Python 实现基于元胞自动机的生命游戏

这次我们使用 Python 来实现生命游戏，这是一种简单的元胞自动机。基于一定规则，程序可以自动从当前状态推演到下一状态。制作的成品如下：

先来说说生命游戏的规则：

在生命游戏中，每个单元格有两种状态，生与死。在我们的实现中，黄色的单元格代表活着的细胞，红色单元格表示死亡的细胞。而每一个细胞的下一状态，是由该细胞及周围的八个细胞的当前状态决定的。

具体而言：

当前细胞为活细胞

当前细胞为死细胞

无需安装的标准库：

第三方库：

导入模块：

首先，我们要知道细胞的生存空间是 N * N 的方阵，每个细胞都有两种状态：on, off。on 为 255，off 为 0。我们使用 numpy 产生 N * N 的方阵。np.random.choice 是在 State.on 和 State.off ，等概率随机抽取一个元素构造 N * N 的方阵。

其次我们要明白如何计算细胞周围活细胞的个数，尤其是边界一圈的细胞。我们可以采用余数的方式，假设棋盘大小为 9 * 9，那么对于左右边界而言，左边界的左边一个元素的计算方式： - 1 % 9 = 8，自动折到右边界上。将细胞周围八个单元格的数值加起来，除以 255，就可以得到细胞周围活细胞的个数。

接下来是对规则的翻译，即根据当前世代的状态，推演出下一世代，细胞的状态。initial 为当前世代的矩阵，data为下一世代的矩阵，我们根据 initial 的数值，计算出 data 的数值。total 为周围活细胞的个数，如果当前为活细胞，total 大于三或者小于二，下一世代就会死去。如果当前为死细胞，total 等于三，下一世代活细胞就会繁殖到该单元格上。

接下来是制作动图的过程，前面几行是绘图的基本 *** 作。之后，我们使用到了 matplotlib.animation 的方法。其中，FuncAnimation 接受的参数含义：fig 为图像句柄，generate 函数是我们更新每一帧图像所需数据的函数，下面会有介绍，fargs 为 genrate 函数的除去第一个参数的其他参数，第一个参数由 FuncAnimation 指定 framenum（帧数） 传给 generate 函数。frames 是帧数，interval 是更新图像间隔，save_count 为从帧到缓存的值的数量。

如果指定保存路径(html)，则保存为 html 动画。

下面我们来看 generate 函数，NUM 为当迭代次数，frame_num 接收来自 FuncAnimation 的帧数。通过嵌套的 for 循环，我们逐个地更新方阵中各元素的状态。

最后，我们可以通过命令行参数，运行我们的程序：

-- size 参数为棋盘大小，--seed 为随机种子，用于产生不同的随机方阵。

高斯帕滑翔机q(Gosper Glider Gun)

可将 --gosper 更改为 --glider 滑翔机。--save 为动图保存的地址。

你的sum和cells都是矩阵，但是维度不同。

如果是这样，你在这段程序的前面给sum预分配个空间sum=zeros(size(cells,1),size(cells,2))。

然后注意遍历x，y的时候，不要到边界上，否则x+1，y+1之类的就越界了。

...您这程序不太完整。。。感觉像是细胞自动机的模拟。

整体是一个大的loop，从1到mk循环，应该是时间的流逝。

里面是双循环，也就是每行的细胞都判断自己邻居的状态。

每个细胞有8个邻居，每个邻居有3种状态，然后用cnt变量来存贮这些状态。

if语句是用来判断有没有超出边界的，因为matlab的矩阵index最小为1，越界访问会出错

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