我只是在摆弄 ( Mendel's First Law of Inheritance) 的模拟。
在我可以让小动物交配和分析结果之前,必须生成种群,即,必须在不拆包的情况下用不同数量的三种不同类型的元组填充列表。
在尝试熟悉 itertools 的同时(我稍后在交配部分需要组合),我想出了以下解决方案:
import itertools
k = 2
m = 3
n = 4
hd = ('A', 'A') # homozygous dominant
het = ('A', 'a') # heterozygous
hr = ('a', 'a') # homozygous recessive
fhd = itertools.repeat(hd, k)
fhet = itertools.repeat(het, m)
fhr = itertools.repeat(hr, n)
population = [x for x in fhd] + [x for x in fhet] + [x for x in fhr]
这会导致:
[('A', 'A'), ('A', 'A'), ('A', 'a'), ('A', 'a'), ('A', 'a'), ('A', 'a'), ('A', 'a'), ('A', 'a'), ('A', 'a')]
是否有更合理的、pythonic 或节省内存的方式来构建最终列表,例如不先生成三类人的列表?
最佳答案
您可以使用 itertools.chain
来组合迭代器:
population = list(itertools.chain(fhd, fhet, fhr))
虽然我会说没有必要使用 itertools.repeat
,但您可以简单地执行 [hd] * k
。事实上,我会按如下方式处理此模拟:
pops = (20, 30, 44)
alleles = (('A', 'A'), ('A', 'a'), ('a', 'a'))
population = [a for n, a in zip(pops, alleles) for _ in range(n)]
或许
allele_freqs = ((20, ('A', 'A')),
(30, ('A', 'a')),
(44, ('a', 'a')))
population = [a for n, a in allele_freqs for _ in range(n)]
关于python - 用元组填充列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17114541/