转移概率怎么归一化python代码

转移概率在概率图模型中表示从一个状态到另一个状态的概率，例如在马尔科夫链或 Hidden Markov Model（HMM）中。为了保证它们能够作为有效的概率分布使用，这些概率值通常需要进行归一化，即所有可能的转移概率之和应等于1。

在Python中，如果你有一个转移矩阵 `transition_matrix`，可以使用NumPy库中的`linalg.normalize`函数来进行归一化。这是一个例子：

import numpy as np

# 假设 transition_matrix 是一个二维数组，表示状态之间的转移概率
transition_matrix = np.array([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])

# 归一化转移矩阵
normalized_transition_matrix = np.linalg.norm(transition_matrix, axis=1)[:, None] * transition_matrix / transition_matrix.sum(axis=1)[:, None]

print(normalized_transition_matrix)

这里我们首先计算每行的L1范数（也就是所有元素绝对值之和），然后用这个值除以对应行的总和，从而得到每个状态的转移概率之和为1。

相关问题：
1. 这段代码如何处理非数值类型的转移矩阵？
2. 如果转移矩阵中存在概率为零的情况，会对归一化结果有何影响？
3. 除了L1范数，还有哪些方法可以用于转移概率的归一化？