pysal.explore.giddy.ergodic.steady_state¶

pysal.explore.giddy.ergodic.steady_state(P)[源代码]¶

计算正则马尔可夫转移矩阵p的稳态概率向量。

参数:	P : 数组 （k，k），遍历马尔可夫转移概率矩阵。
返回:	：数组 （k，），稳态分布。

实例

取自 [KS67] . 奥兹大陆的例子是，那里的国家是雨，晴朗和雪，所以有25%的机会，如果它今天在奥兹下雨，明天会下雪，而如果它今天在奥兹下雪，有50%的机会，明天再次下雪和25%的机会，一个美好的一天（很好，就像当巫婆与猴子融化）。

>>> import numpy as np
>>> from pysal.explore.giddy.ergodic import steady_state
>>> p=np.array([[.5, .25, .25],[.5,0,.5],[.25,.25,.5]])
>>> steady_state(p)
array([0.4, 0.2, 0.4])

因此，oz的长期分布是将40%的天归类为雨，20%归类为晴天，40%归类为雪（各州相互排斥）。