python马尔科夫链实现天气预测

马尔科夫链是一种基于概率的数学模型，可以用于预测未来的状态。在天气预测中，马尔科夫链可以用来预测未来的天气状态，基于过去的观测结果。下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用马尔科夫链实现天气预测：

import random

# 定义天气状态和转移概率
states = ['晴天', '多云', '阴天', '雨天']
transition_probabilities = {
    '晴天': [0.6, 0.3, 0.1, 0.0],
    '多云': [0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
    '阴天': [0.2, 0.4, 0.3, 0.1],
    '雨天': [0.0, 0.1, 0.3, 0.6]
}

# 定义初始状态
current_state = random.choice(states)
print("初始天气状态：", current_state)

# 预测未来的天气状态
num_days = 7
for _ in range(num_days):
    next_state = random.choices(states, transition_probabilities[current_state])[0]
    print("未来一天的天气状态：", next_state)
    current_state = next_state

这段代码首先定义了天气状态和转移概率。然后，通过随机选择初始状态，模拟了未来7天的天气预测。每一天的天气状态根据当前状态和转移概率进行选择。最后，输出了每一天的天气状态。