data[var] = q1.assignment(slice(None))[:, i] 报错:if not all(i <= max_possible_index for i in index): TypeError: iteration over a 0-d array
时间: 2024-02-19 07:58:08 浏览: 242
assignment1.rar_site:www.pudn.com
很抱歉,这个错误可能是由于`DiscreteFactor`对象的值为空数组而引起的。在这种情况下,`assignment()`方法将返回一个空数组,导致`slice(None)`的结果也是空数组。因此,在`[:, i]`的索引操作中出现了一个尝试迭代空数组的错误。
你可以通过在`assignment()`方法调用中指定一个合适的索引来解决这个问题。例如,你可以使用`np.newaxis`来添加一个新的维度,然后再使用切片操作。以下是修改后的代码:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from pgmpy.factors.discrete import DiscreteFactor
# 假设q1是一个DiscreteFactor对象
data = {'+': q1.values.flatten()}
for i, var in enumerate(q1.variables):
if isinstance(var, str):
data[var] = q1.assignment(np.newaxis, :, i)[0]
else:
states = var.state_names
data[var.name] = [states[int(idx)] for idx in q1.assignment(np.newaxis, :, i)[0]]
df = pd.DataFrame(data)
```
这段代码中,我们使用`np.newaxis`在第一维添加了一个新的维度,然后在`assignment()`方法调用中使用切片操作来获取所有的行。这将返回一个形状为`(1, num_assignments, num_variables)`的数组,我们使用`[0]`来获取它的第一个维度,即形状为`(num_assignments, num_variables)`的分配数组。
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