lowess报错：ValueError: exog must be a vector，如何解决？

想在SHAP的dependence plot上加回归线，使用lowess， 报错：ValueError: exog must be a vector，如何解决？

相关代码：

import statsmodels.api as sm
import math
import numpy as np
import pylab as pl

idx = np.where(cols=="velocity_bin9")
x = X[:,idx]
y_sv = shap_values[:,idx]
lowess = sm.nonparametric.lowess(y_sv, x, frac=.3,it=3, delta=0.0)
_,ax = plt.subplots()
ax.plot(*list(zip(*lowess)), color="red", )

shap.dependence_plot('velocity_bin9', SHAP, Xdata[cols], interaction_index=None,ax=ax, show=False)

###### 运行结果及报错内容 ：


ValueError                                Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_31660/1709026442.py in <module>
      7 x = X[:,idx]
      8 y_sv = shap_values[:,idx]
----> 9 lowess = sm.nonparametric.lowess(y_sv, x, frac=.3,it=3, delta=0.0)
     10 _,ax = plt.subplots()
     11 ax.plot(*list(zip(*lowess)), color="red", )

D:\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\nonparametric\smoothers_lowess.py in lowess(endog, exog, frac, it, delta, xvals, is_sorted, missing, return_sorted)
    145     # same length.
    146     if exog.ndim != 1:
--> 147         raise ValueError('exog must be a vector')
    148     if endog.ndim != 1:
    149         raise ValueError('endog must be a vector')

ValueError: exog must be a vector

我想要达到的结果：

请指教！！谢谢！！

（1）建议你查看一下 y_sv, x 的 type 和 shape，从程序代码无法判断 y_sv, x 的具体数据结构
（2）另一个办法，先自己生成一个 y, x，跑一下程序，用于检查程序是否正确

import numpy as np 
import pylab as plt 
import statsmodels.api as sm 

x = np.linspace(0,2*np.pi,100) 
y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 
lowess = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=0.1) 

plt.plot(x, y, '+') 
plt.plot(lowess[:, 0], lowess[:, 1]) 
plt.show()