単純マルコフ連鎖のPython実装

参考文献

Pythonで学ぶ　はじめてのAIプログラミング
自然言語処理と音声処理
著者 小高 知宏
発売日 2020/09/23

準備

オンラインコンパイラを使用します。

プログラム

sample.py

import numpy as np

# 乱数列を生成
np.random.seed(0)  # 再現性のためにシードを設定
random_sequence = np.random.randint(0, 100, size=10)
print("乱数列:", random_sequence)

# 状態を割り当てる関数
def assign_state(diff):
    if diff > 0:
        return 2  # 高い時
    elif diff == 0:
        return 1  # 同じ時
    else:
        return 0  # 低い時

# 前後の差を計算し、状態を割り当てる
states = [assign_state(random_sequence[i] - random_sequence[i-1]) for i in range(1, len(random_sequence))]
print("状態:", states)

# 状態遷移行列を初期化
transition_matrix = np.zeros((3, 3))

# 状態遷移をカウント
for (current_state, next_state) in zip(states[:-1], states[1:]):
    transition_matrix[current_state, next_state] += 1

# 状態遷移確率を計算
transition_probabilities = transition_matrix / transition_matrix.sum(axis=1, keepdims=True)
print("状態遷移確率行列:\n", transition_probabilities)