编写一个泰坦宙斯之战的代码
时间: 2024-02-05 16:13:52 浏览: 27
以下是一个简单的泰坦宙斯之战的代码示例:
```python
import random
# 泰坦宙斯的属性
titan_health = 100
titan_attack = 10
# 玩家的属性
player_health = 100
player_attack = 15
# 战斗开始
print("泰坦宙斯之战开始!")
while True:
# 玩家攻击
damage = random.randint(1, player_attack)
print("你对泰坦宙斯造成了%d点伤害。" % damage)
titan_health -= damage
# 判断泰坦宙斯是否死亡
if titan_health <= 0:
print("你战胜了泰坦宙斯!")
break
# 泰坦宙斯攻击
damage = random.randint(1, titan_attack)
print("泰坦宙斯对你造成了%d点伤害。" % damage)
player_health -= damage
# 判断玩家是否死亡
if player_health <= 0:
print("你被泰坦宙斯击败了!")
break
```
这个代码模拟了一个简单的泰坦宙斯之战,玩家和泰坦宙斯轮流攻击对方直到其中一方死亡。玩家和泰坦宙斯的攻击力和生命值都是固定的,但你可以根据需要进行修改。
相关问题
java宙斯泰坦之战
以下是Java实现宙斯和泰坦之间模拟交战的代码:
```java
import java.util.Random;
public class ZeusVsTitan {
public static void main(String[] args) {
Zeus zeus = new Zeus(1000);
Titan titan = new Titan(700);
battle(zeus, titan);
}
public static void battle(Fighter fighter1, Fighter fighter2) {
Random random = new Random();
while (fighter1.getHp() > 0 && fighter2.getHp() > 0) {
int attack1 = random.nextInt(71); // 宙斯攻击力在0~70之间
fighter2.attacked(attack1);
System.out.println("Zeus attacked Titan, Titan lost " + attack1 + " HP, remaining HP: " + fighter2.getHp());
if (fighter2.getHp() <= 0) {
System.out.println("Titan died, Zeus wins!");
break;
}
int attack2 = random.nextInt(101); // 泰坦攻击力在0~100之间
fighter1.attacked(attack2);
System.out.println("Titan attacked Zeus, Zeus lost " + attack2 + " HP, remaining HP: " + fighter1.getHp());
if (fighter1.getHp() <= 0) {
System.out.println("Zeus died, Titan wins!");
break;
}
}
}
}
class Fighter {
private int hp;
public Fighter(int hp) {
this.hp = hp;
}
public int getHp() {
return hp;
}
public void attacked(int attack) {
hp -= attack;
}
}
class Zeus extends Fighter {
public Zeus(int hp) {
super(hp);
}
}
class Titan extends Fighter {
public Titan(int hp) {
super(hp);
}
}
```
泰坦尼克生存预测大概代码
以下是一个简单的泰坦尼克生存预测的代码示例,使用了 Scikit-learn 和 Pandas 库。
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 处理数据
data.dropna(inplace=True)
data = pd.get_dummies(data, columns=['Sex', 'Embarked'])
# 分割数据集
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这个代码示例首先读取了泰坦尼克数据集,然后进行了数据处理,包括删除缺失值和对分类变量进行独热编码。接着,使用 `train_test_split` 函数将数据集分割成训练集和测试集。然后,使用决策树算法建立模型,并使用训练集进行训练。最后,使用测试集进行预测,并使用 `accuracy_score` 函数计算模型的准确率。
需要注意的是,这只是一个简单的代码示例,并不一定是最优的方案。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的算法和参数,并进行更加细致的数据处理和模型评估。