Python 马尔可夫链蒙特卡罗模拟问题

我正在尝试为马尔可夫链运行MC模拟器，马尔可夫链均匀分布在没有相邻1的所有NxN矩阵中。我的算法应该通过多次运行链来填充状态空间。然而，我的逻辑在某个地方出现了可怕的错误，状态空间没有填满。任何帮助都将不胜感激。这是我的密码

import random
import numpy

M=numpy.zeros((52,52),dtype=int)
z=0
State_Space=[]

for i in range(1,100):
    x=random.randint(1,50)
    y=random.randint(1,50)

    T=M
    if T[x][y]==1:
        T[x][y]=0
    if T[x][y]==0:
        T[x][y]=1


    if T not in State_Space:
    if T[x+1][y+1]==0 and T[x+1][y-1]==0 and T[x-1][y-1]==0 and T[x-1][y+1]==0:
        State_Space.append(T)
        M=T


    else:
         if T[x+1][y+1]==0 and T[x+1][y-1]==0 and T[x-1][y-1]==0 and T[x-1][y+1]==0:
            M=T
    print State_Space

我注意到两件事：

在第12行中，首先是

T=M

，我假设您想要

T=M.copy（）

。执行

T=M

会使T和M引用相同的矩阵，因此更改T中的值也会影响M。如果将M的副本分配给T，则不会发生这种情况

其次，

T不在状态空间中

没有检查状态空间数组中的T。由于numpy索引的工作方式，in运算符不能用于数组。如果您尝试在状态空间中使用非空状态空间

T，您将得到关于真值模糊性的ValueError。相反，您需要检查状态空间的任何元素是否等于T。我们应该使用
如果有（numpy.array_equal（T，X）表示状态空间中的X）：

最后，我的代码如下所示：

import random
import numpy

M=numpy.zeros((52,52),dtype=int)
z=0
State_Space=[]

for i in range(1,100):
    x=random.randint(1,50)
    y=random.randint(1,50)

    T=M.copy()
    if T[x][y]==1:
        T[x][y]=0
    if T[x][y]==0:
        T[x][y]=1

    if not any(numpy.array_equal(T, X) for X in State_Space):
        if T[x+1][y+1]==0 and T[x+1][y-1]==0 and T[x-1][y-1]==0 and T[x-1][y+1]==0:
            State_Space.append(T)
            M=T
    else:
        if T[x+1][y+1]==0 and T[x+1][y-1]==0 and T[x-1][y-1]==0 and T[x-1][y+1]==0:
            M=T
    print len(State_Space)

跑步后，我在状态空间中有大约90个条目。
太棒了！好的，我将在我的ide中运行这个。顺便说一句，我使用的是Python 2.7，这会有什么影响吗？@kalharrt如果可以的话，我可能还会再问你一个关于这段代码的问题。我刚刚编辑了这段代码，唯一的区别是删除了print语句周围的括号。欢迎提问：）你有时间再回答一个问题吗？@EhBabay当然，只要问就行了