Python 复制项目并根据机会将其添加到列表中

函数包含3个参数： 病毒（病毒列表）。mutationProb（只有在繁殖时才有0-1机会变异）和reproductionProb（繁殖时有0-1机会变异）。因此，0.2，0.4的浮动将给它40%的繁殖机会，如果它繁殖，20%的变异机会

我已经编写了mutate函数，它工作正常：

def mutate(virus):
    # choose random index to change
    index = random.randint(0, len(virus) - 1)

    # make sure you are not using the previous char by removing it from 
    # the mutations to choose from
    mutations = [i for i in 'ATCG' if i != virus[index]]

    # swap out the char at index with a random mutation
    return virus[:index] + random.choice(mutations) + virus[index+1:]

但是我的复制不会将新病毒添加到列表中如果病毒复制（基于复制Prob），新病毒应该添加到现有的病毒列表中，无论是否发生变异（基于变异Prob进行变异）

每种病毒都有各自的繁殖机会

def reproduce(viruses, mutationProb, reproductionProb):
    for virus in viruses:
        if random.random() < reproductionProb:
            if random.random() < mutationProb:
                mutate(virus)
                viruses.append(virus)
            else:
                viruses.append(virus)
    return viruses

def reproduction（病毒、突变Prob、复制Prob）：
对于病毒中的病毒：
如果为random.random（）

---

有人知道为什么我的函数还没有这样做吗？正如我所见，它根据突变概率附加突变病毒，否则它附加病毒而不发生突变。

正如Carcigenicate所说，你要确保

random.random（）

的计算结果如你所料为真，即10次计算4次（或其他）

就你的代码而言，如果你总是想复制一个符合复制标准（40%几率）的病毒，然后只有符合变异标准（20%几率）的病毒才会发生变异，那么你可以稍微简化你的代码

def reproduce(viruses, mutationProb, reproductionProb):
for virus in viruses:

    if random.random() < reproductionProb:
        if random.random() < mutationProb:
            mutate(virus)

        viruses.append(virus)

return viruses

def reproduction（病毒、突变Prob、复制Prob）：
对于病毒中的病毒：
如果为random.random（）

由于这两个附件都依赖于

random.random（）

为真，我将验证该条件的评估是否符合您的预期。是的，它只能在复制样本后输入和预期输出时发生变异。@Ayodhyankitpul输入的病毒[ATCG，GATC]1.0，1.0:output:[ATCG，GATC，TTCG，GAGC]是的！我原来有，但我改变了它，因为它不工作