模拟生命_吸烟致癌?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了模拟生命_吸烟致癌?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
上篇文章(致癌离我们远吗?)我们了解癌症基本常识,下面我们讨论一下癌细胞产生原因。
医生常说抽烟致癌,不要抽烟,但实际生活中抽烟长寿的人不少,我的姨婆九十多岁了,每日抽烟喝酒,身体也不错。决定癌症的因素很多,例如遗传,饮食,起居时间,居住环境,化工污染等等。下图转自一份医学研究,说明没有任何食物百分之百致癌或抑制癌症。
什么人容易患癌症?当诸多不利因素累积,超过一定量后,患癌症概率大。我们假设一个数据挖掘的分类器cancer,分类器由六个因素组成,当六个因素得分总和超过3时为癌症,得分总和小于3时为非癌症。
1表示是,0表示否。 抽烟=1分,非均衡饮食=1分,喝酒=1分,睡眠不足7小时=1分,环境污染=1分,情绪抑郁=1分;反之亦然不抽烟=0分,不喝酒=0分,睡眠充足=0分,环境无污染=0分,情绪良好=0分。张三抽烟,非均衡饮食,抽烟,喝酒,睡眠不足,环境污染,情绪良好,总分为1+1+1+1+1+0=5分,总得分大于3,分类器判断张三患癌症概率高。李四不抽烟,不喝酒,睡眠充足,环境无污染,情绪不好,总分为0+0+0+0+0+1=1分,总得分小于3,分类器判断李四患癌症概率低(例子只是假设,方便大家理解分类器原理)。
根据分类器原理,我们用python来可视化细胞生死,模拟生命。从一个随机初始化的二维方形网格开始,网格中的每一个细胞状态可能是生或死,由其相邻8个细胞决定。在这个规则下可以使用卷积进行计算,我们需要scipy工具完成卷积计算。
Anaconda下展示,生成闪烁的动态细胞图,细胞生死会不停变化,直到停止。
做过蒙特卡洛试验的朋友会有感悟:决定一个系统走势是多因素构成,而非单一因素决定。
程序调用了python的pygame,numpy,scipy三个模块。Pygame用于写游戏;numpy用于矩阵运算;scipy是numpy的高级版本,用于更高级的自然科学应用,例如信号处理,傅里叶分析。
此函数用于 绘制十字架。
def draw_cross(pixar):
(posx,posy)=pygame.mouse.get_pos()
pixar[posx,:]=1
pixar[:,posy]=1
此函数用于随机初始化网格
def random_init(n):
return np.random.random_integers(0,1,(n,n))
所有代码最终汇集于文章末尾。
(放大可视化的细胞集合图,每一个细胞状态可能是生或死,由其相邻8个细胞决定)
经过计算机模拟生命,我们得到最终答案。癌症是由多因素共同决定的,而非单因素决定。当你的饮食,起居,办公环境,情绪,辐射,免疫力都很糟时,你要注意了,积极调整,更换环境,否则死神就可能来敲门了。
代码来自Ivan Idris物理博士的分享,经本人测试,可以完美运行,如果有问题可以发邮件给我[email protected]
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