本文章包含以下内容：

编程实现一个策略式博弈模型的分析器，以博弈矩阵作为主要分析工具。
输入任意策略式博弈的博弈要素，分析器能够自动生成博弈矩阵，并图形化显示。
分析器能够根据生成的博弈矩阵，列出每个博弈参与者（局中人）的策略集。
分析器能够根据每个博弈参与者的策略集，生成所有策略组合。
分析器能够根据生成的策略组合，得出所有可能的均衡。（调用库实现，功能不完善）

代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import nashpy as nashzuo = input('请输入左方参与人的决策:(英文逗号分隔)')  # 左方参与人决策
zuo = zuo.split(',')  # 按,分开
m = len(zuo)  # 左方参与人的决策数
shang = input('请输入上方参与人的决策:(英文逗号分隔)')  # 上方参与人决策
shang = shang.split(',')  # 按,分开
n = len(shang)  # 上方参与人的决策数
jvzhen_0 = []  # 储存原始策略得分数据
zuo_jv = []  # 储存左博弈矩阵
shang_jv = []  # 储存上博弈矩阵
for i in range(m):  # 由用户输入各种选择的得益，并储存jvzhen_0.append([])zuo_jv.append([])shang_jv.append([])for j in range(n):jvzhen_0[i].append([])print('当左参与人选择', zuo[i], '而上方参与人选择', shang[j], '时')jvzhen_0[i][j].append(int(input('左参与人得利：')))jvzhen_0[i][j].append(int(input('上参与人得利：')))zuo_jv[i].append(jvzhen_0[i][j][0])shang_jv[i].append(jvzhen_0[i][j][1])zuo_jv=np.array(zuo_jv) # 转变为矩阵
shang_jv=np.array(shang_jv) # 转变为矩阵
jvzhen = pd.DataFrame(jvzhen_0) # 方便显示
jvzhen.columns = shang
jvzhen.index = zuo
print('\n', jvzhen)
jvzhen = nash.Game(zuo_jv, shang_jv)    # 用完存博弈
jvzhen = jvzhen.lemke_howson_enumeration()    #得到纳什均衡  .__next__()
jvzhen_0 = []
c=-1
for i in jvzhen:c=c+1jvzhen_0.append([])jvzhen_0[c].append(list(i[0]))jvzhen_0[c].append(list(i[1]))
jvzhen_0 = np.array(jvzhen_0,dtype=object)
print('均衡点有：\n')
print(jvzhen_0)

结果示例：

1. 由用户输入左方参与人和上方参与人的所有决策（用英文逗号分隔各个不同的决策），程序会自动对所有决策进行排列组合。

2.用户根据提示，输入各种策略组合的得益（整数）。

3.程序根据输入，输出博弈矩阵以及均衡点。

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结果示例：

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