我以為會有一個庫可以幫助我完成這項任務，而不是編寫多行代碼。我嘗試從與我的問題相關的書籍中找到一些解決方案，但找不到任何解決方案。我最近讀過的一本關于概率的書：José Unpingco 用于概率、統計和機器學習的 Python任務是我有一個像下面這樣的矩陣0 1213 vha342 gha523 xha121 gha812 gha612 vha123 gha我希望程序來計算，比如移動，步驟vha到gha第二排。從gha到xha第三排。如果重復任何步驟，它將添加到上一步。例如vha，gha在第一行和第二行中的to在矩陣的末尾重復。所需的輸出將是similar steps added together/ total number of rows-1。在第一種情況下vha，gha概率 = 2/7-1期望輸出vha to gha prob = 0.3gha to xha prob = 0.16xha to gha prob = 0.16gha to gha prob = 0.16gha to vha prob = 0.16Total probs = 1
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飲歌長嘯
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您可以使用 aCounter來計算轉換發生的次數，然后計算每個轉換的概率。
您可以使用zip組合列表的兩個切片m- 一個刪除了最后一個元素，另一個刪除了第一個元素 - 以獲得相鄰元素的元組。zip(m[:-1], m[1:])這樣做。然后你可以計算類似的元組 - 代表轉換 - 與Counter：
from collections import Counter
m = [[213, 'vha'],
[342, 'gha'],
[523, 'xha'],
[121, 'gha'],
[812, 'gha'],
[612, 'vha'],
[123, 'gha']]
c = Counter([(x[1], y[1]) for x, y in zip(m[:-1], m[1:])])
probs = [(e, v / (len(m) - 1)) for e, v in c.items()]
for p in probs:
print(p)
輸出
(('vha', 'gha'), 0.3333333333333333)
(('gha', 'xha'), 0.16666666666666666)
(('xha', 'gha'), 0.16666666666666666)
(('gha', 'gha'), 0.16666666666666666)
(('gha', 'vha'), 0.16666666666666666)
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