推箱子游戏编程实现:C语言版本

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资源摘要信息: "C_Day08_pro_推箱子_" 本资源是一个基于C语言编写的简单推箱子游戏,名为"C_Day08_pro"。推箱子游戏是一种经典的益智游戏,玩家需要将箱子推到指定的位置。此版本的游戏支持基本的操作指令,例如上下左右移动,以及根据推动箱子的不同,显示不同的图案。这为游戏增添了变化和挑战性。游戏的代码文件命名为"C_Day08_pro.c",暗示这个项目可能是某个编程学习过程中的一个作业或者练习项目。 知识点详细说明: 1. 推箱子游戏概念: 推箱子游戏是经典的智力游戏之一,要求玩家在一个有限的空间内,通过推动箱子,以达到将箱子全部推到指定的位置。游戏通常包括地图、玩家、箱子和目标位置等元素。地图上有墙、通道和目标点,玩家需要使用逻辑思维和策略来完成游戏。 2. C语言编程基础: C_Day08_pro项目采用C语言编写。C语言是一种广泛使用的计算机编程语言,它具有结构化的特点,非常适合系统软件和应用程序的开发。通过这个项目,可以学习到C语言的基本语法、控制结构、数据类型和函数的使用。 3. 游戏操作逻辑: 项目描述提到游戏支持上下左右的移动指令,这涉及到在C语言中如何处理用户输入和在游戏逻辑中实现角色移动。程序员需要编写代码来检测用户的输入,并根据输入改变游戏地图上玩家和箱子的位置。 4. 图形界面展示: 描述中提到推动箱子后会有不同的图案展示,说明游戏可能实现了简单的图形用户界面。在C语言中,可以使用文本字符来模拟图形输出。这通常需要一些字符处理和屏幕刷新的技巧,例如使用标准库函数如printf()进行输出,以及使用库函数如system("cls")来清屏。 5. 程序文件命名规则: 文件名为"C_Day08_pro.c",表明这是一个C语言源代码文件。文件名通常用来表示文件的内容和用途,"C"代表它是C语言文件,"Day08_pro"可能指的是这是一天的学习项目或者是某一个特定的练习题号。 6. 游戏功能拓展: 该推箱子游戏可能只实现了最基本的功能,但事实上这类游戏可以进一步开发,例如增加多个关卡、复杂的游戏规则、更好的图形效果,以及计分和计时系统等,这些都是学习和实践编程的良好素材。 7. 编程调试和优化: 在开发过程中,编程调试是不可或缺的环节。程序员需要通过测试和调试来确保游戏能够正确运行,并对代码进行优化以提高效率和用户体验。 综上所述,C_Day08_pro是一个针对初学者的C语言编程练习项目,通过实现一个简单的推箱子游戏来加深对C语言编程概念的理解,并且在此基础上可以进行进一步的功能拓展和优化。这不仅有助于巩固编程基础,还能够提高解决问题和逻辑思维的能力。

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

2023-06-03 上传