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!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

...全文
278 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文研究基于粒子群算法(PSO)优化模糊C均值聚类(FCM)的居民用电行为分析方法,提出一种改进的FCM聚类算法,通过引入粒子群优化机制,有效提升聚类性能与收敛效率,克服传统FCM算法易陷入局部最优、对初始聚类中心敏感等缺陷。研究基于Matlab平台实现算法代码,对居民用电负荷数据进行聚类分析,识别不同用户的典型用电模式与行为特征,进而支持电力系统的需求侧精细化管理、用户分群运营、个性化用电服务推荐以及中长期负荷预测。该方法在智能电网与大数据背景下展现出良好的应用前景,特别适用于大规模居民用电数据的行为挖掘与模式识别任务。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、数据挖掘或智能优化算法背景的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事智能电网、负荷特性分析、需求响应、用户行为研究等方向的硕士、博士研究生及高校教师。; 使用场景及目标:①实现居民用户用电行为的有效分类与典型负荷曲线提取;②优化电力客户细分策略,支撑差异化电价、需求响应激励政策的设计与实施;③为负荷预测、电网规划、配电台区管理提供数据驱动的决策依据;④作为高水平学术论文(如EI、SCI期刊)的研究基础,用于算法复现、性能对比与创新改进。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解PSO-FCM算法的具体实现流程,重点关注粒子编码方式、适应度函数构建、聚类有效性评价指标(如轮廓系数、误差平方和)的应用,鼓励在真实用电数据集上进行实验验证,并尝试引入其他优化策略或评估维度以进一步提升模型鲁棒性与实用性。
【重要提示】本资源设置为0积分下载,若非0积分请勿轻易下载 亲爱的CSDN用户: 首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况: 本资源原本已设置为“0积分下载”,即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素,自动将部分资源的积分调整为非0数值(如1积分、2积分、5积分等)。这是平台系统的自动行为,而非作者本人的设定。 因此,如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0(例如显示为1、2、3……),请谨慎决定是否下载。 如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效,或者实际上该资源本应是免费的,作者无法为此承担积分损失或退还操作。强烈建议:仅在页面显示为0积分时进行下载。 另外,本资源描述中并未直接提供具体的下载地址或外部链接,因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址,这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分,请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策,作者没有权限修改平台自动设定的积分值。 感谢你的理解与支持。技术分享本应开放,但受限于平台规则,特此提醒如上。祝学习进步!
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a1913ccaa47a 在信息技术领域中,图像处理占据着核心地位,特别是在嵌入式系统以及移动设备上,由于受到资源条件的制约,常常需要将高分辨率的图像格式转化为低分辨率的格式,以此来提升显示效能和存储容量。"bmp格式转为rgb565格式图片转换工具"正是为了应对这种需求而研发的。BMP(Bitmap)是一种广泛应用的位图格式,它完整地记录了图像的每一个像素点信息,涵盖了色彩深度、透明度等参数。然而,这种格式在内存消耗和处理速率方面并不具备优势,尤其是在需要高速渲染的情境下。RGB565是一种16位的色彩编码格式,普遍应用于嵌入式系统,例如由微控制器控制的LCD显示屏。它通过分配5位红色、6位绿色以及5位蓝色分量来表现色彩,总共能够呈现2^16 = 65536种色彩,尽管其色彩数量(约1670万种)少于BMP的24位色彩,但足以满足绝大多数显示场景,并且显著降低了数据存储和传输的负担。这种转换工具的运作机制在于读取BMP文件中的每一个像素点,然后依照RGB565的编码规范重新组织色彩信息。在BMP文件中,像素数据一般以行为单位进行存储,遵循从左到右、自下而上的顺序。而在RGB565格式中,每个像素点由两个字节构成,其中红色和蓝色各占5位,绿色占据6位,这样的布局旨在提升内存中的对齐效率。转换流程通常包括以下几个环节:1. 分析BMP文件头部:BMP文件头部包含了图像的宽度、高度、色彩深度等关键数据,这是进行转换的依据。2. 获取像素数据:按照BMP文件的结构读取每一行的像素点信息。3. 色彩转换:将每个24位RGB色彩点转换为16位RGB565格式。4. 输出新格式:将转换后的RGB565数据写入新的...
内容概要:本文系统研究了基于合作博弈理论的综合能源系统利益分配优化调度方法,并配套提供了完整的Matlab代码实现。针对多个能源主体协同运行场景下的利益分配难题,文章构建了严谨的合作博弈模型,结合优化调度算法,在实现系统整体经济效益最大化的同时,确保各参与方之间的利益分配公平合理。研究内容涵盖模型的数学建模、理论推导、求解流程设计及仿真验证全过程,重点突出了Shapley值等经典博弈分配方法在能源系统中的应用,具有较强的理论深度与工程实践价值,适用于致力于高水平学术研究(如EI/SCI论文撰写)的科研人员。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及博弈论基础知识,从事综合能源系统调度、分布式能源协同管理、能源互联网经济性分析等方向研究的硕士、博士研究生及高校科研人员。; 使用场景及目标:①用于多主体综合能源系统中利益分配机制的设计与仿真分析;②支撑高质量学术论文的撰写、复现与创新;③为实际能源项目中的协调调度决策与经济性评估提供理论依据与技术工具支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块研读,深入理解合作博弈模型与优化调度算法的耦合逻辑,重点关注Shapley值等分配机制的计算实现,并可通过调整参数或拓展模型结构进行二次开发与对比实验

93

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
Python程序设计作业
软件构建 高校 北京·丰台区
社区管理员
  • blackwall0321
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧