Im Aquarium: Computational Genetics in Python und Mathcad (Teil 1)

Lassen Sie zweifarbige Fische im Aquarium leben.

Beginnen wir mit der Visualisierung. Stellen wir die Anzahl der Fische n = 100 ein und stimmen zu, dass jeder von ihnen eine zufällige Farbe # 0 oder # 1 hat und sich auch an einem zufälligen Punkt (x, y) befindet. Jene. x, y und Farbe sind drei Vektoren der Länge n, und die dritte (z-) Koordinate wird nicht berücksichtigt.

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 100
x, y = np.random.rand(n), np.random.rand(n)
color = np.random.randint(0, 2, n)
plt.scatter(x, y, c=color)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

Die gleichen drei Vektoren in Mathcad Express können wie folgt generiert werden:

x,y (0, 1), color — , , , . Mathcad 47 №1 100-47=53 .

: 0 1?

, , . , , , , "" , , , .

, , . , . , , (0 1) (" "). ( ) , , , (, -) .

? , , ( , ). (, ). =0, =1.

, .. :

• 00

  
  
  
  
  

• ( , ) 01

  
  
  
  
  

• 11

  
  
  
  
  

, , — . .. , (0) , (1) — .

, i- , — , , . , 00, 10, 01 11. , — .

n = 3
Aa = np.zeros((n,2))
color = np.zeros(n)
for i in range(n):
  Aa[i,0] = np.random.randint(0, 2, 1)
  Aa[i,1] = np.random.randint(0, 2, 1)
  color[i] = Aa[i,0] * Aa[i,1]
print (Aa)
print (color)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

:

, , , 25%. Mathcad n=1000 .

YouTube , .. , — . , , , Python, Mathcad , . .