State machine & Analyse de transitions

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Bonjour,
Ma question est globalement de trouver une méthode pour analyser des transitions d’état dans une "state machine " comme il est présenté ici : GitHub - pytransitions/transitions: A lightweight, object-oriented finite state machine implementation in Python with many extensions

Exemple :

  • On utilise un dataframe de données pour constituer notre machine d’états/transitions. Chaque ligne est utilisée pour créer une transition dans la state machine
  • On veut identifier des séquences de transitions particulières (des séquences de type état 1 → état 3 → état 4 déjà définies à l’avance).
  • Voire les dénombrer / visualiser

Les modèles de state machine que j’ai vu permettent de construire les données et de construire des diagrammes plus ou moins intéressants mais je n’ai rien trouvé sur des problématiques d’analyse des données de ces machines d’états.
Typiquement l’étude de transitions et de séquence qu’elles soient connues ou à déterminer.

A votre connaissance existe-t-il un package avec des fonctions pour réaliser cela ?
Par défaut une approche par boucles imbriquées assez bêtes pourrait être utilisée, mais on est loin d’une approche data analyste moderne et des principes python/dataframe.

Je sujet s’apparente à du process mining, une piste à creuser sur cette thématique ?

A vous lire.

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Bonsoir Terry,

Etant donné qu’il s’agit d’une question relativement ouverte, je ne suis pas capable de donner une réponse ferme. Personnellement, je ne connais pas de librairie achevant ce que vous souhaitez effectuer (si j’ai bien compris votre objectif)

Voici les librairies que j’ai pu trouver :

Les machines à état sont très complexes et dépendent essentiellement du problème, et l’étude de ces dernières ne dépend généralement pas des Dataframes.
Je ne suis pas sûr de comprendre quel type d’analyse vous souhaiteriez effectuer, que l’utilisation de Dataframe permet d’étoffer par rapport à une analyse classique.