python围棋人机对战代码

当然，我可以给你介绍一下Python围棋人机对战的代码。在Python中，你可以使用一些库来实现围棋人机对战，比如使用`pygame`库来创建游戏界面，使用`tensorflow`库来构建和训练神经网络模型等。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python实现围棋人机对战：

import pygame
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 创建游戏界面
def create_board():
    board = np.zeros((19, 19))
    return board

# 绘制游戏界面
def draw_board(board):
    # 绘制棋盘
    for i in range(19):
        pygame.draw.line(screen, (0, 0, 0), (30, 30 + i * 30), (570, 30 + i * 30), 1)
        pygame.draw.line(screen, (0, 0, 0), (30 + i * 30, 30), (30 + i * 30, 570), 1)
    # 绘制棋子
    for i in range(19):
        for j in range(19):
            if board[i][j] == 1:
                pygame.draw.circle(screen, (0, 0, 0), (30 + j * 30, 30 + i * 30), 13)
            elif board[i][j] == -1:
                pygame.draw.circle(screen, (255, 255, 255), (30 + j * 30, 30 + i * 30), 13)

# 人机对战
def human_vs_ai():
    board = create_board()
    pygame.init()
    screen = pygame.display.set_mode((600, 600))
    pygame.display.set_caption("围棋人机对战")
    screen.fill((255, 206, 158))
    draw_board(board)
    pygame.display.flip()
    clock = pygame.time.Clock()
    running = True
    while running:
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT:
                running = False
            elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:
                if event.button == 1:
                    x, y = event.pos
                    i = (y - 30) // 30
                    j = (x - 30) // 30
                    if i >= 0 and i < 19 and j >= 0 and j < 19 and board[i][j] == 0:
                        board[i][j] = 1
                        draw_board(board)
                        pygame.display.flip()
                        # AI下棋
                        ai_move = ai_play(board)
                        board[ai_move[0]][ai_move[1]] = -1
                        draw_board(board)
                        pygame.display.flip()

        clock.tick(60)

    pygame.quit()

# AI下棋
def ai_play(board):
    # 使用训练好的神经网络模型进行预测
    model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
    # 进行预测...
    return move

if __name__ == '__main__':
    human_vs_ai()

这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。同时，你还需要准备一个训练好的神经网络模型来进行AI的下棋预测。