生成双人零和矩阵博弈：

绘制博弈图：

生成双人矩阵博弈：

绘制博弈图：

生成猎鹿博弈 (Stag Hunt game)：

绘制博弈图：

生成一个四人矩阵博弈：

使用分割方格绘制博弈图：

生成一个有四名玩家的志愿者困境博弈：

绘制博弈图来展示其对称性：

生成博弈：

指定 ColorData 中所示的配色方案：

生成博弈：

指定介于 0 和 1 之间的连续颜色方案的颜色缩放比例：

生成博弈：

显示数据集：

在图中选择动作标签（将鼠标光标悬停在每个玩家圆盘的线上以查看）：

生成博弈：

选择图中的玩家标签：

生成博弈：

使用默认的 "BarChart" 图：

使用 "SplitSquare" 图：

使用玩家索引列表 {{r_1,…,r_k},{c₁,…,c_n-k}} 将 n 名玩家分组为行玩家 {r_1,…,r_k} 和列玩家 {c₁,…,c_n-k}：

玩家顺序可以添加到布局样式中：

生成博弈：

绘图，带图例（默认）：

绘图，无图例：

这在样式 "SplitSquare" 的情况下尤其有用：

绘图，无图例：

石头剪刀布游戏是零和博弈，要么一个玩家赢，另一个玩家输，要么平局. 绘图样式 "SplitSquare" 最适合双人博弈：

该图使用灰色表示失败的玩家（最低值），使用鲜艳的蓝色或橙色表示获胜的玩家（最高值），使用淡橙色或淡蓝色表示平局（平均值）.

通过使用图设置优势顺序，将“石头剪刀布”推广为“石头剪刀布火水”：

显示图：

志愿者困境博弈描述了这样一种情况，即每个玩家都可以成为志愿者，或逃避. 如果至少有一名玩家成为志愿者，那么所有其他玩家都会从逃避中略微获益. 如果没有玩家是志愿者，那么所有玩家的收益都很低. 生成一个有四名玩家的志愿者困境博弈：

对于大多数博弈来说，如果玩家在两人以上，则可视化博弈的最佳方式是使用默认的 "BarChart" 样式. 绘制博弈图：

然而，在 "SplitSquare" 样式中，玩家根据他们的选择会发生什么并不明确：

通过隔离玩家可以获得更好的可视化效果：

志愿和逃避之间的区别很小，除非所有玩家都逃避.

设想一个囚徒困境博弈：

显示数据集：

考虑到每个玩家都有一个主导策略：逃避.

自然，主导策略的交集是纳什均衡：

直观地展示该策略：

设想一个可选的囚徒困境博弈：

可视化博弈：

尝试求纳什均衡：

如上所示，解的数量是无限的，因此需要进一步分析：

玩家策略 {0,0,1} 不是一个主导策略，这一点可以验证：

然而，策略 {{0,0,1},{0,0,1}} 是纳什均衡：

三个饿汉去餐馆吃饭，决定在点餐之前平摊账单. 餐厅有便宜、普通和昂贵三种餐点可供选择. 将这种情况表示为 MatrixGame：

绘制博弈图：

求纳什均衡：

古诺寡头垄断博弈（Cournot Oligopoly game）描述了这样一种情况，一组企业生产相同商品，其中每家企业都必须考虑生产成本和其他企业的产量. 只有价格最低的企业才能卖出商品.

生成古诺寡头垄断博弈：

求该博弈的最佳博弈策略：

这是符合直觉的，因为考虑到对于所有玩家来说，第二个动作的收益最大：

价格战是指这样一种博弈：多个企业都有兴趣提供最低价格，但每个企业的收益都与其选择的价格直接相关. 考虑三家企业之间的价格战，其中每家企业都可以在低价和高价之间做出选择：

可视化博弈：

尽管各方的共同利益都在于尽可能提高价格，但竞争最终会在低价位形成纳什均衡：

可视化玩家收益之间对称性或差异的一种简单方法是，使用不同的行玩家和列玩家来绘制它们. 例如，考虑纯协调博弈和危险协调博弈之间的差异. 前者中玩家有相同的收益：

如果对玩家来说博弈是对称的，那么任何保持图形状的排列都应该显示出相等的收益：