先尝试以下代码，如果成功就可以继续吧

import numpy as np #数组
import matplotlib.pyplot as plt #生成动画
import matplotlib.animation as animation #更新模拟x = np.array([[0,0,255],[255,255,0],[0,255,0]])#三维数组
plt.imshow(x, interpolation='nearest')#nearest输出尖锐边缘
plt.show()#将矩形输出为图像

最后代码：源码：https://github.com/electronut/pp

"""
conway.py
A simple Python/matplotlib implementation of Conway's Game of Life.
Author: Mahesh Venkitachalam
"""import sys, argparse
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animationON = 255
OFF = 0
vals = [ON, OFF]def randomGrid(N):"""returns a grid of NxN random values"""return np.random.choice(vals, N*N, p=[0.2, 0.8]).reshape(N, N)def addGlider(i, j, grid):"""adds a glider with top left cell at (i, j)"""glider = np.array([[0,    0, 255], [255,  0, 255], [0,  255, 255]])grid[i:i+3, j:j+3] = gliderdef addGosperGliderGun(i, j, grid):"""adds a Gosper Glider Gun with top left cell at (i, j)"""gun = np.zeros(11*38).reshape(11, 38)gun[5][1] = gun[5][2] = 255gun[6][1] = gun[6][2] = 255gun[3][13] = gun[3][14] = 255gun[4][12] = gun[4][16] = 255gun[5][11] = gun[5][17] = 255gun[6][11] = gun[6][15] = gun[6][17] = gun[6][18] = 255gun[7][11] = gun[7][17] = 255gun[8][12] = gun[8][16] = 255gun[9][13] = gun[9][14] = 255gun[1][25] = 255gun[2][23] = gun[2][25] = 255gun[3][21] = gun[3][22] = 255gun[4][21] = gun[4][22] = 255gun[5][21] = gun[5][22] = 255gun[6][23] = gun[6][25] = 255gun[7][25] = 255gun[3][35] = gun[3][36] = 255gun[4][35] = gun[4][36] = 255grid[i:i+11, j:j+38] = gundef update(frameNum, img, grid, N):# copy grid since we require 8 neighbors for calculation# and we go line by line newGrid = grid.copy()for i in range(N):for j in range(N):# compute 8-neghbor sum# using toroidal boundary conditions - x and y wrap around # so that the simulaton takes place on a toroidal surface.total = int((grid[i, (j-1)%N] + grid[i, (j+1)%N] + grid[(i-1)%N, j] + grid[(i+1)%N, j] + grid[(i-1)%N, (j-1)%N] + grid[(i-1)%N, (j+1)%N] + grid[(i+1)%N, (j-1)%N] + grid[(i+1)%N, (j+1)%N])/255)# apply Conway's rulesif grid[i, j]  == ON:if (total < 2) or (total > 3):newGrid[i, j] = OFFelse:if total == 3:newGrid[i, j] = ON# update dataimg.set_data(newGrid)grid[:] = newGrid[:]return img,#main() function
def main():# Command line args are in sys.argv[1], sys.argv[2] ..# sys.argv[0] is the script name itself and can be ignored# parse argumentsparser = argparse.ArgumentParser(description="Runs Conway's Game of Life simulation.")# add argumentsparser.add_argument('--grid-size', dest='N', required=False)parser.add_argument('--mov-file', dest='movfile', required=False)parser.add_argument('--interval', dest='interval', required=False)parser.add_argument('--glider', action='store_true', required=False)parser.add_argument('--gosper', action='store_true', required=False)args = parser.parse_args()# set grid sizeN = 100if args.N and int(args.N) > 8:N = int(args.N)# set animation update intervalupdateInterval = 50if args.interval:updateInterval = int(args.interval)# declare gridgrid = np.array([])# check if "glider" demo flag is specifiedif args.glider:grid = np.zeros(N*N).reshape(N, N)addGlider(1, 1, grid)elif args.gosper:grid = np.zeros(N*N).reshape(N, N)addGosperGliderGun(10, 10, grid)else:# populate grid with random on/off - more off than ongrid = randomGrid(N)# set up animationfig, ax = plt.subplots()img = ax.imshow(grid, interpolation='nearest')ani = animation.FuncAnimation(fig, update, fargs=(img, grid, N, ),frames = 10,interval=updateInterval,save_count=50)# # of frames? # set output fileif args.movfile:ani.save(args.movfile, fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])plt.show()#call main
if __name__ == '__main__':main()

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【Python】Conway生命游戏学习

最后代码：源码：https://github.com/electronut/pp

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