在NL4Py中，如何配置并行执行NetLogo模型，并对结果进行数据分析和可视化？

NL4Py作为一个Python扩展库，它让NetLogo模型的并行执行变得简单而高效。它允许你在Python环境中直接控制NetLogo模型的运行，这对于需要大量计算和数据处理的模型尤为重要。下面是如何通过NL4Py实现这一流程的详细步骤。

参考资源链接：[NL4Py：Python中可并行化的NetLogo代理建模工具](https://wenku.csdn.net/doc/4izh16er78?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的环境中已经安装了NL4Py。可以通过pip安装NL4Py库：

pip install nl4py

然后，你需要准备NetLogo模型文件，确保它已经被编译并可以被NL4Py调用。接下来，在Python脚本中导入NL4Py库，并定义需要运行的NetLogo模型和相关参数：

import nl4py

model = nl4Py.nl4model('YourModel.nlogo')
model.set_headless(True)  # 设置为无头模式以支持并行执行

要实现并行执行，你需要创建多个模型实例，并设置不同的参数进行模拟：

for i in range(num_of_agents):
    instance = model.clone()
    instance.set_agent_variables('agent' + str(i), {

参考资源链接：[NL4Py：Python中可并行化的NetLogo代理建模工具](https://wenku.csdn.net/doc/4izh16er78?spm=1055.2569.3001.10343)