[译] 用 Python 实现马尔可夫链的初级教程

马尔可夫链是一种基于概率的模型，可以用于生成随机文本、图像、音频等。在Python中，我们可以使用一些库来实现马尔可夫链。

第一步是收集文本数据的样本，我们可以使用`requests`库从网站上获取文本，或者从文件中读取文本。

import requests

text = requests.get('http://example.com').text

或者

with open('file.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

接下来，我们需要将文本拆分成单个词语或字符，并创建一个词语或字符列表。

words = text.split()

或者

chars = list(text)

然后，我们需要创建一个字典，将每个单词或字符作为键，将其后面的单词或字符作为值，并将它们的出现次数记录在一个计数器中。

def create_dict(data):
    d = {}
    for i in range(len(data)-1):
        if data[i] not in d:
            d[data[i]] = {data[i+1]: 1}
        else:
            if data[i+1] not in d[data[i]]:
                d[data[i]][data[i+1]] = 1
            else:
                d[data[i]][data[i+1]] += 1
    return d

word_dict = create_dict(words)

或者

char_dict = create_dict(chars)

现在我们已经创建了一个字典，我们可以使用它来生成新的文本。我们从随机的单词或字符开始，然后根据每个单词或字符的概率选择下一个单词或字符，并将其添加到文本中。

import random

def generate_text(data, n):
    current_word = random.choice(list(data.keys()))
    result = current_word
    for i in range(n-1):
        if current_word in data:
            next_word = random.choices(list(data[current_word].keys()), weights=list(data[current_word].values()))[0]
            result += ' ' + next_word
            current_word = next_word
        else:
            current_word = random.choice(list(data.keys()))
            result += '\n' + current_word
    return result

new_text = generate_text(word_dict, 100)
print(new_text)

或者

new_text = generate_text(char_dict, 100)
print(new_text)

这就是使用Python实现马尔可夫链的基本步骤。你可以使用不同的数据集，并尝试调整概率权重来生成不同的文本。