board = np.zeros([8, 8]) board[1::2, ::2] = 1 board[::2, 1::2] = 1 print(board)

这段代码使用NumPy库创建了一个8x8的二维数组board，初始值全部设置为0。接着，代码通过切片的方式将board数组的第1、3、5、7行和第0、2、4、6列中的元素设置为1，从而实现了黑白棋盘格的效果。其中，切片表达式1::2表示从索引1开始，每隔2个元素取一个，即选取第1、3、5、7行；而切片表达式::2表示从索引0开始，每隔2个元素取一个，即选取第0、2、4、6列。最后，代码打印出了这个黑白棋盘的二维数组。

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# Transform a board(matrix) to a tensor def board2tensor(board, color, last_move, reshape_flag=True): # Current-Stone Layer cur = np.array(np.array(board) == color, dtype=np.int) # Enemy-Stone Layer e = np.array(np.array(board) == -color, dtype=np.int) # Last Step Layer l = np.zeros((board.shape[0], board.shape[1])) if last_move is not None: l[last_move[0]][last_move[1]] = 1 # Color Layer # flag = (1 if color == BLACK else 0) # c = flag * np.ones((board.shape[0], board.shape[1])) # Stack cur,e,c into tensor tensor = np.array([cur, e, l]) if reshape_flag: tensor = tensor.reshape(1, tensor.shape[0], tensor.shape[1], tensor.shape[2]) return tensor

这段代码是一个将棋盘(matrix)转换成张量(tensor)的函数。其中，参数board表示棋盘，color表示当前棋子的颜色，last_move表示上一次落子的位置。函数首先将棋盘中当前棋子的位置和对手棋子的位置分别转换成二值矩阵，然后将上一次落子的位置转换成只有一个位置值为1的矩阵。最后将这三个矩阵堆叠成一个张量，如果reshape_flag为True，则将其reshape成一个4维张量。

def coordinate_transform(move, type, size, flag): if move is None: return None board = np.zeros((size, size)) board[move[0]][move[1]] = 1 board_t = board_transform(board, type, flag) temp = np.where(board_t == 1) new_move = (temp[0][0], temp[1][0]) return new_move

此函数用于将棋盘中的落子位置坐标进行转换，返回新的落子位置坐标。其中参数说明如下：

- move：原始的落子位置坐标，形式为 (row, col)。
- type：变换类型，可选值为 1-8。
- size：棋盘大小，即行数和列数。
- flag：是否进行翻转变换，可选值为 True 或 False。

函数首先判断 move 是否为 None，如果是则直接返回 None。接着，将 move 坐标在棋盘上标记为 1，其余位置均为 0，得到一个二维数组 board。然后调用 board_transform 函数，对 board 进行变换，得到新的二维数组 board_t。接着，找到 board_t 中值为 1 的位置，得到新的落子位置坐标 new_move，返回 new_move。