JAVASCRIPT斗地主游戏实现与源码分享

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0 下载量 59 浏览量 更新于2024-11-10 收藏 73KB RAR 举报
资源摘要信息:"本文档包含了一系列与斗地主游戏相关的JavaScript文件,这些文件构成了一个在线斗地主游戏的基础代码库。斗地主是一种流行的扑克游戏,通常由三个玩家参与,使用一副54张牌(包括两个王牌)。文档中的文件似乎包括了游戏的不同版本或是不同部分的源代码。以下是基于所提供文件信息的详细知识点: 1. JavaScript编程语言的应用: - 斗地主游戏的实现证明了JavaScript在前端开发领域的灵活性和多功能性。 - JavaScript可以处理游戏逻辑,如牌的洗牌、发牌、出牌规则以及判断胜负。 - 该游戏的前端交互界面极有可能使用了JavaScript进行动态更新和响应玩家操作。 2. 斗地主游戏规则的实现: - 游戏逻辑需要精确实现斗地主规则,包括牌型的判断(单张、对子、顺子、连对、飞机、炸弹等)。 - 牌的分配算法需要公平地洗牌并正确发给三位玩家。 - 游戏还需要考虑地主的选取,以及如何在玩家中传递地主牌。 3. 文件命名习惯及压缩文件的结构: - “ddz.rar”,“ddz.js”,“ddz.zip”,表明这些文件可能是一个压缩包的不同版本或是同一项目在不同开发阶段的存档。 - “casual.js”可能代表了游戏的非正式或休闲版本。 - 压缩包内可能包含多个文件,例如“***.txt”可能是一个文本文件,包含项目描述、说明或是其他资源链接。 - “ddz”可能是项目或游戏的简称,用于区分项目中的不同部分。 4. 文件压缩技术: - 压缩文件是网络传输和存储的重要技术,它可以帮助减少文件大小,加快下载速度。 - RAR和ZIP是两种常见的文件压缩格式,通常可以有效减小文件尺寸,但需要相应的解压工具来恢复文件。 5. 开发和调试过程: - 开发者在编写斗地主游戏时,可能会使用到如Chrome DevTools、Firefox Developer Tools等浏览器内置的开发者工具进行调试和优化。 - 在开发过程中,可能会涉及到版本控制工具,例如Git,以方便对代码进行管理、分支处理和团队协作。 6. 网络资源和文件托管: - “***.txt”文件名暗示了可能与一个网络资源托管平台有关,可能是一个用于存储和分享项目代码的平台。 - PUDN(Python, Java, C, C++, Android, PHP, .NET, etc)是一个资源下载网站,可能涉及到此游戏项目的下载或者提供相关开发资源。 7. 项目管理与维护: - 项目中可能包含多个文件和版本,表明了项目管理和版本控制的重要性,以及代码维护的需要。 - 项目可能需要持续的更新和改进,以便修复发现的任何错误和增强游戏功能。 综上所述,该文件集合涉及了前端编程、游戏开发、文件压缩和网络资源管理等多个知识点。通过分析文件的标题、描述、标签和文件列表,可以对斗地主游戏的开发和实现有一个基本的了解。"

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