Python matplotlib imshow、ArtistAnimation和class属性

我试图用Python编写一个康威的生命游戏，并展示其演变过程。我无法显示输出。我已将我的全部代码粘贴到下面

我将此示例用作基础：。我的动画是静态的，但是如果我使用

ims.append([plt.imshow(world.state+0, cmap=plt.cm.binary, interpolation='nearest')])

它可以正确地设置动画。我试图编写一个函数world.get_state（），认为这是某种计算问题，但没有成功

这让我发疯，我在这里错过了什么

谢谢

    import numpy as np
    from scipy.signal import convolve2d

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.animation as animation


    class World():
       """world information"""

       def __init__(self, grid):
           # noinspection PyNoneFunctionAssignment
           self.state = np.empty(grid.shape)
           self.__x_size = len(grid[0, :])
           self.__y_size = len(grid[:, 0])
           self.__x = range(self.__x_size)
           self.__y = range(self.__y_size)
           for i in self.__x:
            for j in self.__y:
                self.state[i, j] = grid[i, j]

    def evolve(self):
        alive_neighbours = convolve2d(self.state, np.ones((3, 3)), mode='same', boundary='wrap') - self.state
        for i in self.__y:
            for j in self.__x:
                if alive_neighbours[i, j] < 2:
                    self.state[i, j] = 0
                elif alive_neighbours[i, j] == 3:
                    self.state[i, j] = 1
                elif alive_neighbours[i, j] > 3:
                    self.state[i, j] = 0
        # self.state = np.random.randint(2, size=(self.__x_size, self.__y_size ))


if __name__ == "__main__":
    nbx = 5
    nby = 5
    nb_gen = 5

    initial_seed = np.random.randint(2, size=(nbx, nby))
    world = World(initial_seed)

    ims = []
    fig = plt.figure()

    for i in range(nb_gen):
        ims.append([plt.imshow(world.state, cmap=plt.cm.binary, interpolation='nearest')])
        world.evolve()

    ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=500, blit=True, repeat_delay=1000)

    plt.show()

---

但这不是我想要的。

动画的每一帧都显示相同的世界状态

由于世界类只修改状态，因此对同一对象的引用将被传递到每个帧的imshow（）中。动画的每一帧都引用同一阵列

Matplotlib在调用plt.show（）之前不会将动画绘制到屏幕上，因此只能看到传递到imshow（）的数组的最终版本，即World.state的最终版本

这与

a = [1, 2, 3]
b = a
a.append(4)
print(b)

输出[1,2,3,4]。b指向a，所以当a改变时，b改变

复制要显示的图像可以解决此问题

ims.append([plt.imshow(world.state.copy(), cmap=plt.cm.binary, interpolation='nearest')])

---

这也是world.state+0和np.random.randint（2，size=（self.\uuux\u size，self.\uuu y\u size））起作用的原因：它们都创建新数组，并且不修改已经传递到imshow（）中的数组。

动画的每一帧都显示相同的世界状态

由于世界类只修改状态，因此对同一对象的引用将被传递到每个帧的imshow（）中。动画的每一帧都引用同一阵列

Matplotlib在调用plt.show（）之前不会将动画绘制到屏幕上，因此只能看到传递到imshow（）的数组的最终版本，即World.state的最终版本

这与

a = [1, 2, 3]
b = a
a.append(4)
print(b)

输出[1,2,3,4]。b指向a，所以当a改变时，b改变

复制要显示的图像可以解决此问题

ims.append([plt.imshow(world.state.copy(), cmap=plt.cm.binary, interpolation='nearest')])

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这也是world.state+0和np.random.randint（2，size=（self.\uu x\u size，self.\uu y\u size））起作用的原因：它们都创建了新的数组，并且不修改已经传递到imshow（）中的数组。

您好，谢谢您的回答。我不确定我是否理解，因为对象被修改了，对吗？此外，如果在函数evolve中我取消注释行“self.state=np.random.randint（2，size=（self.\uuux\u size，self.\uuu y\u size）），那么它是动画的，根据你所说，它仍然是同一个对象。据我所知，np.random.randint（2，size=（self.\uuux\u size，self.\uu y\u size））创建了一个新数组，这意味着每一帧都会传递一个新对象。嗨，谢谢你的回答。我不确定我是否理解，因为对象被修改了，对吗？此外，如果在函数evolve中我取消注释行“self.state=np.random.randint（2，size=（self.\uuux\u size，self.\uuu y\u size）），那么它是动画的，根据你所说，它仍然是同一个对象。据我所知，np.random.randint（2，size=（self.\uuux\u size，self.\uu y\u size））创建了一个新数组，这意味着在每一帧中都会传递一个新对象。