如何解决ValueError：预期的2D数组，而在python中得到标量数组错误？

如何解决如何解决ValueError：预期的2D数组，而在python中得到标量数组错误？

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，我正在尝试为nx2数组中存在的每个值计算对数似然值。为此，我在hmmlearn包中使用了得分功能

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

作为参考，以下是我编写的代码：

定义一种HMM模型：

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

HMMpredict = HMMmodel.predict(Sdata2)

HMMmodel.transmat_

然后是与score函数一起使用的数据集：

[[-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))

这时遇到错误：

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

我已经在该站点上阅读了一些类似的问题，并尝试使用（-1,1）和（1，-1）重塑我的数组，但它会产生相同的错误。

任何解决错误的技术将不胜感激。谢谢！

解决方法

好的，我想我已经解决了。

我所做的是我从数据集中获取了一个[1x2]序列，然后使用重塑函数将其转换为[2x1]序列。转换后，score函数接受了它，程序运行顺利。

这是修改后的代码：

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))

我希望这能帮助面临类似问题的任何人。