我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

Python实现的matplotlib动画演示之细胞自动机

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

Python实现的matplotlib动画演示之细胞自动机

维基百科上有个有意思的话题叫细胞自动机:https://en.wikipedia.org/wiki/Cellular_automaton

在20世纪70年代,一种名为生命游戏的二维细胞自动机变得广为人知,特别是在早期的计算机界。由约翰 · 康威发明,马丁 · 加德纳在《科学美国人》的一篇文章中推广,其规则如下:

  1. Any live cell with fewer than two live neighbours dies, as if caused by underpopulation.
  2. Any live cell with two or three live neighbours lives on to the next generation.
  3. Any live cell with more than three live neighbours dies, as if by overpopulation.
  4. Any dead cell with exactly three live neighbours becomes a live cell, as if by reproduction.

总结就是:任何活细胞在有两到三个活邻居时能活到下一代,否则死亡。任何有三个活邻居的死细胞会变成活细胞,表示繁殖。

在Conway’s Game of Life中,展示了几种初始状态:

2022-04-20

下面我们用python来模拟,首先尝试表示Beacon:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
universe = np.zeros((6, 6), "byte")
# Beacon
universe[1:3, 1:3] = 1
universe[3:5, 3:5] = 1
print(universe)
im = plt.imshow(universe, cmap="binary")
[[0 0 0 0 0 0]
 [0 1 1 0 0 0]
 [0 1 1 0 0 0]
 [0 0 0 1 1 0]
 [0 0 0 1 1 0]
 [0 0 0 0 0 0]]

image-20220420193529574

可以看到已经成功的打印出了Beacon的形状,下面我们继续编写细胞自动机的演化规则:

def cellular_auto(universe):
    universe_new = universe.copy()
    h, w = universe.shape
    for y in range(h):
        for x in range(w):
            neighbor_num = universe[x-1:x+2, y-1:y+2].sum()-universe[x, y]
            # 任何有三个活邻居的死细胞都变成了活细胞,繁殖一样。
            if universe[x, y] == 0 and neighbor_num == 3:
                universe_new[x, y] = 1
            # 任何有两到三个活邻居的活细胞都能活到下一代,否则就会死亡。
            if universe[x, y] == 1 and neighbor_num not in (2, 3):
                universe_new[x, y] = 0
    return universe_new
universe = cellular_auto(universe)
print(universe)
plt.axis("off")
im = plt.imshow(universe, cmap="binary")
[[0 0 0 0 0 0]
 [0 1 1 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 0]
 [0 0 0 1 1 0]
 [0 0 0 0 0 0]]

image-20220420204319094

ArtistAnimation动画

基于此我们可以制作matplotlib的动画,下面直接将Blinker、Toad、Beacon都放上去:

from matplotlib import animation
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib notebook

def cellular_auto(universe):
    universe_new = universe.copy()
    h, w = universe.shape
    for y in range(h):
        for x in range(w):
            neighbor_num = universe[x-1:x+2, y-1:y+2].sum()-universe[x, y]
            # 任何有三个活邻居的死细胞都变成了活细胞,繁殖一样。
            if universe[x, y] == 0 and neighbor_num == 3:
                universe_new[x, y] = 1
            # 任何有两到三个活邻居的活细胞都能活到下一代,否则就会死亡。
            if universe[x, y] == 1 and neighbor_num not in (2, 3):
                universe_new[x, y] = 0
    return universe_new
universe = np.zeros((12, 12), "byte")
# Blinker
universe[2, 1:4] = 1
# Beacon
universe[4:6, 5:7] = 1
universe[6:8, 7:9] = 1
# Toad
universe[8, 2:5] = 1
universe[9, 1:4] = 1
fig = plt.figure()
plt.axis("off")
im = plt.imshow(universe, cmap="binary")
frame = []
for _ in range(2):
    frame.append((plt.imshow(universe, cmap="binary"),))
    universe = cellular_auto(universe)
animation.ArtistAnimation(fig, frame, interval=500, blit=True)

2022-04-20 20

然后我们画一下Pulsar:

# Pulsar
universe = np.zeros((17, 17), "byte")
universe[[2, 7, 9, 14], 4:7] = 1
universe[[2, 7, 9, 14], 10:13] = 1
universe[4:7, [2, 7, 9, 14]] = 1
universe[10:13, [2, 7, 9, 14]] = 1
fig = plt.figure()
plt.axis("off")
im = plt.imshow(universe, cmap="binary")
frame = []
for _ in range(3):
    frame.append((plt.imshow(universe, cmap="binary"),))
    universe = cellular_auto(universe)
animation.ArtistAnimation(fig, frame, interval=500, blit=True)

2022-04-20 21

FuncAnimation动画

另一种创建matplotlib动画的方法是使用FuncAnimation,完整代码:

from matplotlib import animation
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import HTML
# %matplotlib notebook

def cellular_auto(universe):
    universe_new = universe.copy()
    h, w = universe.shape
    for y in range(h):
        for x in range(w):
            neighbor_num = universe[x-1:x+2, y-1:y+2].sum()-universe[x, y]
            # 任何有三个活邻居的死细胞都变成了活细胞,繁殖一样。
            if universe[x, y] == 0 and neighbor_num == 3:
                universe_new[x, y] = 1
            # 任何有两到三个活邻居的活细胞都能活到下一代,否则就会死亡。
            if universe[x, y] == 1 and neighbor_num not in (2, 3):
                universe_new[x, y] = 0
    return universe_new
def update(i=0):
    global universe
    im.set_data(universe)
    universe = cellular_auto(universe)
    return im,
# Pulsar
universe = np.zeros((17, 17), "byte")
universe[[2, 7, 9, 14], 4:7] = 1
universe[[2, 7, 9, 14], 10:13] = 1
universe[4:7, [2, 7, 9, 14]] = 1
universe[10:13, [2, 7, 9, 14]] = 1
fig = plt.figure()
plt.axis("off")
im = plt.imshow(universe, cmap="binary")
plt.show()
anim = animation.FuncAnimation(
    fig, update, frames=3, interval=500, blit=True)
HTML(anim.to_jshtml())

2022-04-20 21-20

这种动画生成速度较慢,好处是可以导出html文件:

with open("out.html", "w") as f:
    f.write(anim.to_jshtml())

还可以保存MP4视频:

anim.save("out.mp4")

或gif动画:

anim.save("out.gif")

注意:保存MP4视频或GIF动画,需要事先将ffmpeg配置到环境变量中

ffmpeg下载地址:

链接: https://pan.baidu.com/s/1aioB_BwpKb6LxJs26HbbiQ?pwd=ciui 
提取码: ciui

随机生命游戏

接下来,我们创建一个50*50的二维生命棋盘,并选取其中1500个位置作为初始活细胞点,我们看看最终生成的动画如何。

完整代码如下:

from matplotlib import animation
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib notebook

def cellular_auto(universe):
    universe_new = universe.copy()
    h, w = universe.shape
    for y in range(1, h-1):
        for x in range(1, w-1):
            neighbor_num = universe[x-1:x+2, y-1:y+2].sum()-universe[x, y]
            # 任何有三个活邻居的死细胞都变成了活细胞,繁殖一样。
            if universe[x, y] == 0 and neighbor_num == 3:
                universe_new[x, y] = 1
            # 任何有两到三个活邻居的活细胞都能活到下一代,否则就会死亡。
            if universe[x, y] == 1 and neighbor_num not in (2, 3):
                universe_new[x, y] = 0
    # 边缘置零
    universe[[0, -1]] = 0
    universe[:, [0, -1]] = 0
    return universe_new
boardsize, pad = 50, 2
universe = np.zeros((boardsize+pad, boardsize+pad), "byte")
# 随机选取1500个点作为初始活细胞
for i in range(1500):
    x, y = np.random.randint(1, boardsize+1, 2)
    universe[y, x] = 1
    
fig = plt.figure()
plt.axis("off")
im = plt.imshow(universe, cmap="binary")
frame = []
for _ in range(200):
    frame.append((plt.imshow(universe, cmap="binary"),))
    universe = cellular_auto(universe)
animation.ArtistAnimation(fig, frame, interval=50, blit=True)

2022-04-20 22-43

到此这篇关于Python实现的matplotlib动画演示之细胞自动机的文章就介绍到这了,更多相关python  matplotlib动画内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

Python实现的matplotlib动画演示之细胞自动机

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

Java注解机制之Spring自动装配实现原理的示例分析

小编给大家分享一下Java注解机制之Spring自动装配实现原理的示例分析,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧! Java中使用注解的情况主要在SpringMVC(Spring Boot等),注解实际上相当于一种标
2023-05-31

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录