Python实现了基于元胞自动机的生命游戏
让我们来谈谈生活的游戏规则:
在生命的游戏中，每个细胞都有两种状态，生与死。在我们的实现中，黄色细胞代表活细胞，红色细胞代表死细胞。每个单元的下一个状态由该单元及其周围八个单元的当前状态决定。
具体来说:
当前细胞是活细胞。
当前单元是死单元
未安装的标准库:
第三方库:
导入模块:
首先要知道，细胞的生存空间是一个N * N的正方形，每个细胞有两种状态:开ON，关off。开是255，关是0。我们用numpy生成N * N Np.random的方阵，choice是在State.on和State.off中以等概率随机选择一个元素，构造一个N * N的方阵。
其次，我们需要了解如何计算细胞周围活细胞的数量，尤其是那些边界周围有一个圆圈的细胞。我们可以用余数法，假设棋盘大小为9 * 9，那么对于左右边界，左边界的左元素的计算方法是-1% 9 = 8，会自动折叠到右边界。将细胞周围八个细胞的数值相加，除以255，得到细胞周围活细胞的数量。
接下来是规则的翻译，即根据当前一代的状态，推导出下一代细胞的状态。Initial是当前一代的矩阵，data是下一代的矩阵。我们根据初始值计算数据的值。总数是周围活细胞的数量。如果当前细胞是活的，总数大于三或小于二，下一代就会死亡。如果当前细胞死亡，总数等于三，下一代活细胞将繁殖到该细胞。
接下来是制作动画的过程，前几行是画图的基本操作。之后我们使用了matplotlib.animation的方法其中，Funanimation接受的参数的含义:fig是图像句柄，generate函数是我们需要更新每一帧图像的数据的函数，下面会介绍。fargs是genrate函数除第一个参数外的其他参数，第一个参数通过Funanimation指定的framenum(帧数)传递给generate函数。Frames是帧的数量，interval是更新图像的间隔，save_count是从帧到缓存的值的数量。
如果指定了保存路径(html ),它将被保存为html动画。
我们来看一下generate函数，其中NUM是迭代次数，frame_num从FuncAnimation接收帧数。通过嵌套的for循环，我们逐个更新方阵中每个元素的状态。
最后，我们可以通过命令行参数运行我们的程序:
-size参数是棋盘的大小，- seed是随机种子，用来生成不同的随机方格。
戈斯帕滑翔机枪
你可以把滑翔机换成滑翔机。-保存为动画保存的地址。