這次我們使用 Python 來(lái)實(shí)現(xiàn)生命游戲，這是一種簡(jiǎn)單的元胞自動(dòng)機(jī)。基于一定規(guī)則，程序可以自動(dòng)從當(dāng)前狀態(tài)推演到下一狀態(tài)。制作的成品如下：

先來(lái)說(shuō)說(shuō)生命游戲的規(guī)則：

在生命游戲中，每個(gè)單元格有兩種狀態(tài)，生與死。在我們的實(shí)現(xiàn)中，黃色的單元格代表活著的細(xì)胞，紅色單元格表示死亡的細(xì)胞。而每一個(gè)細(xì)胞的下一狀態(tài)，是由該細(xì)胞及周圍的八個(gè)細(xì)胞的當(dāng)前狀態(tài)決定的。

具體而言：

當(dāng)前細(xì)胞為活細(xì)胞

周圍有兩個(gè)或者三個(gè)活細(xì)胞，下一世代，該細(xì)胞仍然活著。

周圍少于兩個(gè)活細(xì)胞，該細(xì)胞死于孤立。

周圍多于三個(gè)活細(xì)胞，該細(xì)胞死于擁擠。

當(dāng)前細(xì)胞為死細(xì)胞

• 周圍恰好三個(gè)活細(xì)胞，下一世代，活細(xì)胞將繁殖到該單元格。

所需模塊

無(wú)需安裝的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)：

• argparse(命令行參數(shù))
• enum(枚舉)

第三方庫(kù)：

• numpy
• matplotlib

導(dǎo)入模塊：

# 關(guān)注微信公眾號(hào):Python高效編程，后臺(tái)回復(fù)`2019527`，獲取源代碼。 import argparse from enum import IntEnum import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation # 制作動(dòng)圖 import numpy as np

編程要點(diǎn)

首先，我們要知道細(xì)胞的生存空間是 N * N 的方陣，每個(gè)細(xì)胞都有兩種狀態(tài)：on, off。on 為 255，off 為 0。我們使用 numpy 產(chǎn)生 N * N 的方陣。np.random.choice 是在 State.on 和 State.off ，等概率隨機(jī)抽取一個(gè)元素構(gòu)造 N * N 的方陣。

class State(IntEnum):on = 255off = 0def random_data(length = 4, seed = 420) -> np.array:np.random.seed(seed)return np.random.choice([State.off, State.on], size=(length, length), p=[0.5, 0.5])

其次我們要明白如何計(jì)算細(xì)胞周圍活細(xì)胞的個(gè)數(shù)，尤其是邊界一圈的細(xì)胞。我們可以采用余數(shù)的方式，假設(shè)棋盤(pán)大小為 9 * 9，那么對(duì)于左右邊界而言，左邊界的左邊一個(gè)元素的計(jì)算方式： - 1 % 9 = 8，自動(dòng)折到右邊界上。將細(xì)胞周圍八個(gè)單元格的數(shù)值加起來(lái)，除以 255，就可以得到細(xì)胞周圍活細(xì)胞的個(gè)數(shù)。

def _count(data, row, col):shape = data.shape[0]up = (row - 1) % shapedown = (row + 1) % shaperight = (col + 1) % shapeleft = (col - 1) % shapereturn (data[up, right] + data[up, left] +data[down, right] + data[down, left] +data[row, right] + data[row, left] +data[up, col] + data[down, col]) // 255

接下來(lái)是對(duì)規(guī)則的翻譯，即根據(jù)當(dāng)前世代的狀態(tài)，推演出下一世代，細(xì)胞的狀態(tài)。initial 為當(dāng)前世代的矩陣，data為下一世代的矩陣，我們根據(jù) initial 的數(shù)值，計(jì)算出 data 的數(shù)值。total 為周圍活細(xì)胞的個(gè)數(shù)，如果當(dāng)前為活細(xì)胞，total 大于三或者小于二，下一世代就會(huì)死去。如果當(dāng)前為死細(xì)胞，total 等于三，下一世代活細(xì)胞就會(huì)繁殖到該單元格上。

def count(initial, data, row, col):total = _count(initial, row, col)if initial[row, col]:if (total < 2) or (total > 3):data[row, col] = State.offelse:if total == 3:data[row, col] = State.on

接下來(lái)是制作動(dòng)圖的過(guò)程，前面幾行是繪圖的基本操作。之后，我們使用到了 matplotlib.animation 的方法。其中，FuncAnimation 接受的參數(shù)含義：fig 為圖像句柄，generate 函數(shù)是我們更新每一幀圖像所需數(shù)據(jù)的函數(shù)，下面會(huì)有介紹，fargs 為 genrate 函數(shù)的除去第一個(gè)參數(shù)的其他參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)由 FuncAnimation 指定 framenum（幀數(shù)） 傳給 generate 函數(shù)。frames 是幀數(shù)，interval 是更新圖像間隔，save_count 為從幀到緩存的值的數(shù)量。

如果指定保存路徑(html)，則保存為 html 動(dòng)畫(huà)。

# 關(guān)注微信公眾號(hào):Python高效編程，后臺(tái)回復(fù)`2019527`，獲取源代碼。 def update(data, save_name):update_interval = 50fig, ax = plt.subplots()ax.set_xticks([])ax.set_yticks([])img = ax.imshow(data, cmap='autumn', interpolation='nearest')ani = animation.FuncAnimation(fig, generate, fargs=(img, plt, data),frames=20,interval=update_interval,save_count=50)if save_name:ani.save(save_name, fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])plt.show()

下面我們來(lái)看 generate 函數(shù)，NUM 為當(dāng)?shù)螖?shù)，frame_num 接收來(lái)自 FuncAnimation 的幀數(shù)。通過(guò)嵌套的 for 循環(huán)，我們逐個(gè)地更新方陣中各元素的狀態(tài)。

NUM = 0 # 關(guān)注微信公眾號(hào):Python高效編程，后臺(tái)回復(fù)`2019527`，獲取源代碼。 def generate(frame_num, img, plt, initial):global NUMNUM += 1plt.title(f'{NUM} generation')data = initial.copy()rows, cols = data.shapefor row in range(rows):for col in range(cols):count(initial, data, row, col)img.set_data(data)initial[:] = data[:]return img

最后，我們可以通過(guò)命令行參數(shù)，運(yùn)行我們的程序：

– size 參數(shù)為棋盤(pán)大小，–seed 為隨機(jī)種子，用于產(chǎn)生不同的隨機(jī)方陣。

python conway.py --size 50 --seed 18

高斯帕滑翔機(jī)槍(Gosper Glider Gun)

可將 --gosper 更改為 --glider 滑翔機(jī)。–save 為動(dòng)圖保存的地址。

python conway.py --size 80 --gosper --save gosper.html

關(guān)注微信公眾號(hào):Python高效編程，后臺(tái)回復(fù)2019527，獲取源代碼。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python 实现生命游戏的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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