20234126 实验四 《Python程序设计》实验报告

20234126连菡 2024-06-30 23:31:22

# 20234126 2023-2024-2 实验四报告

课程:《Python程序设计》
班级: 2341
姓名: 连菡
学号:20234126
实验教师:王志强
实验日期:2024年6月18日
必修/选修: 公选课

## 1.实验内容
Flappy Bird是一款鸟类飞行游戏,由越南河内独立游戏开发者阮哈东(Dong Nguyen)开发。在 FlappyBird这款游戏中,玩家只需要用一根手指来操控,单击触摸手机屏幕,小鸟就会往上飞。不断地单击屏幕,小鸟就会不断地往高处飞;放松手指,则会快速下降。玩家要控制小鸟一直向前飞行,并且注意躲避途中高低不平的管子。如果小鸟碰到了障碍物,游戏就会结束。每当小鸟飞过一组管道,玩家就会获得1分。
在FlappyBird游戏中,主要有两个对象:小鸟和管道。可以创建Bird类和Pineline类来分别表示这两个对象。小鸟可以通过上下移动来躲避管道,所以在Bird类中创建一个birdUpdate()方法,实现小鸟的上下移动。为了体现小鸟向前飞行的特征,可以让管道一直向左侧移动,这样在窗口中就好像小鸟在向前飞行。所以,在Pineline类中也创建一个updatePipeline()方法,实现管道的向左移动。此外,还创建了3个函数:createMap()函数用于绘制地图;checkDead()函数用于判断小鸟的生命状态; getResult()函数用于获取最终分数。最后在主逻辑中,实例化类并调用相关方法,实现相应功能。

## 2. 实验过程及结果


1.搭建主框架
Flappy Bird游戏有两个对象:小鸟和管道。先来创建这两个类,类中具体的方法可以先使用pass语句代替。然后创建一个绘制地图的函数 createMap()。最后,在主逻辑中绘制背景图片。
2.创建小鸟类
该类需要初始化很多参数,所以定义一个init__(方法,用来初始化各种参数,包括鸟飞行的几种状态、飞行的速度、跳跃的高度等。然后定义birdUpdate()方法,该方法用于实现小鸟的跳跃和坠落。接下来,在主逻辑的轮询事件中添加键盘按下事件或鼠标单击事件,如按下鼠标,使小鸟上升等。最后,在createMap()方法中,显示小鸟的图像。
3.创建管道类
同样,在_init_0方法中初始化各种参数,包括设置管道的坐标,加载上下管道图片等。然后在updatePipeline()方法中,定义管道向左移动的速度,并且当管道移出屏幕时,重新绘制下一组管道。最后,在createMap()函数中显示管道。
在createMap()函数内,设置先显示管道,再显示小鸟。这样做的目的是为了当小鸟与管道图像重合时,小鸟的图像显示在上层,而管道的图像显示在底层。
4.计算得分
当小鸟飞过管道时,玩家得分加1。这里对于飞过管道的逻辑做了简化处理:当管道移动到窗体左侧一定距离后,默认为小鸟飞过管道,使分数加1,并显示在屏幕上。
5.碰撞检测
当小鸟与管道相撞时,小鸟颜色变为灰色,游戏结束,并且显示总分数。在checkDead()函数中通过pygame.Rect()可以分别获取小鸟的矩形区域对象和管道的矩形区域对象,该对象有一个colliderect()方法可以判断两个矩形区域是否相撞。如果相撞,设置Bird.dead属性为True。此外,当小鸟飞出窗体时,也设置Bird.dead属性为True。最后,用两行文字显示游戏得分。

运行结果

作业展示

所用到的素材

 

 

 

## 3. 实验过程中遇到的问题和解决过程
- 问题1:代码是按照教材编写的,但是无法运行;
- 问题1解决方案:缺少部分代码导致无法运行,又搜索了相关的代码。
- 问题2:不会再csdn上上传视频;
- 问题2解决方案:还是通过搜索解决了问题。
 


## 其他(感悟、思考等)

应该按时按点完成实验报告,不然会给老师和同学带来麻烦,这是很不好的。王老师是很理解我们的老师,上课也深入浅出,跟着老师学习到了之前不知道的知识,感谢老师一个学期的辛勤教导!

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详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[自行车(bicycle), 汽车(car), 牛(cow), 鹅(goose), 马(horse), 人(human), 摩托车(motorbike), 羊(sheep), 危险标志(ss danger), 左转标志(ss left), 禁止鸣笛标志(ss no horn), 停车标志(ss parking), 右转标志(ss right), 停止标志(ss stop), 人行横道标志(ss xwalk), 绿灯(tl green), 关灯(tl off), 红灯(tl red), 黄灯(tl yellow)] · 训练集:1365 张 · 验证集:90 张 · 测试集:62 张 · 总计:1517 张 该数据集基于室内模拟交通场景构建,聚焦于交通标志、车辆及动物等目标的精准识别,为智能交通系统训练提供高质量样本,具有显著的行业应用价值与技术研究意义。训练集、验证集与测试集分别包含1365张、90张与62张图像,数据分布比例合理,训练集规模充足以保障模型学习充分,验证集与测试集用于模型性能评估,有效支撑模型迭代优化。所有目标均经过严格标注,边界框绘制精准,类别标注规范统一,无模糊或错误标注情况,确... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 41 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9644** mAP50-95 | 0.7193 Precision | 0.9278 Recall | 0.9049 train/box_loss | 0.8936 tra...

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