15组任务2:俄罗斯方块需求分析

枯木逢春 2021-09-28 15:04:13

1.团队序号:15组

小组成员:姜鑫硕  常春  张健  崔庭玮  赵子霖  齐兴皓

2.需求分析

目标人群:小范围内同学及老师

实现目标:仅作为提升技能的实践项目,不真正参与大面积用户交互,以身边同学及老师意见为开发方向

原型图

总体需求分析:该项目需要一个良好的界面,能与键盘鼠标等外部设备交互,可以供玩家自己选择游戏难度与背景音乐的控制,其次需要实现不同方块在接受外部方向调整时的相应方案,总体具备以下功能

(1)各种不同方块初始形态的设置(方向,颜色,形状等问题的初始化)

(2)用户控制对初始方块的干预(加速下坠,直接坠底,方向变换)

(3)判断每行各个格子的占用情况,当行满自动削行且累计积分

(4)具有开始,暂停,重新开始游戏等功能的键位及功能设置

项目模拟:

游戏开始后,随机生成一个方块下坠并在右上角提前显示,然后在游戏区域产生,右上角继续显示下一个下坠物,当前下坠五下落到底后,右上角下坠物开始出现在游戏区域,循环往复,直到游戏结束或暂停。

当玩家交互时,程序根据玩家指令对下坠方块的形态与速度进行更改,并根据实时位置检测,若旋转位置已被占用则指令失效。

根据玩家一次性削行数量积分,一次性消耗行数越多积分越多

NABCD模型分析 

N:根据身边小范围使用者体验进行功能完善

A:熟练使用Java完成项目搭建与后续改进

B:童年经典游戏,很多人都有游戏经验与怀旧情结,愿意主动体验

C:同样选择俄罗斯方块项目的小组

D:动员小组成员及老师进行一定程度的推广

3.小组互评

 姜鑫硕常春   张健   崔庭玮赵子霖齐兴皓
姜鑫硕101010101010
常春101010101010
张健101010101010
崔庭玮101010101010
赵子霖101010101010
齐兴皓101010101010

 

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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2021.08.24

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