Estoy tratando de construir una matriz de transición 3x3 con estos datos

days=['rain', 'rain', 'rain', 'clouds', 'rain', 'sun', 'clouds', 'clouds', 
  'rain', 'sun', 'rain', 'rain', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'sun', 
  'clouds', 'clouds', 'rain', 'clouds', 'sun', 'rain', 'rain', 'sun',
  'sun', 'clouds', 'clouds', 'rain', 'rain', 'sun', 'sun', 'rain', 
  'rain', 'sun', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'sun', 'clouds', 'rain', 
  'rain', 'rain', 'rain', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'clouds', 'sun', 
  'clouds', 'clouds', 'sun', 'clouds', 'rain', 'sun', 'sun', 'sun', 
  'clouds', 'sun', 'rain', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'clouds', 
  'rain', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun', 
  'clouds', 'clouds', 'clouds', 'clouds', 'clouds', 'sun', 'rain', 
  'rain', 'rain', 'clouds', 'sun', 'clouds', 'clouds', 'clouds', 'rain', 
  'clouds', 'rain', 'sun', 'sun', 'clouds', 'sun', 'sun', 'sun', 'sun',
  'sun', 'sun', 'rain']

Actualmente, lo estoy haciendo con algunos diccionarios temporales y una lista que calcula la probabilidad de cada clima por separado. No es una solución bonita. ¿Alguien puede guiarme con una solución más razonable a este problema?

self.transitionMatrix=np.zeros((3,3))

#the columns are today
sun_total_count = 0
temp_dict={'sun':0, 'clouds':0, 'rain':0}
total_runs = 0
for (x, y), c in Counter(zip(data, data[1:])).items():
    #if column 0 is sun
    if x is 'sun':
        #find the sum of all the numbers in this column
        sun_total_count +=  c
        total_runs += 1
        if y is 'sun':
            temp_dict['sun'] = c
        if y is 'clouds':
            temp_dict['clouds'] = c
        if y is 'rain':
            temp_dict['rain'] = c

        if total_runs is 3:
            self.transitionMatrix[0][0] = temp_dict['sun']/sun_total_count
            self.transitionMatrix[1][0] = temp_dict['clouds']/sun_total_count
            self.transitionMatrix[2][0] = temp_dict['rain']/sun_total_count

return self.transitionMatrix

para cada tipo de clima necesito calcular la probabilidad para el día siguiente