来自字符串的马尔可夫链

Question

我目前正面临一个问题，考虑到马尔可夫链是以字符串列表的形式给出输入。该输入必须转换为马尔可夫链。我已经在这个问题上坐了几个小时了。

我的想法：正如您在下面看到的，我尝试使用集合中的计数器来计算所有转换，这很有效。现在我正在尝试计算 A 和 B 是第一个元素的所有元组。这为我提供了 A 的所有可能转换。

然后我会计算像 (A, B) 这样的转换。然后我想用这些来创建一个具有所有概率的矩阵。

def markov(seq):

    states = Counter(seq).keys()
    liste = []
    print(states)
    a = zip(seq[:-1], seq[1:])
    print(list(a))

print(markov(["A","A","B","B","A","B","A","A","A"]))

到目前为止，我无法对元组进行计数。感谢任何有关如何解决此问题的帮助或新想法

Answer 1

要对元组进行计数，您可以创建另一个计数器。

b = Counter()
for word_pair in a:
    b[word_pair] += 1

b 将保留对的计数。

要创建矩阵，您可以使用 numpy。

c = np.array([[b[(i,j)] for j in states] for i in states], dtype = float)

我将把每行和归一化为 1 的任务留作练习。

Answer 2

我没有得到你想要的，但这是我认为的：

from collections import Counter

def count_occurence(seq):

    counted_states = []
    transition_dict = {}
    for tup in seq:
        if tup not in counted_states:
            transition_dict[tup] = seq.count(tup)
        counted_states.append(tup)
    print(transition_dict)
    #{('A', 'A'): 3, ('A', 'B'): 2, ('B', 'B'): 1, ('B', 'A'): 2}

def markov(seq):

    states = Counter(seq).keys()
    print(states)
    #dict_keys(['A', 'B'])
    a = list(zip(seq[:-1], seq[1:]))
    print(a)
    #[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 'B'), ('B', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 
    #'A'), ('A', 'A'), ('A', 'A')]
    return a

seq = markov(["A","A","B","B","A","B","A","A","A"])
count_occurence(seq)

来自字符串的马尔可夫链

Markov Chain from String

python

markov-chains