本文整理匯總了Python中markov.Markov.compute_probabilities方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python Markov.compute_probabilities方法的具體用法？Python Markov.compute_probabilities怎麽用？Python Markov.compute_probabilities使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類markov.Markov的用法示例。
在下文中一共展示了Markov.compute_probabilities方法的1個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。
示例1: test_probabilities
# 需要導入模塊: from markov import Markov [as 別名]
# 或者: from markov.Markov import compute_probabilities [as 別名]
def test_probabilities(self):
m = Markov(2)
m.scan(['bacon', 'fish', 'bacon', 'lung',
'bacon', 'lung', 'bacon', 'lung', '.'])
result = m.compute_probabilities(3)
self.assertEquals(len(result), 3)
# least likely to most
self.assertEquals(result[0]['word'], 'fish')
self.assertEquals(result[0]['chance'], 1.0/8.0 * (1.0 / 0.5))
self.assertEquals(result[1]['word'], 'lung')
self.assertEquals(result[1]['chance'], 3.0/8.0 * (1.0 / 0.5))
self.assertEquals(result[2]['word'], 'bacon')
self.assertEquals(result[2]['chance'], 0.5 * (1.0 / 0.5))