第二章 达尔文_自然选择_python模拟.doc

Natural selection_python B y QQ:231469242 欢迎共同爱好者交流，并改进代码 奉承开源精神，公开源码。 初代版本是美国密歇根大学的两位教授所写，一半以上代码已被改进，并添加了许多新功能。同时纠正了两位教授代码的错误。 介绍： 达尔文是伟大的科学家，进化论创始人，自然选择是他的伟大学说。 此程序模拟简单的自然选择可以辅助证明达尔文适者生存法则。 /snackbar/wator/ A.K. Dewdne博士在美国自然科学杂志报告 美国官网提供的数据： /sites/default/files/annual-report-pdf/wolf%20moose%20annual%20report%202014%20-%20color%20for%20web.pdf /http%3A///products/precip/CWlink/pna/nao.shtml?; 1.年平均数来看，狼为25只，鹿为1000-1500左右，鹿数量是狼的25倍左右? 2.上限值：狼的上限值是50只，鹿为2500只，不会无限繁殖 这是线性回归图，本人写的线性回归分析程序可以作自动化统计。 Python代码模拟结果： 开始 后来 源码 import random,pylab class Island(): Island,n*n grid where zero value indicates an unoccupied cell. #生成一个n排，n列的点矩阵，矩阵是笛卡尔坐标系，x向右递增，y向上递增，（0,0）是左下角，（9,0）是右下角 #（0,9）是左上角，（9,9）是右上角 #程序输出顺序是从左上角（0,9）开始，（1,9），（2,9）。。。到右下角结尾（9,0） #岛上空白是数字0，在str显示时被‘.’取代 def __init__(self,n,preyCnt=0,predatorCnt=0,advanced_predator_init=0): #print in island init self.gridSize=n self.grid=[] for i in range(n): #生成一个点矩阵 row=[0]*n #row is a list of zero self.grid.append(row) self.initAnimals(preyCnt,predatorCnt,advanced_predator_init) def __str__(self): string representation for printing. (0,0)will be in the lower-left corner. #print in island str s= for j in range(self.gridSize-1,-1,-1): #print row size-1 first for i in range(self.gridSize): #each row starts at 0 if not self.grid[i][j]: #print a . for empty space s+=%-2s%.+ # 字符串负号表示左对齐，这里表示左对齐2个单位 else: s+=%-2s%(str(self.grid[i][j]))+ s+=\n return s def __repr__(self): return self.__str__() def __getitem__(self,a): #print in getitem #可以通过索引查看岛屿地域，还可以通过赋值语句让动物注册到岛上，更加人性化，比register方法更快 return self.grid[a] def register(self,animal): register animal with island, i.e.put it at the a