编写传统马尔科夫链的Python代码

好的，以下是一个简单的马尔可夫链的 Python 代码示例：

import random

# 预先定义状态转移概率矩阵
transition_prob = {
    'A': {'A': 0.9, 'B': 0.075, 'C': 0.025},
    'B': {'A': 0.15, 'B': 0.8, 'C': 0.05},
    'C': {'A': 0.25, 'B': 0.25, 'C': 0.5}
}

# 初始状态
current_state = 'A'

# 随机生成 100 次状态变更
for i in range(100):
    print(current_state)
    possible_transitions = transition_prob[current_state]
    next_state = random.choices(list(possible_transitions.keys()), weights=list(possible_transitions.values()))
    current_state = next_state[0]

代码中，我们首先定义了一个字典 `transition_prob`，其中包含了状态间的转移概率；接下来，我们选定了初始状态为 `A`，并通过循环生成 100 次状态变更，使用了 Python 标准库中的 `random.choices` 函数来实现状态的随机选择，最后输出当前状态。