【趣味】【python元胞自动机】

1.代码

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

# 定义细胞的状态常量
ALIVE = 1
DEAD = 0

# 定义网格的大小和细胞的初始状态
grid_size = 100
init_config = np.random.choice([ALIVE, DEAD], size=(grid_size, grid_size))


# 定义细胞自动机的规则
def get_new_state(grid, i, j):
    # 获取相邻细胞的状态
    neighbors = grid[max(i - 1, 0):min(i + 2, grid_size), max(j - 1, 0):min(j + 2, grid_size)]
    # 计算相邻活细胞的数量
    alive_neighbors = np.count_nonzero(neighbors) - grid[i, j]
    # 更新细胞状态
    if grid[i, j] == ALIVE and 2 <= alive_neighbors <= 3:
        return ALIVE
    elif grid[i, j] == DEAD and alive_neighbors == 3:
        return ALIVE
    else:
        return DEAD


# 初始化细胞状态
grid = init_config

# 初始化可视化
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(grid, cmap='Greys', interpolation='nearest')


# 更新细胞状态的回调函数
def update(frameNum, grid, im):
    new_grid = np.zeros((grid_size, grid_size))
    for i in range(grid_size):
        for j in range(grid_size):
            new_grid[i, j] = get_new_state(grid, i, j)
    im.set_data(new_grid)
    grid[:] = new_grid[:]
    return im,


# 使用 FuncAnimation 实现动画
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, fargs=(grid, im), frames=100, interval=50, blit=True)

plt.show()

这段代码实现了一个生命游戏的动画，生命游戏是一种细胞自动机，它由一个二维的网格和一些简单的规则组成。这些规则决定了每个细胞在下一次迭代中是否存活或死亡。

在这段代码中，首先定义了细胞的状态常量，然后生成了一个随机的初始配置。接着定义了一个函数来计算每个细胞的新状态。这个函数会获取相邻细胞的状态，并根据规则计算新的状态。然后在主函数中初始化了细胞状态和可视化，并使用 FuncAnimation 实现了动画。在动画中，每一帧都会调用 update 函数来更新细胞的状态，并将更新后的状态显示在可视化中。