在Python Matplotlib中绘制静态游戏生活模式

有很多Python程序可以用来玩经典的“生命游戏”，其中大多数都提供了漂亮的图形动画，让人能够遵循游戏中出现的奇妙模式。这样的程序可以在计算机上交互使用，但我发现很难找到一个能够为打印页面提供静态图形输出的程序（就像1970年马丁·加德纳（Martin Gardner）的文章中所展示的，该文向全世界展示了生命的游戏：）。有许多程序提供基于文本的生活模式输出，但我还没有发现任何一个程序能够用Matplolib图形做同样的事情。因此，我开始编写一个，如下代码所示：

import matplotlib.pyplot as plt

def iterate(Z):
    shape = len(Z), len(Z[0])
    N = [[0,]*(shape[0]+2)  for i in range(shape[1]+2)]
    # Compute number of neighbours for each cell
    for x in range(1,shape[0]-1):
        for y in range(1,shape[1]-1):
            N[x][y] = Z[x-1][y-1]+Z[x][y-1]+Z[x+1][y-1] \
                    + Z[x-1][y]            +Z[x+1][y]   \
                    + Z[x-1][y+1]+Z[x][y+1]+Z[x+1][y+1]
    # Update cells
    for x in range(1,shape[0]-1):
        for y in range(1,shape[1]-1):
            if Z[x][y] == 0 and N[x][y] == 3:
                Z[x][y] = 1
            elif Z[x][y] == 1 and not N[x][y] in [2,3]:
                Z[x][y] = 0
    return Z

# The 'beehive' pattern
Z = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

n_generations = 10
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(8, 8))
for i in range(n_generations):
    iterate(Z)
    ax = axes.flat[i]
    ax.imshow(Z, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary)
    ax.set_axis_off()
    ax.set_title('Generation {}'.format(i+1))
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

这是可行的，但远不是好事，因为：

（1） 我希望每个图都显示网格线，这样它们就可以复制加德纳文章中的原始图形，但我还没有找到如何做到这一点

（2） 我还希望能够使用球体而不是正方形来表示活细胞（就像加德纳的文章中出现的那样）

---

任何对改进此代码的帮助都将不胜感激

对于第一个问题，这是因为您设置了轴。我打开它并做了一些调整：

n_generations = 10
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(16, 8))
for i in range(n_generations):
    iterate(Z)
    ax = axes.flat[i]
    ax.imshow(Z, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary)
#     ax.set_axis_off()
    ax.set_xticks(np.arange(10)+.5)
    ax.set_yticks(np.arange(10)+.5)
    ax.set_xticklabels('')
    ax.set_yticklabels('')
    ax.set_title('Generation {}'.format(i+1))

plt.tight_layout()
plt.show()

输出：

---

至于另一个问题。我认为使用

imshow

是不可能的。您可能需要编写一个自定义函数

my_plot（Z，ax）

来生成网格线，您需要在相应的位置打勾。使用

MultipleLocator

将以1的倍数产生刻度

圆圈是标准的散点标记。可以将数据绘制为散点而不是图像

总之，它可能看起来如下所示，我还使代码更加紧凑

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker


def iterate(Z):
    # http://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/code/game_of_life_numpy.py
    N = (Z[0:-2, 0:-2] + Z[0:-2, 1:-1] + Z[0:-2, 2:] +
         Z[1:-1, 0:-2]                 + Z[1:-1, 2:] +
         Z[2:  , 0:-2] + Z[2:  , 1:-1] + Z[2:  , 2:])
    birth = (N == 3) & (Z[1:-1, 1:-1] == 0)
    survive = ((N == 2) | (N == 3)) & (Z[1:-1, 1:-1] == 1)
    Z[...] = 0
    Z[1:-1, 1:-1][birth | survive] = 1
    return Z

# The 'beehive' pattern
Z = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Z = np.array(Z)

X, Y = np.meshgrid(np.arange(Z.shape[1])+.5, np.arange(Z.shape[0])+.5)

fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(8, 4))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    Z = iterate(Z)

    ax.scatter(X[Z > 0], Y[Z > 0], color="k")

    ax.grid(True, color="k")
    ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator())
    ax.yaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator())
    ax.tick_params(size=0, length=0, labelleft=False, labelbottom=False)
    ax.set(xlim=(0, Z.shape[1]), ylim=(Z.shape[0], 0),
           title='Generation {}'.format(i+1), aspect="equal")


plt.tight_layout()
plt.show()

---

@ImportanceOfBeingEarnest：我接受你的回答，因为它为将细胞画成球体的问题提供了一个解决方案；情节真的很好。谢谢