元胞自动机 森林火灾 python

元胞自动机森林火灾 Python实现指南

1. 简介

在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现元胞自动机模拟森林火灾。元胞自动机是一种模拟系统，由许多单元（元胞）组成，每个元胞可以根据其周围的环境条件进行状态转换。在森林火灾模拟中，每个元胞代表一个森林区域，其状态可以是燃烧、未燃烧或已烧毁。

2. 流程概述

下面是实现元胞自动机森林火灾的基本流程：

journey
    section 创建森林
    section 初始化森林状态
    section 模拟火灾传播
    section 可视化结果

3. 代码实现

3.1 创建森林

首先，我们需要创建一个二维数组来表示森林，数组中的每个元素表示一个森林区域的状态。我们可以使用NumPy库来创建和操作这个数组。

import numpy as np

def create_forest(size):
    # 创建一个大小为size*size的二维数组
    forest = np.zeros((size, size))
    return forest

3.2 初始化森林状态

接下来，我们需要随机初始化森林中每个区域的状态。在这个模拟中，我们将使用0表示未燃烧状态，1表示燃烧状态。

import random

def initialize_forest(forest, p):
    # 遍历森林中的每个区域
    for i in range(len(forest)):
        for j in range(len(forest)):
            # 使用概率p来确定该区域是否燃烧
            if random.random() < p:
                forest[i][j] = 1

3.3 模拟火灾传播

接下来，我们需要模拟火灾在森林中的传播。对于每个时间步，我们将检查每个区域的状态，并根据周围区域的状态来更新它的状态。

def simulate_forest_fire(forest, num_steps):
    size = len(forest)

    # 用于记录每个时间步森林的状态
    history = []

    # 执行指定的时间步数
    for step in range(num_steps):
        # 复制当前时间步森林的状态
        current_forest = np.copy(forest)
        history.append(current_forest)

        # 遍历森林中的每个区域
        for i in range(size):
            for j in range(size):
                # 如果当前区域燃烧
                if forest[i][j] == 1:
                    # 将周围未燃烧的区域设置为燃烧状态
                    if i > 0 and forest[i-1][j] == 0:
                        current_forest[i-1][j] = 1
                    if i < size-1 and forest[i+1][j] == 0:
                        current_forest[i+1][j] = 1
                    if j > 0 and forest[i][j-1] == 0:
                        current_forest[i][j-1] = 1
                    if j < size-1 and forest[i][j+1] == 0:
                        current_forest[i][j+1] = 1

        # 更新森林的状态
        forest = np.copy(current_forest)

    return history

3.4 可视化结果

最后，我们可以使用Matplotlib库将每个时间步森林的状态可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_forest(forest):
    size = len(forest)

    # 创建一个新的图形
    plt.figure()

    # 遍历每个时间步，将森林状态可视化
    for i in range(len(forest)):
        plt.subplot(1, len(forest), i+1)
        plt.imshow(forest[i], cmap='hot', interpolation='nearest')
        plt.axis('off')

    # 显示图形
    plt.show()

4. 示例运行

现在，我们可以将上述函数组