Old engine for Continuous Time Bayesian Networks. Superseded by reCTBN. 🐍
https://github.com/madlabunimib/PyCTBN
You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
37 lines
1.0 KiB
37 lines
1.0 KiB
import pandas as pd
|
|
import numpy as np
|
|
|
|
|
|
class Trajectory():
|
|
"""
|
|
Rappresenta una traiettoria come un data_frame contenente coppie (T_k,S_i) => (numpy.float64, string)
|
|
Offre i metodi utili alla computazione sulla struttura stessa.
|
|
:actual_trajectory: il data_frame contenente la successione di coppie (T_k,S_i)
|
|
|
|
"""
|
|
|
|
def __init__(self, data_frame):
|
|
self.actual_trajectory = data_frame
|
|
|
|
def get_trajectory(self):
|
|
return self.actual_trajectory
|
|
|
|
def get_trajectory_as_matrix(self):
|
|
"""
|
|
Converte il data_frame actual_trajectory in formato numpy.array
|
|
Parameters:
|
|
void
|
|
Returns:
|
|
numpy.array
|
|
"""
|
|
return self.actual_trajectory[['Time','State']].to_numpy()
|
|
|
|
def get_states(self):
|
|
"""
|
|
Identifica gli stati visitati nella traiettoria.
|
|
Parameters:
|
|
void
|
|
Returns:
|
|
una lista contenente gli stati visitati nella traiettoria
|
|
"""
|
|
return self.actual_trajectory['State'].unique()
|
|
|