使用Python通過加權選擇固定人口

Question

我正在嘗試進行仿真，以查看人口固定的速度。 總體由1（或p）和0（或q）組成，而每個人都有2個元素（1-1、1-0或0-0）。

N是人口，並且由於人口的每個成員都有2個元素，因此人口池將為2 * N（在這種情況下為20）

1s的初始頻率為0.1，默認情況下，q為1-0.1 = 0.9

因此初始填充為[1、1、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0]

對於下一個種群，我根據頻率（p_freq和q_freq）隨機選擇（加權選擇），並對其進行迭代，直到種群固定為全1或全0。 修復后，我嘗試在p_fix或q_fix列表中記錄修復的一代

因此，我已經將此方法用於一個模擬，但是我正嘗試使其適用於n = 100個模擬，並且我無法弄清楚如何構造它來獲取循環以繼續填充p_fix和q_fix正確列出

#!/usr/bin/env python2.7
import random

N= 10
n= 100
p_freq= 0.1
q_freq= 1 - p_freq

simulation= 0
p_fix= []
q_fix= []

for sim in range(n):
    generation= 0
    #Current population
    p_alleles= int(p_freq * 2*N)*[1]
    q_alleles= int(q_freq * 2*N)*[0]
    population= p_alleles + q_alleles
    while (sum(population) != 2*N) and (sum(population) != 0):
        #Checking current population for fixation

        #Next generation
        next_population= []
        for i in range(2*N): next_population.append(random.choice(population))

        #Resetting parameters

        p_freq= float(sum(next_population))/(2*N)
        q_freq= 1 - p_freq
        population= next_population

        #Counts
        generation += 1
    if sum(population) == 2*N: 
        p_fix.append(generation)
    if sum(population) == 0: 
        q_fix.append(generation)
    simulation += 1

我打印出p_fix和q_fix時的結果：

p []
q [3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

在第一個模擬之后，它不應該是所有模擬的第0代。 但是，將人口固定為q是有道理的，因為原始人口的90％是q（即0s）。 每個人口的頻率都會發生變化（這就是我重置它們的原因），並導致凝視。 人口規模保持不變。

如何使它運行多個仿真？

Answer 1

您的問題是，每次仿真后都沒有重置p_freq= 0.1和q_freq= 1 - p_freq 。 您需要在您的： for sim in range(n):它們重置： for sim in range(n):循環中（否則它們保留來自最后一個sim的值）。