在day04代码的基础上添加以下功能实现:       1 、开始游戏后,在不同的位置显示5辆同一类型会左右运动的敌军坦克。      2、控制主角坦克开始运动并射击敌军坦克,坦克消灭后记录记录得分。      3、当所有敌军坦克被消灭完后,显示统计结果。5 秒后进入下一关。      4、第二关 加载新的地图,显示10辆坦克,其中5辆跟第一关的一样,另外5辆类型不同,且会上下移动。     5、控制主角坦克开始运动并射击敌军坦克,坦克消灭后记录记录得分。      6、当所有敌军坦克被消灭完后,显示统计结果。5秒后游戏结束。

时间: 2024-04-10 16:32:00 浏览: 256
要实现这些功能,你需要对游戏的代码进行一些修改和扩展。下面是一个大致的实现思路: 1. 在游戏开始后,你可以在不同的位置创建5辆敌军坦克,并让它们左右移动。你可以在游戏循环中更新它们的位置,并在绘制时将它们显示在正确的位置上。 2. 控制主角坦克运动和射击敌军坦克,你可以使用键盘监听器来处理玩家输入。根据玩家按键来改变坦克的位置和方向,并在玩家按下射击键时创建一颗子弹,并判断是否击中敌军坦克。 3. 当敌军坦克被消灭完后,你可以显示统计结果,包括得分。你可以使用一个变量来记录得分,并在适当的时机进行增加。在敌军坦克被消灭完后,你可以等待5秒钟,然后进入下一关。 4. 第二关加载新的地图和更多的敌军坦克。你可以设计新的地图,并根据地图上的位置信息创建10辆坦克,其中5辆与第一关相同,另外5辆类型不同且上下移动。 5. 控制主角坦克运动和射击敌军坦克,方式同第一关。 6. 当所有敌军坦克被消灭后,显示统计结果,并等待5秒钟后结束游戏。 这只是一个大致的实现思路,具体的代码修改和扩展根据你的游戏架构和设计来决定。希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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Get  the  start  day  of  month/1/year   def  getStartDay(year,  month):

### 回答1: 可以使用Python内置的calendar模块来获取给定年份和月份的第一天是星期几。 下面是一个示例代码,可以实现你想要的功能: ```python import calendar def getStartDay(year, month): # 获取给定年份和月份的第一天是星期几 return calendar.weekday(year, month, 1) # 示例 print(getStartDay(2021, 10)) # 输出:4,表示2021年10月1日是星期五 ``` 在这个示例中,我们首先导入了Python中的calendar模块。然后定义了一个名为getStartDay的函数,它接受两个参数:年份和月份。函数内部使用calendar.weekday函数来获取给定年份和月份的第一天是星期几,并将其返回。最后,我们可以调用这个函数并传入2021年10月来测试它是否正常工作。 ### 回答2: 要实现这个函数,可以使用weekday()方法来计算指定日期所在的星期几。在Python中,0代表星期一,1代表星期二,以此类推,6代表星期日。 首先,导入calendar模块。然后,使用calendar.weekday(year, month, 1)通过year、month、1来获取给定日期的星期几。 接下来,需要将星期几的数字转换为对应的中文。可以定义一个列表weekdays来存储中文的星期几标识。注意,列表的索引与星期几的数字刚好对应。 最后,返回对应星期几的中文标识。 以下是函数的代码实现: ```python import calendar def getStartDay(year, month): weekdays = ['星期一', '星期二', '星期三', '星期四', '星期五', '星期六', '星期日'] start_day = calendar.weekday(year, month, 1) return weekdays[start_day] ``` 使用示例: ```python start_day = getStartDay(2022, 1) print(start_day) ``` 输出结果: ``` 星期五 ``` 这表示2022年1月1日是星期五。 ### 回答3: getStartDay(year, month)函数用于获取给定日期的星期几。 首先,我们需要创建一个列表,将每个月的天数存储在其中。 然后,我们需要计算给定年份的1月1日是星期几。我们可以使用公式 year = (year - 1) % 7 来计算,其中0代表星期日,1代表星期一,以此类推。 接下来,我们需要计算给定日期的前一个月有多少天。我们可以使用 month_list[month-2] 来获取前一个月的天数。 最后,我们可以使用公式 (start_day + (day - 1)) % 7 来计算给定日期的星期几,其中start_day是1月1日的星期几。 下面是实现getStartDay(year, month)函数的代码: def getStartDay(year, month): month_list = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] start_day = (year - 1) % 7 day = month_list[month-2] return (start_day + (day - 1)) % 7 这个函数将返回一个整数值,代表给定日期的星期几。其中0代表星期日,1代表星期一,以此类推。

SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count  27 FROM (  28   SELECT sub.cuid  29     FROM (  30         SELECT cuid, ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY cuid) group by cuid AS rn  31             FROM map_huiyan_short_stay  32                 WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605  33                   ) sub  34                     WHERE rn = 1  35                     ) t1  36                     JOIN (  37                       SELECT cuid, city_name  38                         FROM map_huiyan_long_stay_with_area  39                           WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android'  40                           ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid  41                           GROUP BY t2.city_name;解释一下这段代码并检查其是否存在错误

这段代码的作用是从两个表中获取数据并进行连接、分组和计数。以下是代码的解释和可能的错误检查: 1. 第 28-34 行:这是一个子查询,选择了 `map_huiyan_short_stay` 表中的 `cuid` 列,并使用窗口函数 `ROW_NUMBER()` 对它们进行排序并生成行号。然后,使用 `GROUP BY` 子句将结果按照 `cuid` 分组,并将分组后的结果命名为 `sub`。但是,这里使用了不正确的语法,`group by cuid AS rn` 应该改为 `ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY cuid) AS rn`。 2. 第 35-40 行:这是主查询部分,连接了两个子查询。第一个子查询 `t1` 是之前的子查询结果,通过条件 `rn = 1` 获取每个 `cuid` 的第一行。第二个子查询 `t2` 选择了 `map_huiyan_long_stay_with_area` 表中的 `cuid` 和 `city_name` 列。应该检查表名、列名和条件是否正确。 3. 第 41 行:这是对结果进行分组计数,按照 `t2.city_name` 进行分组,并计算每个分组中的行数。这部分代码看起来没有错误。 针对第 28-34 行的错误,修正后的代码如下: ```sql SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count FROM ( SELECT sub.cuid FROM ( SELECT cuid, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY cuid) AS rn FROM map_huiyan_short_stay WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605 ) sub WHERE rn = 1 ) t1 JOIN ( SELECT cuid, city_name FROM map_huiyan_long_stay_with_area WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android' ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid GROUP BY t2.city_name; ``` 请检查并确保表名、列名和条件的正确性,以及修复了语法错误。 希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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解释这个代码def Agg(Feature):     for dataset in [df_train,df_test]:         for feat_1 in ['year','month','WeekOfYear','day']:             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_mean'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].mean()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_median'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].median()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_std'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].std()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].min()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].max()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_sum'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].sum()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_range'] = dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] - dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min']             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_var'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].var()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_skew'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].skew()))             for n in [0.10,0.25,0.75,0.90]:                 dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_quantile_{n}'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].quantile(n)))        feats = ['meantemp'] for feat in feats:             Agg(feat) print('处理删除前的特性: ', df_train.shape) cols = df_train.columns dup = [] for feat_1 in tqdm(cols):     if (feat_1 in dup):         continue     for feat_2 in cols.drop(feat_1):         if (feat_2 in dup):             continue         if (df_train[feat_1].equals(df_train[feat_2])):             df_train.drop(feat_2,inplace=True,axis=1)             dup.append(feat_2) for feat in tqdm(df_test.columns):     if ((len(df_train[feat].value_counts().keys()) == 1) | (len(df_test[feat].value_counts().keys()) == 1)):         df_train.drop(feat,inplace=True,axis=1)         df_test.dr

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