我正在尝试模拟给定转换矩阵的数据。我使用这个回答的问题制作了过渡矩阵,所以假设我的数据是:
days=['rain', 'rain', 'rain', 'clouds', 'rain', 'sun', 'clouds', 'clouds',
'rain', 'sun', 'rain', 'rain', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'sun',
'clouds', 'clouds', 'rain', 'clouds', 'sun', 'rain', 'rain', 'sun',
'sun', 'clouds', 'clouds', 'rain', 'rain', 'sun', 'sun', 'rain',
'rain', 'sun', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'sun', 'clouds', 'rain',
'rain', 'rain', 'rain', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'clouds', 'sun',
'clouds', 'clouds', 'sun', 'clouds', 'rain', 'sun', 'sun', 'sun',
'clouds', 'sun', 'rain', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'clouds',
'rain', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun',
'clouds', 'clouds', 'clouds', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'rain',
'rain', 'rain', 'clouds', 'sun', 'clouds', 'clouds', 'clouds', 'rain',
'clouds', 'rain', 'sun', 'sun', 'clouds', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun',
'sun', 'sun', 'rain']
我使用以下方法创建过渡矩阵:
pd.crosstab(pd.Series(days[1:],name='Tomorrow'),
pd.Series(days[:-1],name='Today'),normalize=1)
其输出为:
Today clouds rain sun
Tomorrow
clouds 0.40625 0.230769 0.309524
rain 0.28125 0.423077 0.142857
sun 0.31250 0.346154 0.547619
现在,我想使用上面的矩阵生成输出。因此,假设我的随机起点是"雨",那么输出将是(例如(:
[rain, rain, clouds, sun]
不幸的是,我只能找到使用字典制作矩阵的解决方案。
编辑: 我使用过:
pd.crosstab(pd.Series(word[:-1],name='Current'),
pd.Series(word[1:],name='Next'),normalize=0)
我自己的矩阵:
Next a b c d e f g h
Current
a 0.0 0.0 0.428571 0.571429 0.0 0.0 0.0 0.0
b 0.0 0.0 0.230769 0.769231 0.0 0.0 0.0 0.0
c 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 0.0 1.0 0.0
d 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 1.0
e 1.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.0
f 0.0 1.0 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.0
g 0.0 0.0 0.000000 0.000000 1.0 0.0 0.0 0.0
h 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 1.0 0.0 0.0
以下函数应该有效 -get_next_term
在给定转移矩阵和前一项的情况下生成链中的下一项,make_chain
在给定转移矩阵和初始项的情况下创建长度链n
。
法典:
import random
def get_next_term(t_s):
return random.choices(t_s.index, t_s)[0]
def make_chain(t_m, start_term, n):
chain = [start_term]
for i in range(n-1):
chain.append(get_next_term(t_m[chain[-1]]))
return chain
用法:
>>> make_chain(transition_mat, 'rain', 5)
['rain', 'rain', 'clouds', 'clouds', 'sun']
使用您的数据:
>>> make_chain(transition_mat2, 'a', 8)
['a', 'e', 'g', 'c', 'a', 'e', 'g', 'c']