C++网络军棋游戏源代码分享

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资源摘要信息: "Junqi_军棋"是一个使用C++编写的网络类棋牌游戏,专指军棋游戏。军棋,又称为陆战棋、陆海空棋等,是一种模拟战争的棋类游戏,玩家需要在棋盘上排兵布阵,运用策略和技巧与其他玩家对抗。此资源提供了下载渠道,适合对网络编程或游戏开发感兴趣的学习者进行学习和研究。 军棋游戏的历史可以追溯到古代中国,它的规则经过演变逐渐形成了多种不同的版本。现代网络军棋是在传统军棋基础上加入了网络对战的功能,使得玩家可以在互联网上与他人进行实时对弈,增加了游戏的趣味性和挑战性。 使用C++开发军棋游戏,要求开发者掌握扎实的编程基础,了解面向对象编程思想,熟悉网络编程和图形用户界面(GUI)编程。C++是一种编译型语言,它支持多种编程范式,包括过程化、面向对象和泛型编程。在开发网络军棋游戏时,开发者需要运用C++的STL(标准模板库)进行数据结构和算法的设计,使用socket编程实现网络通信,并且利用诸如Qt、wxWidgets或MFC等第三方库来设计和实现游戏界面。 网络军棋游戏的实现涉及几个关键技术点: 1. 游戏逻辑编程:包括棋子的类型、棋盘的规则、胜负判定等。 2. 网络通信:涉及客户端和服务器之间的数据传输,通常使用TCP/IP协议来保证数据包的可靠传输。 3. 用户界面设计:提供用户友好的操作界面,显示棋盘、棋子以及玩家状态等信息。 4. 多线程处理:网络通信和用户界面响应需要异步处理,以保证游戏的流畅性,避免界面卡顿。 5. 安全性考虑:在进行网络编程时,要防止作弊、非法连接等安全问题。 下载资源包括: - "***.txt":可能是下载链接或者开发者资源信息的文本文件。 - "源文件":这应该包含了实际的C++源代码文件,这些文件是游戏的实现基础,详细记录了游戏的开发过程和代码实现。学习这些源代码对于理解游戏设计和网络编程技术都是非常有帮助的。 对于有兴趣学习网络编程和游戏开发的学习者来说,通过研究这些源代码可以了解到如何使用C++实现一个完整的网络应用,并且可以在此基础上进行功能扩展或性能优化。同时,这也能够帮助学习者在实际的开发过程中遇到类似问题时,能够更快地定位问题和解决问题。

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