我试图阅读一棵系统发育树并将其分支拉伸成比原来更大或更小，但我没有找到方法。拉伸需要在树本身上 - 而不是在其可视化上。
例如，以下代码读取一棵树并呈现它：
from ete3 import Tree
t = Tree("(2azaa:0.1871453443,1dz0a:0.1944528747, (((1joi:0.1917345578,1nwpa:0.206793251):0.2050584423,"
"(1jzga:0.3027313573,1rkra:0.2710518895):0.08148637118):0.06756061176,(1cuoa:0.2959705289,"
"((1qhqa:0.585997308,1gy1a:2.509606787):0.1590837051,(1kdj:0.9427371887,"
"((1iuz:0.1918780006,7pcy:0.2035503755):0.1750205426,((2plt:0.2727097306,(2b3ia:0.6259053315,"
"(((1bawa:0.3036227494,1nin:0.5134587308):0.1375675558,((2raca:0.4617882857,1id2a:0.3274320042):0.7764884063,"
"(1pmy:0.7017063073,(1bqk:0.2214168026,(1adwa:0.4171298259,1paz:0.4214910379):0.08599165577):0.2074622534):0.9354371144):0.4486761297)"
":0.1105387947,(1m9wa:0.4551681561,1bxva:0.3931722476):0.06879588421):0.1131812572):0.4242876607):0.1447393581,"
"(1plb:0.2176281022,(1byoa:0.2314554253,(9pcy:0.2456728049,(1ag6:0.1776514893,1plc:0.318467746):0.02728470893)"
":0.07383541027):0.1260361833):0.2659408726):0.05013755844):0.2637791318):1.001560925):1.018869112):0.4609302267):0.1807238866);")
t.show()
以下链接讨论了如何使用该库，但我没有找到我要找的内容：
http://etetoolkit.org/docs/latest/tutorial/tutorial_trees.html
任何人都可以帮忙吗？
编辑：如果有其他 Python 库可以做到这一点，我很想听听它是哪个以及如何完成的。
Edit2：我知道在 R 中有一个名为“ape”的库，然后可以非常简单地做到这一点……也许使用它的人知道某些 python 库中的并行操作？
很长一段时间后，我找到了一个解决方案：据我所知，系统发育 python 库中没有内置函数来拉伸树。这很奇怪，我希望我是错的。
然而，一旦你理解了它们的数据结构，就有一种简单的方法来做到这一点：你需要做的就是遍历树中的所有边并将它们乘以所需的因子。根据您使用的库，这是以不同的方式完成的。以下是如何使用 dendropy 和 ete3 将树拉伸两倍大小的两个示例：
from ete3 import Tree
import dendropy as dp
original_tree = "(2azaa:0.1871453443,1dz0a:0.1944528747,(((1joi:0.1917345578,1nwpa:0.206793251):0.2050584423,"\
"(1jzga:0.3027313573,1rkra:0.2710518895):0.08148637118):0.06756061176,(1cuoa:0.2959705289,"\
"((1qhqa:0.585997308,1gy1a:2.509606787):0.1590837051,(1kdj:0.9427371887,"\
"((1iuz:0.1918780006,7pcy:0.2035503755):0.1750205426,((2plt:0.2727097306,(2b3ia:0.6259053315,"\
"(((1bawa:0.3036227494,1nin:0.5134587308):0.1375675558,((2raca:0.4617882857,1id2a:0.3274320042):0.7764884063,"\
"(1pmy:0.7017063073,(1bqk:0.2214168026,(1adwa:0.4171298259,1paz:0.4214910379):0.08599165577):0.2074622534):0.9354371144):0.4486761297)"\
":0.1105387947,(1m9wa:0.4551681561,1bxva:0.3931722476):0.06879588421):0.1131812572):0.4242876607):0.1447393581,"\
"(1plb:0.2176281022,(1byoa:0.2314554253,(9pcy:0.2456728049,(1ag6:0.1776514893,1plc:0.318467746):0.02728470893)"\
":0.07383541027):0.1260361833):0.2659408726):0.05013755844):0.2637791318):1.001560925):1.018869112):0.4609302267):0.1807238866);"
#dendropy test
print("These are the dendropy results:")
t1 = dp.Tree.get_from_string(original_tree,"newick")
t2 = dp.Tree.get_from_string(original_tree,"newick")
for edge in t2.levelorder_edge_iter():
if(edge.length == None):
continue
edge.length *=2
print(t1)
print(t2)
#ete3 test
print("These are the ete3 results:")
t3 = Tree(original_tree)
t4 = Tree(original_tree)
for node in t4.iter_descendants():
node.dist*=2
print(t3.write())
print(t4.write())
我们可以从这个案例中学到的另一个教训——在搜索内置函数之前，总是对你使用的数据结构做功课......
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