的代码如下：

score1 = list()
score2 = list()
score3 = list()
score4 = list()

for x in Sdata3:
    y = np.reshape(x, (2,1))
    score1.append(HMMmodel.score(y))
    score2.append(HMMmodel2.score(y))
    score3.append(HMMmodel3.score(y))
    score4.append(HMMmodel4.score(y))

希望这对遇到类似问题的人有所帮助。

How to solve ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead error in python?

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