python实现生命游戏的示例代码(Game of Life)

Python实现生命游戏的示例代码(GameofLife)攻略

生命游戏是一种经典的细胞自动机，由英国数学家约翰·何顿·康威于1970年发明。在这个游戏中，每个细胞都有两种状态：存活或死亡。游戏的规则非常简单：在每个时间步，每个细胞的状态都会根据其周围的细胞状态发生变化。在本攻略中，我们将介绍如何使用Python实现生命游戏，并提供两个示例说明。

实现思路

生命游戏的实现思路如下：

1. 初始化一个二维数组，表示细胞的状态。
2. 在每个时间步，遍历每个细胞，根据其周围的细胞状态计算出新的状态。
3. 更新细胞的状态。

示例代码

以下是Python实现生命游戏的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

# 初始化细胞状态
def init_board(N):
    board = np.zeros((N, N))
    for i in range(N):
        for j in range(N):
            if np.random.rand() > 0.5:
                board[i][j] = 1
    return board

# 计算细胞的新状态
def update_board(board):
    N = len(board)
    new_board = np.zeros((N, N))
    for i in range(N):
        for j in range(N):
            # 计算周围细胞的状态
            neighbors = [(i-1, j-1), (i-1, j), (i-1, j+1), (i, j-1), (i, j+1), (i+1, j-1), (i+1, j), (i+1, j+1)]
            count = 0
            for x, y in neighbors:
                if x >= 0 and x < N and y >= 0 and y < N and board[x][y] == 1:
                    count += 1
            # 根据规则更新细胞状态
            if board[i][j] == 1 and (count < 2 or count > 3):
                new_board[i][j] = 0
            elif board[i][j] == 0 and count == 3:
                new_board[i][j] = 1
            else:
                new_board[i][j] = board[i][j]
    return new_board

# 动画函数
def animate(i):
    global board
    board = update_board(board)
    mat.set_data(board)
    return [mat]

# 初始化细胞状态
board = init_board(50)

# 绘制动画
fig, ax = plt.subplots()
mat = ax.matshow(board)
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=50, save_count=50)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了numpy和matplotlib库实现了生命游戏。我们定义了init_board函数来初始化细胞状态。我们使用了numpy的zeros函数创建了一个N×N的二维数组，并使用随机数初始化了细胞的状态。我们定义了update_board函数来计算细胞的新状态。我们遍历了每个细胞，并计算了周围细胞的状态。根据生命游戏的规则，我们更新了细胞的状态。我们定义了animate函数来实现动画效果。我们使用了matplotlib的matshow函数来绘制细胞状态，并使用animation库实现了动画效果。

示例说明

示例1：改变细胞状态

在这个示例中，我们将演示如何改变细胞的状态。我们可以通过修改init_board函数来改变细胞的初始状态。例如，我们可以将所有细胞的状态都设置为1，如下所示：

def init_board(N):
    board = np.ones((N, N))
    return board

在这个示例中，我们使用了numpy的ones函数将所有细胞的状态都设置为1。

示例2：改变细胞的规则

在这个示例中，我们将演示如何改变细胞的规则。我们可以通过修改update_board函数来改变细胞的规则。例如，我们可以将细胞的生存条件改为周围有2个或3个细胞时存活，如下所示：

def update_board(board):
    N = len(board)
    new_board = np.zeros((N, N))
    for i in range(N):
        for j in range(N):
            # 计算周围细胞的状态
            neighbors = [(i-1, j-1), (i-1, j), (i-1, j+1), (i, j-1), (i, j+1), (i+1, j-1), (i+1, j), (i+1, j+1)]
            count = 0
            for x, y in neighbors:
                if x >= 0 and x < N and y >= 0 and y < N and board[x][y] == 1:
                    count += 1
            # 根据规则更新细胞状态
            if board[i][j] == 1 and (count == 2 or count == 3):
                new_board[i][j] = 1
            elif board[i][j] == 0 and count == 3:
                new_board[i][j] = 1
            else:
                new_board[i][j] = 0
    return new_board

在这个示例中，我们修改了if语句的条件，将细胞的生存条件改为周围有2个或3个细胞时存活。