报错：raise ValueError( ValueError: values must be of shape (5, 1). Got shape: (5, 5)

抱歉，我的回答依然有误。在上一条回答中，我使用了 reshape() 方法将一维数组转换为二维数组，但这样会导致每个条件概率都被重复了多次，从而使得概率分布不正确。正确的做法是使用 numpy 的 repeat() 方法将每个条件概率重复多次，以达到指定的有效长度。

例如，假设你想要创建一个二元变量 X 和 Y 的条件概率表，并将所有概率值设置为有效长度为 5 的概率值，可以按照以下步骤操作：

from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
import numpy as np

# 创建一个二元变量
variable = 'X'
cardinality = 5

# 创建一个条件概率表
cpd = TabularCPD(variable, cardinality, [[1] * cardinality] * cardinality)

# 将所有概率值设置为有效长度为 5 的概率值
cpd.values = np.ones((cardinality, 1)) / 5
cpd.values = np.repeat(cpd.values, cardinality, axis=1)

# 输出条件概率表
print(cpd)

在上述代码中，我们首先创建一个二元变量 'X'，并将其势设置为 5。然后，我们使用 pgmpy 的 TabularCPD 类创建一个条件概率表，并将其所有概率值初始化为 1/5。接着，我们使用 numpy 的 repeat() 方法将每个条件概率重复 5 次，以达到指定的有效长度。最后，我们输出这个条件概率表。

注意：在上述代码中，我们使用了 numpy 的 repeat() 方法将每个条件概率重复多次，以达到指定的有效长度。repeat() 方法的参数是一个元组，其中第一个元素是重复的次数，第二个元素是重复的维度。在本例中，我们使用 (5,) 作为参数将每个条件概率重复 5 次。