20234216《Python程序设计入门》实验四报告

20234216李政宇 2024-05-28 21:12:03

课程:《Python程序设计》
班级:2342
姓名:李政宇

学号:20234216
实验教师:王志强
实验日期:2023年5月14日
必修/选修: 专选课

1.实验内容

编写经典小游戏贪吃蛇

2.实验设计

首先导入模块

 1.创建游戏窗口

1.1 游戏初始化

1.2初始化蛇的位置 蛇的长度10 10 也就是蛇的X Y坐标

首先设置蛇的一个运行方向,接下来判断键盘事件再决定蛇的运行方向。· 

1.3初始小蛇移动方向

1.4 初始化食物的位置

2.绘制贪吃蛇与食物

2.1获取蛇的长度,移动蛇的身子

2.2键盘控制移动 

2.3更改蛇头位置

3.如果蛇吃到了自己

游戏运行

 

实验中遇到的问题:

1.实验中第一次写代码时一些细节没有考虑到位,绘制贪吃蛇背景的代码出现了错误,经过讨论将错误代码改正。

2.代码写完善以后游戏却无法运行,起初以为是防火墙的问题。经过长期查找也未发现问题根源。在老师的帮助下发现是代码的缩进出现问题。最终游戏得以正常运行。

实验感想体会:

要想学好Python需要在具体的操作中巩固知识,可以通过视频等学习方式来进行编程。制作时如果出现了问题,首先要自己去努力找到问题所在,然后在及时向同学老师提问,解决问题。

 

Python课程总结:

  时光飞逝,转眼间,本学期的Python学习就要画上句号了。还记得学期初的时候,我对这门课程令我十分期待。一方面我是十分想掌握这项技能,但是极差的计算机基础也让我但心自己难以学懂。在听了几次课以后,我发现自己难以跟上课堂节奏,因此一度十分失落。但是我清楚,学习注定不是一帆风顺的,要想掌握一门陌生的技能,需要拿出坚定的决心,不能被困难所击倒。我在课后会自主学习,通过看课本的方式掌握一些基本知识、操作。后来我去向王老师请教,老师耐心指点了我,告诉我要想真正学会Python,需要去具体地做一些应用,比如小游戏、计算器、爬虫。在老师的帮助下我取得了较大的进步。

  本学期在王老师的悉心教导下,我了解了Python的不少知识,了解到了爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、游戏、网络安全等。我在一个过去不够了解的领域拓宽了自我的学识。这离不开王老师对我的宽容和耐心,王老师在课堂上总会细心地为我们讲解每个知识点,每当我们有不懂的地方要问老师时,老师总会不厌其烦地为我们讲解,帮助我们解决了不少问题。我经过学习,我逐渐找到了学习Python的快乐。

  至于意见方面,我觉得老师可以通过开发小程序或使用学习通等方式,让同学们在课堂上现编小程序已检测大家是否掌握老师所讲的内容,一来可以帮助大家练习巩固,二来可以提高大家的课堂参与度。同时希望该课程能够出一套自编教材讲义,供同学们学习使用,统一购买的教材不便随身携带,使用率低,可以根据课程具体情况适当简化、总结等等。

  老师在本学期最后一堂课中对我们的寄语令我十分感动,我会铭记老师对我们的期望,珍惜大学的四年时光,努力奋斗、不负韶华。感谢老师!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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内容概要:本文研究了一种周期感知LightGBM预测与NSGA-Ⅱ优化耦合的建筑群能源系统协同调度方法,旨在提升建筑群能源系统的低碳经济性和运行效率。该方法首先利用周期感知的LightGBM模型对建筑群的能源负荷与可再生能源出力进行高精度时序预测,充分挖掘数据中的周期性规律,显著提高预测准确性;随后,结合多目标优化算法NSGA-Ⅱ,构建协同调度模型,综合考虑经济成本、碳排放和能源利用率等多个目标,求解得到一组帕累托最优调度方案,实现多目标间的均衡优化。研究通过Python编程实现了完整的预测与优化流程,并在实际场景中验证了所提方法在降低系统运行成本和减少碳排放方面的有效性。; 适合人群:具备一定Python编程基础,从事电力系统、能源管理、智能优化或机器学习相关领域的研究人员与工程技术人员,尤其适合关注多目标优化与时间序列预测融合应用的硕士、博士研究生及科研工作者。; 使用场景及目标:①应用于建筑群、园区等多主体能源系统的协同调度与低碳优化;②实现对光伏、负荷等具有强周期性特征的时间序列数据进行精准预测;③解决能源调度中经济性、环保性等多目标相互冲突的优化问题,获得兼顾各方需求的调度策略。; 阅读建议:此资源以实际代码实现为核心,建议读者在学习过程中结合Python代码,重点理解周期特征提取、LightGBM模型构建、NSGA-Ⅱ算法应用及多目标优化结果分析等关键环节,并尝试在不同场景下复现和调整参数,以深化对方法原理与工程应用的理解。

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