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HJA24
Asked: 2024-09-23 16:09:22 +0800 CST

Preencha a matriz numpy à direita com base na coluna anterior

  • 772

Tenho os seguintes estados e matriz de transição

import numpy as np

n_states = 3
states = np.arange(n_states)

T = np.array([
    [0.5, 0.5, 0],
    [0.5, 0,  0.5],
    [0,  0,  1]
])

Gostaria de simular n_simscaminhos onde cada caminho consiste em n_steps. Cada caminho começa em 0. Portanto, escrevo

n_sims = 100
n_steps = 10
paths = np.zeros((n_sims, n_steps),  dtype=int)

Com a ajuda de np.random.Generator.choicegostaria de "preencher à direita" os caminhos usando a matriz de transição. Minha tentativa parece a seguinte

rng = np.random.default_rng(seed=123)

for s in range(1, n_steps+1):
    paths[:,s] = rng.choice(
        a=n_states,
        size=n_sim,
        p=T[paths[:,s-1]]
    )

Isso resulta no seguinte erro:

ValueError: p deve ser unidimensional

Como posso superar isso? Se possível, gostaria de evitar for-loops e vetorizar o código.

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Se bem me lembro, seu processo é inerentemente iterativo, então você não se beneficiará muito da vetorização do numpy.

    Talvez você queira considerar usar python puro:

    def simulation(T, n_states=3, n_sims=100, n_steps=10, seed=123):
    rng = np.random.default_rng(seed)
    start = np.zeros(n_steps, dtype=np.int64)
    out = [start]
    for i in range(n_sims-1):
        a = np.array([rng.choice(n_states, p=T[x]) for x in start])
        out.append(a)
        start = a
    return np.array(out)
        
simulation(T, n_states=3, n_sims=100, n_steps=10)

    Exemplo de saída:

    array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1],
       [2, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 0, 2, 2],
       [2, 0, 0, 1, 0, 2, 2, 1, 2, 2],
       [2, 1, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 1, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 1, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2],
       ...
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]])
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