使用Matplotlib模拟费米悖论

如何解决使用Matplotlib模拟费米悖论

我正在尝试模拟费米悖论，以便以视觉方式向我的朋友们解释。总而言之，该悖论陈述如下： ``如果地球上新生命形式的增长速度远低于现有生命形式在地球上扩展的速度，那么我们很可能最终只会得到一种生命形式，而这是第一种生命形式因此，是最进化的一种。这可以推断出聪明的生命形式，因此我们可以得出结论，要么没有一种生命形式比我们聪明得多，要么他们对我们不感兴趣。

因此，我觉得这可能是一个开始使用Python学习动画的简单项目。

这种代码可以工作，但是出现了一些问题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.animation as animation
import matplotlib.colors as col
import random
import math


N=200
prob_new_life=0.001
prob_reproduce=0.1
kill_rate=0.08
life_strength=[0,0]
cmap = col.ListedColormap(['w','r','g','b','y'])
E = np.array([0]*N*N).reshape(N,N)  
E[0][0]=3

print(E)

def update(e):
    global E
    global life_strength
    nE = E.copy()
    for i in range(N):
        for j in range(N):
            if nE[i][j] == 0:
                if (random.random() < prob_new_life):
                    nE[i][j] = random.choice([1,2,3,4])
            else:
                life_strength[nE[i][j]-1] += 1
                if i>0 and E[i-1][j]==0 and random.random() <= prob_reproduce:
                    nE[i-1][j]=nE[i][j]
                elif i>0 and E[i-1][j] != E[i][j] and random.random() < kill_rate and life_strength[E[i][j]-1] > life_strength[E[i-1][j]-1]:
                    nE[i-1][j]=nE[i][j]
               
                if j>0 and E[i][j-1]==0 and random.random() <= prob_reproduce:
                    nE[i][j-1]=nE[i][j]
                elif j>0 and E[i][j-1] != E[i][j] and random.random() < kill_rate and life_strength[E[i][j]-1] > life_strength[E[i][j-1]-1]:
                    nE[i][j-1]=nE[i][j]
               
                if j<N-1 and E[i][j+1]==0 and random.random() <= prob_reproduce:
                    nE[i][j+1]=nE[i][j]
                elif j<N-1 and E[i][j+1] != E[i][j] and random.random() < kill_rate and life_strength[E[i][j]-1] > life_strength[E[i][j+1]-1]:
                    nE[i][j+1]=nE[i][j]
               
                if  i<N-1 and E[i+1][j]==0 and random.random() <= prob_reproduce:
                    nE[i+1][j]=nE[i][j]
                elif i<N-1 and E[i+1][j] != E[i][j] and random.random() < kill_rate and life_strength[E[i][j]-1] > life_strength[E[i+1][j]-1]:
                    nE[i+1][j]=nE[i][j]

    mat.set_data(nE)
    E=nE
    return [mat]


fig,ax = plt.subplots()
mat = ax.matshow(E,cmap=cmap)

ani = animation.FuncAnimation(fig,update,frames=175,interval=50,save_count=50,blit=True)

ani.save('basic_animation.mp4',fps=7,extra_args=['-vcodec','libx264'])
plt.show()

print(life_strength)
print(E)

问题如下：

如果矩阵以0（不代表寿命）完全开头，则图形将不起作用。这就是为什么我设置一个值。
我不了解颜色的工作原理，我知道它在我的值和创建的颜色列表之间建立了映射，但看起来并非如此。
我还想在矩阵旁边添加某种直方图，以显示每种生命物种的存在数量。我尝试添加子图，但我认为我不了解如何使用它们。

总而言之，我觉得matplotlib的文档确实令人困惑，并且可以将其用于其他目的，但是我发现使用它可以在Conway的生活模拟游戏中使用，我认为我可以修改代码。

顺便说一句，使用Python 3.8.5和Linux Ubuntu 18.04

谢谢！

更新：

我做了一个我不喜欢的棘手动作，但是它奏效了。

fig,cmap=cmap)
E[0][0]=0

添加此内容后，我可以根据需要开始动画...但是感觉不太好！肯定有我没得到的东西。

使用Matplotlib模拟费米悖论

如何解决使用Matplotlib模拟费米悖论

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