MCMC python

MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种用于生成随机样本的方法，常用于贝叶斯统计推断。在 Python 中，有多种库可以用于实现 MCMC，例如：

1. PyMC3：一个用于贝叶斯建模和概率编程的库，提供了 MCMC 等算法实现。

2. emcee：一个用于模拟复杂分布的库，使用 MCMC 算法，并支持多核并行计算。

3. pymc：一个用于贝叶斯建模的库，提供了 MCMC 等算法实现。

4. scikit-learn：一个用于数据分析和机器学习的库，其中也包含了 MCMC 算法的实现。

使用这些库可以方便地进行 MCMC 模拟，但是需要对贝叶斯统计推断有一定的理解。