在python中计算倾向函数答案

【问题标题】：Calculating propensity functions in python在python中计算倾向函数
【发布时间】：2020-04-25 17:47:00
【问题描述】：

我正在尝试使用以下等式在 python 中计算倾向函数：倾向函数 = stoch_rate*binom(xi, si) 的乘积其中 xi 是反应中特定反应物的离散分子的数量，si 是每个方程式中反应物之间的比率，两者都存储在矩阵中。

popul_num = np.matrix([100, 200, 0, 0])
LHS = np.matrix([[1,1,0,0], [0,0,1,0], [0,0,1,0]]) --> three rows for 3 different reactions, each row has 4 elements describing the ratio of reactants in that particular reaction
stoch_rate = np.matrix([0.0016, 0.0001, 0.1000]) --> rates for each of the three reactions above

我的系统有 4 个实体；酶、底物、酶-底物复合物和产物。这些在 popul_num 和 LHS 矩阵中按顺序描述。

我编写了以下代码来迭代矩阵的元素计算每个反应物的二项式系数（基于 popul_num 中的分子数和 LHS 中的比率），然后乘以速率常数以生成倾向函数.

for j in LHS:
aj = stoch_rate
for i in popul_num: 
    if np.any(i >= LHS[i,j]):
        # ^^^IndexError --> index 100 is out of bounds for axis 0 with size 3^^^
        aj = list(aj*binom(i, LHS[i, j]))             
    else: 
        aj == 0 
        break
print(aj)

if 语句的意思是检查 popul_num 中离散分子的数量是否足够高，以允许根据 LHS 中的化学计量/比率发生反应。

我收到索引错误：index 100 is out of bounds for axis 0 with size 3

我知道索引从零开始，并尝试查找一些解决方案，但没有任何查找！

任何帮助将不胜感激

干杯

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

您在 for 循环中引用的是值而不是索引。更正代码：

def stoch():
    popul_num = np.matrix([100, 200, 0, 0])
    LHS = np.matrix([[1,1,0,0], [0,0,1,0], [0,0,1,0]]) #--> three rows for 3 different reactions, each row has 4 elements describing the ratio of reactants in that particular reaction
    stoch_rate = np.matrix([0.0016, 0.0001, 0.1000]) #--> rates for each of the three reactions above

    for j in range(len(LHS)):
        aj = stoch_rate
        for i in range(len(popul_num)):
            if np.any(i >= LHS[i,j]):
                aj = list(aj*binom(i, LHS[i, j]))             
        else: 
            aj == 0 
            break
    print(aj)

输出：

>>> stoch()
[[ 0.0016  0.0001  0.1   ]]

【讨论】：