请用python写一段代码，内容是基于路径的logit随机用户均衡模型

好的，以下是基于路径的logit随机用户均衡模型的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 构建路径选择集合
paths = [['A', 'B', 'C'], ['A', 'D', 'E'], ['B', 'C'], ['D', 'E']]

# 初始化路径选择概率
prob = np.array([0.25, 0.25, 0.25, 0.25])

# 定义logit函数
def logit(x):
    return np.exp(x)/(1+np.exp(x))

# 计算路径权值
weights = np.zeros(len(paths))
for i, path in enumerate(paths):
    # 计算路径概率
    path_prob = 1.0
    for j in range(len(path)-1):
        path_prob *= data.loc[path[j], path[j+1]]
    weights[i] = path_prob * prob[i]

# 计算路径选择概率更新
for i, path in enumerate(paths):
    # 计算路径概率
    path_prob = 1.0
    for j in range(len(path)-1):
        path_prob *= data.loc[path[j], path[j+1]]
    
    # 计算路径logit
    path_logit = np.log(path_prob) - np.log(1-path_prob)
    
    # 计算路径选择概率调整量
    adj = 0
    for w in weights:
        adj += w * logit(path_logit - np.log(weights[i]) + np.log(w))
    
    # 更新概率
    prob[i] *= np.exp(adj)

# 输出结果
print(prob)

其中，data.csv是用户选择路径的概率矩阵，例如：

| | A | B | C | D | E |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 |
| B | 0.5 | 0 | 0.5 | 0 | 0 |
| C | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 0 |
| D | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| E | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |

paths是路径选择集合，prob是路径选择概率。具体实现方法是，首先计算每个路径的概率和权值，再根据logit函数计算路径选择概率调整量，更新路径选择概率。最终输出路径选择概率向量，即为所求的随机用户均衡模型。