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

时间: 2024-04-23 07:27:17 浏览: 25
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简单的print输出语句

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

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。...

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

- 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...

import numpy as np import cv2 as cv import glob # termination criteria criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) # prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0) objp = np.zeros((67,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2) # Arrays to store object points and image points from all the images. objpoints = [] # 3d point in real world space imgpoints = [] # 2d points in image plane. images = glob.glob('.jpg') for fname in images: img = cv.imread(fname) gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # Find the chess board corners ret, corners = cv.findChessboardCorners(gray, (7,6), None) # If found, add object points, image points (after refining them) if ret == True: objpoints.append(objp) corners2 = cv.cornerSubPix(gray,corners, (11,11), (-1,-1), criteria) imgpoints.append(corners2) # Draw and display the corners cv.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners2, ret) cv.imshow('img', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()为什么没有加载出图片

这段代码中使用了glob.glob函数来获取所有.jpg文件，但你需要确保这些文件与代码在同一目录下，且命名正确。如果你的图片文件不是以.jpg结尾的，需要相应地更改代码中的文件类型。此外，代码中没有指定图片文件的...

import random import sys import numpy as np def draw_map(board, length): for i in range(length): print('====',end='') print('') for i in range(length): for j in range(length): print('| ' + str(board[i, j]) + ' ',end='') print('') for i in range(length): print('====',end='') print('') def init(board, length, ore_num, rock_num): board[0, 0] = 8 #8是存放矿的地方 board[length-1, 0] = 9 #9是充电的地方 for i in range(ore_num): #生成矿物 x = random.randint(0, length-1) y = random.randint(0, length-1) if board[x,y] == 0: board[x,y] = 1 #1是矿 else: i -= 1 for i in range(rock_num): #生成障碍物 x = random.randint(0,length-1) y = random.randint(0,length-1) if board[x,y] == 0: board[x,y] = 2 #2是岩石 else: i -= 1 def main(): length = 5 # 长宽 ore_num = 5 # 矿物数量 rock_num = 5 # 岩石数量 board = np.zeros((length, length)) init(board, length, ore_num, rock_num) draw_map(board,length) if __name__ == '__main__': main() 我想让打印的数字没有小数点，应该怎么改

修改draw_map函数中的print语句，将str(board[i, j])改为str(int(board[i, j]))即可实现： def draw_map(board, length): for i in range(length): print('====',end='') print('') for i in range(length)...

请扮演一个Python终端。我的命令是：import numpy as np def create_board(): board = np.zeros((15,15)) return board def place_piece(board, row, col, piece): board[row][col] = piece def is_valid_move(board, row, col): if row < 0 or row > 14 or col < 0 or col > 14: return False if board[row][col] != 0: return False return True def get_winner(board): # 检查行 for i in range(15): for j in range(11): if board[i][j] == board[i][j+1] == board[i][j+2] == board[i][j+3] == board[i][j+4] and board[i][j] != 0: return board[i][j] # 检查列 for i in range(11): for j in range(15): if board[i][j] == board[i+1][j] == board[i+2][j] == board[i+3][j] == board[i+4][j] and board[i][j] != 0: return board[i][j] # 检查对角线 for i in range(11): for j in range(11): if board[i][j] == board[i+1][j+1] == board[i+2][j+2] == board[i+3][j+3] == board[i+4][j+4] and board[i][j] != 0: return board[i][j] for i in range(11): for j in range(4, 15): if board[i][j] == board[i+1][j-1] == board[i+2][j-2] == board[i+3][j-3] == board[i+4][j-4] and board[i][j] != 0: return board[i][j] return 0 board = create_board() game_over = False turn = 1 while not game_over: if turn == 1: row = int(input("Player 1, enter row: ")) col = int(input("Player 1, enter col: ")) if is_valid_move(board, row, col): place_piece(board, row, col, 1) turn = 2 else: row = int(input("Player 2, enter row: ")) col = int(input("Player 2, enter col: ")) if is_valid_move(board, row, col): place_piece(board, row, col, 2) turn = 1 print(board) winner = get_winner(board) if winner != 0: print("Player " + str(winner) + " wins!") game_over = True

您的命令是：import numpy as np def create_board(): board = np.zeros((15,15)) return board def place_piece(board, row, col, piece): board[row][col] = piece def is_valid_move(board, row, col): if row ...

images= glob.glob('./image/*.jpg') # print(images) for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Find the chess board corners # If desired number of corners are found in the image then ret = true ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE) """ If desired number of corner are detected, we refine the pixel coordinates and display them on the images of checker board """ if ret == True: objpoints.append(objp) # refining pixel coordinates for given 2d points. corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria) imgpoints.append(corners2) # Draw and display the corners img = cv2.drawChessboardCorners(img, CHECKERBOARD, corners2, ret) # cv2.imshow('img',img) # cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # h, w = np.array(img).shape[:2] h, w = img.shape[:2] """ Performing camera calibration by passing the value of known 3D points (objpoints) and corresponding pixel coordinates of the detected corners (imgpoints) """ ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) print("Camera matrix : \n") print(mtx) print("dist : \n") print(dist) print("rvecs : \n") print(rvecs) print("tvecs : \n") print(tvecs)这段代码有错误，请帮我找出来

objp = np.zeros((1, CHECKERBOARD[0] * CHECKERBOARD[1], 3), np.float32) objp[0, :, :2] = np.mgrid[0:CHECKERBOARD[0], 0:CHECKERBOARD[1]].T.reshape(-1, 2) 3. 可能存在一些图像无法找到所有的角点，导致...
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m, n = board.shape new_board = np.zeros((m, n), dtype=int) for i in range(m): for j in range(n): count = np.sum(board[max(0, i-1):min(m, i+2), max(0, j-1):min(n, j+2)]) - board[i, j] if board[i,...

python： 请完成以下操作： （1）对一个 5x5 的随机矩阵做归一化，并分别输出原始矩阵和归一化后的矩阵 （2）创建一个 8x8 的矩阵，并设置成棋盘样式, 并输出 （3）打印输出 numpy 的版本和配置信息 （4）创建一个值域范围从 10 到 49 的向量并输出

chess_board = np.zeros((8, 8), dtype=int) chess_board[::2, ::2] = 1 # 将奇数行偶数列设为1 chess_board[1::2, 1::2] = 1 # 将偶数行奇数列设为1 print("棋盘样式矩阵:") print(chess_board) （3）打印输出...

cv2.stereoCalibrate使用例子

objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size gray_left = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR...

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