http://blog.csdn.net/zhoucheng05_13/article/details/52242831

时间: 2023-04-24 09:02:01 浏览: 57
好的,我会用中文回复这篇博客:http://blog.csdn.net/zhoucheng05_13/article/details/52242831 这篇博客主要介绍了如何使用Python中的Pandas库进行数据分析。作者首先介绍了Pandas库的基本概念和用法,包括Series和DataFrame两种数据结构,以及如何读取和写入数据。 接着,作者介绍了如何对数据进行清洗和处理,包括缺失值处理、重复值处理、数据类型转换等。作者还介绍了如何使用Pandas进行数据分组和聚合,以及如何进行数据可视化。 最后,作者还介绍了如何使用Pandas进行时间序列分析和金融数据分析,包括如何计算收益率、波动率等指标。 总的来说,这篇博客对于想要学习Python数据分析的人来说是一篇很好的入门教程,值得一读。
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回答: 在配置maven的pom文件中可以找到相关节点,通过添加下列代码实现对资源文件的配置: ```xml <build> <resources> <resource> <directory>src/main/java</directory> <includes> <include>**/*.xml</include> </includes> </resource> </resources> </build> ``` <em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [IntelliJ IDEA:获取包路径下的xml文件,Could not find resource com/**/*.xml](https://blog.csdn.net/zhoucheng05_13/article/details/78072410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [npm run lint 报错 No files matching the pattern “‘./src/**/*.{ts,js,vue}‘“ were found.](https://blog.csdn.net/cn_lyg/article/details/128626522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

python黑白棋双人对战代码

以下是基于pygame实现的黑白棋游戏AI代码,使用了Min-max算法和Alpha-Beta剪枝实现人工智能对手。代码中包含了游戏界面的绘制、游戏规则的判断、AI对手的实现等。 ```python import pygame import sys import time import random import copy # 初始化pygame pygame.init() # 设置游戏界面大小 size = width, height = 640, 640 # 设置棋盘格子大小 grid_size = 80 # 设置棋盘大小 board_size = 8 # 设置棋子半径 piece_radius = int(grid_size / 2 - 5) # 设置棋盘边缘留白大小 margin = int(grid_size / 2) # 设置棋盘颜色 board_color = (0, 128, 0) # 设置棋子颜色 black_color = (0, 0, 0) white_color = (255, 255, 255) # 设置字体 font = pygame.font.Font(None, 32) # 设置AI搜索深度 search_depth = 3 # 定义棋盘类 class Board: def __init__(self): self.board = [[0 for i in range(board_size)] for j in range(board_size)] self.board[3][3] = self.board[4][4] = 1 self.board[3][4] = self.board[4][3] = -1 # 获取当前棋盘状态 def get_board(self): return self.board # 获取当前棋盘上黑白棋子的数量 def get_piece_count(self): black_count = 0 white_count = 0 for i in range(board_size): for j in range(board_size): if self.board[i][j] == 1: black_count += 1 elif self.board[i][j] == -1: white_count += 1 return black_count, white_count # 判断当前位置是否可以落子 def is_valid_move(self, x, y, color): if self.board[x][y] != 0: return False directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0), (1, 1), (-1, -1), (1, -1), (-1, 1)] for d in directions: if self.is_valid_direction(x, y, color, d): return True return False # 判断当前位置在某个方向上是否可以落子 def is_valid_direction(self, x, y, color, d): dx, dy = d x += dx y += dy count = 0 while x >= 0 and x < board_size and y >= 0 and y < board_size: if self.board[x][y] == -color: count += 1 x += dx y += dy elif self.board[x][y] == color: if count > 0: return True else: return False else: return False return False # 落子 def make_move(self, x, y, color): self.board[x][y] = color directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0), (1, 1), (-1, -1), (1, -1), (-1, 1)] for d in directions: self.make_flips(x, y, color, d) # 在某个方向上翻转棋子 def make_flips(self, x, y, color, d): dx, dy = d x += dx y += dy count = 0 while x >= 0 and x < board_size and y >= 0 and y < board_size: if self.board[x][y] == -color: count += 1 x += dx y += dy elif self.board[x][y] == color: for i in range(count): x -= dx y -= dy self.board[x][y] = color break else: break # 获取当前可以落子的位置列表 def get_valid_moves(self, color): valid_moves = [] for i in range(board_size): for j in range(board_size): if self.is_valid_move(i, j, color): valid_moves.append((i, j)) return valid_moves # 判断游戏是否结束 def is_game_over(self): black_count, white_count = self.get_piece_count() if black_count == 0 or white_count == 0 or black_count + white_count == board_size * board_size: return True if len(self.get_valid_moves(1)) == 0 and len(self.get_valid_moves(-1)) == 0: return True return False # 获取当前棋盘上黑白双方的得分 def get_score(self): black_score = 0 white_score = 0 for i in range(board_size): for j in range(board_size): if self.board[i][j] == 1: black_score += 1 elif self.board[i][j] == -1: white_score += 1 return black_score, white_score # 定义游戏类 class Game: def __init__(self): self.board = Board() self.current_player = 1 self.game_over = False # 切换当前玩家 def switch_player(self): self.current_player = -self.current_player # 处理鼠标点击事件 def handle_click(self, x, y): if self.current_player == 1: if self.board.is_valid_move(x, y, self.current_player): self.board.make_move(x, y, self.current_player) self.switch_player() self.check_game_over() # 处理AI落子 def ai_move(self): valid_moves = self.board.get_valid_moves(self.current_player) if len(valid_moves) > 0: best_move = self.get_best_move() self.board.make_move(best_move[0], best_move[1], self.current_player) self.switch_player() self.check_game_over() # 获取最佳落子位置 def get_best_move(self): return self.minimax(self.board, search_depth, self.current_player) # Min-max算法 def minimax(self, board, depth, color): if depth == 0 or board.is_game_over(): return None, self.evaluate(board, color) if color == 1: best_score = -float('inf') best_move = None for move in board.get_valid_moves(color): new_board = copy.deepcopy(board) new_board.make_move(move[0], move[1], color) score = self.minimax(new_board, depth - 1, -color)[1] if score > best_score: best_score = score best_move = move else: best_score = float('inf') best_move = None for move in board.get_valid_moves(color): new_board = copy.deepcopy(board) new_board.make_move(move[0], move[1], color) score = self.minimax(new_board, depth - 1, -color)[1] if score < best_score: best_score = score best_move = move return best_move, best_score # Alpha-Beta剪枝 def alphabeta(self, board, depth, color, alpha, beta): if depth == 0 or board.is_game_over(): return None, self.evaluate(board, color) if color == 1: best_score = -float('inf') best_move = None for move in board.get_valid_moves(color): new_board = copy.deepcopy(board) new_board.make_move(move[0], move[1], color) score = self.alphabeta(new_board, depth - 1, -color, alpha, beta)[1] if score > best_score: best_score = score best_move = move alpha = max(alpha, best_score) if alpha >= beta: break else: best_score = float('inf') best_move = None for move in board.get_valid_moves(color): new_board = copy.deepcopy(board) new_board.make_move(move[0], move[1], color) score = self.alphabeta(new_board, depth - 1, -color, alpha, beta)[1] if score < best_score: best_score = score best_move = move beta = min(beta, best_score) if alpha >= beta: break return best_move, best_score # 评估当前棋盘状态 def evaluate(self, board, color): black_score, white_score = board.get_score() if color == 1: return black_score - white_score else: return white_score - black_score # 检查游戏是否结束 def check_game_over(self): if self.board.is_game_over(): self.game_over = True # 绘制游戏界面 def draw(self, screen): screen.fill(board_color

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