在SciPy中，可以使用scipy.stats的markov模块来实现和使用马尔可夫链模型。下面是一个简单的示例代码：
import numpy as np
from scipy.stats import markov
# 定义状态转移矩阵
transition_matrix = np.array([[0.7, 0.3],
[0.4, 0.6]])
# 定义初始状态分布
initial_state = np.array([0.5, 0.5])
# 创建马尔可夫链模型
mc = markov.MarkovChain(transition_matrix, initial_state)
# 生成状态序列
state_sequence = mc.simulate(10)
print("状态序列：", state_sequence)
在上面的示例中，我们首先定义了一个2×2的状态转移矩阵transition_matrix和初始状态分布initial_state，然后使用这两个参数创建了一个马尔可夫链模型mc。最后使用simulate方法生成长度为10的状态序列。
需要注意的是，马尔可夫链模型中的状态转移矩阵的每一行的和应该为1，表示每个状态下一时刻转移到其他状态的概率之和为1。
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