import random # 初始化狐狸的位置 hole_list = [0,0,0,0,0] fox_hole = random.randint(0, 4) print(fox_hole) hole_list[fox_hole] = 1 # 初始化游戏状态 step = 1 max_step = 3 game_over = False # 游戏开始 print("游戏开始!") while step <= max_step and not game_over: # 玩家输入洞口号码 try: hole_num = int(input(f"第{step}次,请输入要打开的洞口号码(1-5): ")) if hole_num < 1 or hole_num > 5: raise ValueError except ValueError: print("您输入的洞口号码有误,请重新输入。") continue # 判断是否抓到了狐狸 if hole_list[hole_num-1] == 1: print("恭喜你,抓到了狐狸!") game_over = True else: print("很遗憾,这个洞里没有狐狸。") if step == max_step: print("很遗憾,您没有在规定次数内抓到狐狸,游戏结束。") game_over = True else: if fox_hole == 0: fox_hole = 1 elif fox_hole == 4: fox_hole = 3 else: fox_hole = random.choice([fox_hole - 1, fox_hole + 1]) print(fox_hole) hole_list[fox_hole] = 1 step += 1函数说明

时间: 2024-02-14 08:08:34 浏览: 245
这是一个 Python 代码,实现了一个简单的“抓狐狸”游戏。游戏规则如下:有五个洞口,其中一个洞口里有一只狐狸,玩家需要在规定次数内猜出狐狸在哪个洞口,并抓住它。 具体而言,代码首先使用 random 模块生成一个随机数 fox_hole,表示狐狸在哪个洞口。然后,代码使用一个列表 hole_list 来表示每个洞口是否被翻开,初始值都为 0,表示都没有被翻开。狐狸所在的洞口 hole_list[fox_hole] 被赋值为 1。 游戏开始后,代码使用一个 while 循环来控制游戏的进行。在每一轮中,玩家需要输入一个洞口号码,代码判断这个洞口是否是狐狸所在的洞口。如果是,输出“恭喜你,抓到了狐狸!”并将游戏状态 game_over 设置为 True,游戏结束。如果不是,输出“很遗憾,这个洞里没有狐狸。”并判断是否已经达到了规定的最大猜测次数 max_step。如果达到了最大次数,输出“很遗憾,您没有在规定次数内抓到狐狸,游戏结束。”并将游戏状态 game_over 设置为 True,游戏结束。如果没有达到最大次数,代码会重新计算狐狸所在的洞口 fox_hole(规则是狐狸只会往左或往右走一个洞口,不会走出地图),并将 hole_list 中对应的值设为 1。循环结束后,代码会将 step 加 1,进入下一轮游戏。 整个代码逻辑比较简单,主要是通过循环和条件判断来实现。
相关问题

import random # 初始化狐狸的位置 hole_list = [0] * 5 fox_hole = random.randint(0, 4) hole_list[fox_hole] = 1 # 初始化游戏状态 step = 1 max_step = 3 game_over = False # 游戏开始 print("游戏开始!") while step <= max_step and not game_over: # 玩家输入洞口号码 try: hole_num = int(input(f"第{step}次,请输入要打开的洞口号码(1-5): ")) if hole_num < 1 or hole_num > 5: raise ValueError if step > 1 and abs(hole_num - last_hole_num) != 1: raise ValueError except ValueError: print("您输入的洞口号码有误,请重新输入。") continue # 判断是否抓到了狐狸 if hole_list[hole_num - 1] == 1: print("恭喜你,抓到了狐狸!") game_over = True else: print("很遗憾,这个洞里没有狐狸。") if step == max_step: print("很遗憾,您没有在规定次数内抓到狐狸,游戏结束。") game_over = True else: last_hole_num = hole_num if fox_hole == 0: hole_num = random.randint(1, 2) elif fox_hole == 4: hole_num = random.randint(4, 5) else: hole_num = random.choice([fox_hole - 1, fox_hole + 1]) print(f"第二天,狐狸跳到了第{hole_num}个洞口。") step += 1分析

这段代码实现了一个简单的猎狐游戏,程序会随机生成一个狐狸藏匿的洞口,玩家需要在规定的次数内猜测狐狸的位置。如果玩家猜测正确,游戏结束,并输出恭喜信息;如果玩家猜测错误,则程序会输出提示信息,并继续游戏。如果在规定次数内未猜测到狐狸,则游戏失败,程序会输出失败信息。在游戏进行过程中,程序会模拟狐狸随机移动到相邻的洞口中,增加游戏的难度。程序使用了异常处理,可以避免玩家输入错误的洞口号码。

导入随机 # 初始化狐狸的位置 hole_list = [0] * 5 fox_hole = random.randint(0, 4) hole_list[fox_hole] = 1 # 初始化游戏状态 步骤 = 1 max_step = 3 game_over = False # 游戏开始 print(“游戏开始!”) 而步骤 <= max_step 而不是game_over: # 玩家输入洞口号码 try: hole_num = int(input(f“第{step}次,请输入要打开的洞口号码(1-5): ”)) 如果hole_num < 1 或 hole_num > 5: 如果步骤 > 1 和 abs(hole_num - last_hole_num) != 1,则引发 ValueError : 提高 ValueError ,但 ValueError 除外: print(“您输入的洞口号码有误,请重新输入。“) continue # 判断是否抓到了狐狸 if hole_list[hole_num - 1] == 1: print(”恭喜你,抓到了狐狸!“) game_over = True else: print(”很遗憾,这个洞里没有狐狸。“) if step == max_step: print(”很遗憾,您没有在规定次数内抓到狐狸,游戏结束。“) game_over = True else: last_hole_num = hole_num if fox_hole == 0: hole_num = random.randint(1, 2) elif fox_hole == 4: hole_num = random.randint(4, 5) else: hole_num = random.choice([fox_hole - 1, fox_hole + 1]) print(f”第二天,狐狸跳到了第{hole_num}个洞口。“) step += 1分析每句代码

1. `导入随机`: 导入Python标准库中的随机模块,用于生成随机数。 2. `hole_list = [0] * 5`: 创建一个长度为5的列表,用于表示5个洞口中是否有狐狸,0表示没有,1表示有。 3. `fox_hole = random.randint(0, 4)`: 生成一个0到4之间的随机整数,表示狐狸藏在哪个洞口中。 4. `hole_list[fox_hole] = 1`: 将狐狸藏匿的洞口标记为1,表示有狐狸。 5. `步骤 = 1`: 初始化步数为1。 6. `max_step = 3`: 初始化最大步数为3。 7. `game_over = False`: 初始化游戏状态为未结束。 8. `print("游戏开始!")`: 输出游戏开始提示。 9. `while 步骤 <= max_step and not game_over:`: 当步数小于等于最大步数且游戏未结束时,进入循环。 10. `try:`: 尝试执行以下代码块。 11. `hole_num = int(input(f"第{step}次,请输入要打开的洞口号码(1-5): "))`: 获取玩家输入的洞口号码。 12. `如果hole_num < 1 或 hole_num > 5:`: 如果玩家输入的洞口号码不在1-5之间,抛出ValueError异常。 13. `如果步骤 > 1 和 abs(hole_num - last_hole_num) != 1,则引发 ValueError:`: 如果当前步数大于1且当前洞口号码与上一次洞口号码之差不为1,抛出ValueError异常。 14. `但 ValueError 除外:`: 如果捕获到ValueError异常,执行以下代码块。 15. `print(“您输入的洞口号码有误,请重新输入。“)`: 输出提示信息。 16. `continue`: 跳过本次循环,继续下一轮循环。 17. `if hole_list[hole_num - 1] == 1:`: 如果玩家猜测的洞口中有狐狸,执行以下代码块。 18. `print(”恭喜你,抓到了狐狸!“)`: 输出玩家获胜的信息。 19. `game_over = True`: 将游戏状态设置为结束。 20. `else:`: 如果玩家猜测的洞口中没有狐狸,执行以下代码块。 21. `print(”很遗憾,这个洞里没有狐狸。“)`: 输出提示信息。 22. `if step == max_step:`: 如果当前步数等于最大步数,执行以下代码块。 23. `print(”很遗憾,您没有在规定次数内抓到狐狸,游戏结束。“)`: 输出游戏失败的信息。 24. `game_over = True`: 将游戏状态设置为结束。 25. `else:`: 如果当前步数小于最大步数,执行以下代码块。 26. `last_hole_num = hole_num`: 将本次猜测的洞口号码保存为上一次猜测的洞口号码。 27. `if fox_hole == 0:`: 如果狐狸藏在第一个洞口中,执行以下代码块。 28. `hole_num = random.randint(1, 2)`: 随机生成1或2,表示狐狸下一次会跳到第一个或第二个洞口中。 29. `elif fox_hole == 4:`: 如果狐狸藏在第五个洞口中,执行以下代码块。 30. `hole_num = random.randint(4, 5)`: 随机生成4或5,表示狐狸下一次会跳到第四个或第五个洞口中。 31. `else:`: 如果狐狸不在第一个或第五个洞口中,执行以下代码块。 32. `hole_num = random.choice([fox_hole - 1, fox_hole + 1])`: 随机从狐狸当前位置的相邻两个洞口中选择一个,表示狐狸下一次会跳到其中一个洞口中。 33. `print(f”第二天,狐狸跳到了第{hole_num}个洞口。“)`: 输出狐狸跳到的洞口号码。 34. `step += 1`: 步数加1,进入下一轮循环。
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假如你是Python老师以下是我的答辩作业,你会问我哪些问题并给出答案import pygame import random # 游戏窗口大小 SCREEN_WIDTH = 800 SCREEN_HEIGHT = 600 # 颜色定义 BLACK = (0, 0, 0) WHITE = (255, 255, 255) RED = (255, 0, 0) # 初始化游戏 pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT)) pygame.display.set_caption("Challenging Game") clock = pygame.time.Clock() # 创建玩家矩形 player_rect = pygame.Rect(0, 0, 50, 50) player_rect.centerx = SCREEN_WIDTH // 2 player_rect.centery = SCREEN_HEIGHT // 2 player_speed = 5 # 创建敌人列表 enemies = [] enemy_size = 30 enemy_speed = 2 for _ in range(10): enemy_rect = pygame.Rect(0, 0, enemy_size, enemy_size) enemy_rect.x = random.randint(0, SCREEN_WIDTH - enemy_rect.width) enemy_rect.y = random.randint(0, SCREEN_HEIGHT - enemy_rect.height) enemies.append(enemy_rect) # 创建目标对象 target_rect = pygame.Rect(0, 0, 20, 20) target_rect.x = random.randint(0, SCREEN_WIDTH - target_rect.width) target_rect.y = random.randint(0, SCREEN_HEIGHT - target_rect.height) # 游戏主循环 running = True score = 0 while running: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False keys = pygame.key.get_pressed() if keys[pygame.K_LEFT] and player_rect.left > 0: player_rect.x -= player_speed if keys[pygame.K_RIGHT] and player_rect.right < SCREEN_WIDTH: player_rect.x += player_speed if keys[pygame.K_UP] and player_rect.top > 0: player_rect.y -= player_speed if keys[pygame.K_DOWN] and player_rect.bottom < SCREEN_HEIGHT: player_rect.y += player_speed # 更新敌人位置 for enemy_rect in enemies: enemy_rect.x += random.randint(-enemy_speed, enemy_speed) enemy_rect.y += random.randint(-enemy_speed, enemy_speed) # 检测玩家与敌人的碰撞 for enemy_rect in enemies: if player_rect.colliderect(enemy_rect): running = False # 检测玩家与目标的碰撞 if player_rect.colliderect(target_rect): score += 1 target_rect.x = random.randint(0, SCREEN_WIDTH - target_rect.width) target_rect.y = random.randint(0, SCREEN_HEIGHT - tar

代码改进:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号,第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接,横向拼接,即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离(即每个值到质心的差的平方和) result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类,进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

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