Pythonでビタビアルゴリズムを行いたい

Question

前提・実現したいこと

Pythonで隠れマルコフモデルを用いたプログラムを試しています。
以下のサイトを参考に試していたのですが、IndexErrorが出てしまい自力では解決できませんでした。
対処につき、ご教授お願い致します。
＜参考サイト＞
http://www.blackarbs.com/blog/introduction-hidden-markov-models-python-networkx-sklearn/2/9/2017
https://github.com/alexsosn/MarslandMLAlgo/blob/master/Ch16/HMM.py

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "～～割愛～～", line , in <module>
    path,delta,phi = viterbi(pi, a, b, obs)
  File "～～割愛～～", line , in viterbi
    path[t] = phi[path[t + 1], t + 1]
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

該当のソースコード

def viterbi(pi, a, b, obs):
    nStates = np.shape(b)[0]
    T = np.shape(obs)[0]

    # init blank path
    path = np.zeros(T)
    # delta --> highest probability of any path that reaches state i
    delta = np.zeros((nStates, T))
    # phi --> argmax by time step for each state
    phi = np.zeros((nStates, T))

    # init delta and phi
    delta[:, 0] = pi * b[:, obs[0]]
    phi[:, 0] = 0

    print('\nStart Walk Forward\n')
    # the forward algorithm extension
    for t in range(1, T):
        for s in range(nStates):
            delta[s, t] = np.max(delta[:, t - 1] * a[:, s]) * b[s, obs[t]]
            phi[s, t] = np.argmax(delta[:, t - 1] * a[:, s])
            print('s={s} and t={t}: phi[{s}, {t}] = {phi}'.format(s=s, t=t, phi=phi[s, t]))

    # find optimal path
    print('-' * 50)
    print('Start Backtrace\n')
    path[T - 1] = np.argmax(delta[:, T - 1])
    # p('init path\n    t={} path[{}-1]={}\n'.format(T-1, T, path[T-1]))
    for t in range(T-2, -1, -1):
        path[t] = phi[path[t + 1], t + 1]
        # p(' '*4 + 't={t}, path[{t}+1]={path}, [{t}+1]={i}'.format(t=t, path=path[t+1], i=[t+1]))
        print('path[{}] = {}'.format(t, path[t]))

    return path, delta, phi

path,delta,phi = viterbi(pi, a, b, obs)

print('\nsingle best state path: \n', path)
print('delta:\n', delta)
print('phi:\n', phi)

試したこと

以下の質問の回答を参考にenumerate関数を用いたり、int(t)にしてみたりと試してみましたが同じ内容のエラーが出てしまいました。
https://teratail.com/questions/159836
https://teratail.com/questions/77978

Answer 1

アルゴリズムの中までみてないですが、pathは配列のインデックスとして使うのでdtypeをintに指定する必要があります。
dtypeを指定しない場合、デフォルトはfloatになっています。
phiもintになると思います。

#
path = np.zeros(T, dtype=int)
phi = np.zeros((nStates, T), dtype=int)

Comments

[jbpb0]

http://www.blackarbs.com/blog/introduction-hidden-markov-models-python-networkx-sklearn/2/9/2017
のBravidさんの3 years agoのコメントに、
path = np.zeros(T,dtype=int)
が必要って書かれてました

[bsdfan]

コメントありがとうございます。
参考ページは隅までチェックしましょう、ですね。

[mayoyo]

ご回答ありがとうございます。返信が遅くなり申し訳ありません。
ご指摘いただいた通りにdtypeをintに指定することで解決することができました！
参考ページにも書かれていたのですね...
これからはもっと隅まで注意して確認したいと思います！