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操作。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。
高斯帕滑翔机枪(Gosper Glider Gun)
可将 --gosper 更改为 --glider 滑翔机。--save 为动图保存的地址。
搜索一下有很多啦
http://plife.sourceforge.net/
http://www.daniweb.com/code/snippet217028.html#
不知不觉，已经进入第12周了，Python数据分析的学习现今也已经进入了中后期，在继上周进行了Numpy的康威生命游戏的编写之后；紧接着进行的学习就是利用Python的Matplotlib模块来练习绘图。 这次由于涉及到图像，所以引用了一些丁烨老师的pdf的截图。主要是进行用Matplotlib模块来进行MATLAB能做的数据分析绘图工作，并结合Numpy和Matplotlib来做一个扫雷小游戏。
matplotlib官网
