# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from random import random
#转移矩阵
trans_matrix = np.array(
[[0.5 , 0.1 , 0.25 , 0.05],
[0.15 , 0.5 , 0.2 , 0.05],
[0.1 , 0.2 , 0.5 , 0.4],
[0.25 , 0.2 , 0.05 , 0.5 ]])
#数据
dt = np.array([[0] , [1] , [0] , [0]])
#进行转换
res = np.dot(trans_matrix,dt)
res = np.dot(trans_matrix , res) #50次
'''
#执行50次后，基本稳定
array([[ 0.2274],
[ 0.21947408],
[ 0.31993815],
[ 0.23338634]])
'''
#真实模拟
#状态计数器， 四个数分别代表停留在此状态的次数
cnt_list = [0 , 0 , 0 , 0] # 0 1 2 3
#初始状态 0 1 2 3 随意
origin = 2
#当前状态设为初始状态
now = origin
cnt = 0
while True :
#进行1000000次状态转移
cnt += 1
if cnt > 1000000 :
break
#抽取一个随机数(0到1 之间)，我们根据其所在区间来确定下一个状态
rand_num = random()
#计算下一个状态
next_status = 0
#用来累加概率
num_accu = 0.0
for status_to_be in range(0 , 4) :
num_accu += trans_matrix[status_to_be][now]
#如果累加概率大于上面的随机数
if rand_num <= num_accu :
#选定为下一个状态
next_status = status_to_be
break
#状态转移
now = next_status
#此状态计算加一
cnt_list[now] += 1
#状态转移的计数结果应该与上面的概率是接近的，这就是马尔可夫链的含义
#状态分布概率只与转移矩阵有关，与初始状态无关
