(原创评论)CCTV6-武侠人物志.诗意武者.程小东

本文回顾了知名武术指导程小东的经典作品及其对新派武侠风格的影响,并对比了他在不同类型武侠片中的表现。

(原创评论)CCTV6-武侠人物志.诗意武者.程小东

by emilmatthew

08/12/27

当程小东说道:"拍一个东西就是要别人没做过,要有创新。。。"我心里一凉,估计再看到类似<笑傲江湖>,<新龙门客栈>这类新派武侠影视作品的概率已经微乎其微了。。。

200811276201827_7818021055693.jpg


  
  视频地址
  http://space.tv.cctv<wbr>.com/act/video.jsp?v<wbr>ideoId=VIDE122162180<wbr>4263264</wbr></wbr></wbr>
  
  一直以来,都非常喜欢程小东担任武侠指导的作品,像<新龙门客栈>(BOTH 电影和电视剧),<笑傲江湖I>。里面的武打动作洒脱、漂亮,给人一种很美的武侠动作的意境。和以甄子丹为代表那种很"硬"的武打动作比起来,给人以更多遐想空间。一般看着这样的片子,心里就会想,嗯,古代的江湖应该就是这个样子吧。
  
  谈到成长经历,程小东说自己基本是在电影世界里泡大的,他老爸就是拍电影的,而他更是从小就看李翰祥、胡金铨导演拍电影,当个小龙套更是家常便饭。所以,这个世界上可以有很多的陈小A,陈小B,陈小C,但大师级的陈小东只此一家,别无分号,因为他的成长经历是无法被复制的。
  
  90年代初只所以能有那么一大批经典新派武侠作品,应该说是很多杰出的演员(像林青霞、梁家辉、张曼玉等),导演(徐克)和武术指导(程小东)在自己最黄金的时期聚集在一起的结果。过了那个时间段,因为各中原因,很难再有类似的作品了。于是,世界上又多了一批可以被称作经典的作品,一如我们去看60年代的经典像<龙门客栈>、<大醉侠>,它们的经典从来不会因为年代的久远而褪色。
  
  在采访中,程小东还谈了一些拍摄时的技术细节,他对许多细节把握的细腻程度,一如一位久经江湖的高手那般:信手捻来,但招招精准而完美。
  
  在最近的一些作品中,像<十面埋伏>,<满城尽带黄金甲>,程小东更多谈的是在技术的创新上是如何如何,比方说,四十多个人同时从百米的高空吊"威亚";拍几千人战斗场面之不易等等。话语间,我已分明感受不到程小东在谈新派武侠剧时的那份自然感情的流露。其实,最该问的是,这几部算是武侠片吗?它们充其量,只能算是给老外看的“中国大片”,喜欢看传统武侠片的中国观众在其中只会有一种迷失感。但这和程小东无关,他在这几部戏中的地位,也只能算是个“打工的”,并没有太多武侠武打发挥的空间。
  
  所以,多年之后,我们不希望也不太可能看到这样的介绍:
  程小东,知名武术指导,代表作:<十面埋伏>,<满城尽带黄金甲>。
  
  因为上面这两部电影会很快被人忘却,群众的眼睛是雪亮的,经典的作品像<笑傲江湖>,<新龙门客栈>从来就不会被忘记。空洞、没有亮点的情节与主题,即使有再好的技术,再唯美的画面,最后也只能成为从眼前滑过的一个瞬间而已。
  
  多年之后,我相信,程小东的介绍还是如此:
  程小东,知名武术指导,代表作:<笑傲江湖>,<新龙门客栈>,<倩女幽魂>
  
  如果到时,能在其代表作中再多出那么一两部经典之作,那才真是我等影迷之福。

``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据时明确解析日期列 data = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区(200户以上)类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\煤改电用户功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) # 筛选两个用户 user1 = data[data["用户/台区名称"] == "程玉林(煤改电)"] user2 = data[data["用户/台区名称"] == "程小东(煤改电)"] # 按日期对齐并相加(填充缺失值为0) combined = ( user1.set_index("数据日期") .reindex(columns=user2.columns) # 确保列对齐 .fillna(0) + user2.set_index("数据日期").fillna(0) ) # 提取时间列(0:15至24:00) time_columns = user1.columns[8:-1] # 跳过前8列元数据和最后一列 # 绘制7天功率曲线 plt.figure(figsize=(15, 8)) for date in combined.index.unique(): daily_data = combined.loc[date, time_columns] plt.plot( daily_data.values, label=date.strftime("%Y-%m-%d") # 现在 date 是 datetime 对象 ) plt.xlabel("时间点(15分钟间隔)") plt.ylabel("总有功功率(kW)") plt.title("程玉林 + 程小东:7×24小时功率叠加图") plt.xticks( range(0, 96, 4), [f"{i//4}:{i%4*15:02d}" for i in range(0, 96, 4)], rotation=45 ) plt.legend() plt.grid() plt.tight_layout() # 防止标签重叠 plt.show()```C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe C:\Users\tengh\Desktop\3\10.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\tengh\Desktop\3\10.py", line 26, in <module> plt.plot( ~~~~~~~~^ daily_data.values, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ label=date.strftime("%Y-%m-%d") # 现在 date 是 datetime 对象 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ) ^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 3827, in plot return gca().plot( ~~~~~~~~~~^ *args, ^^^^^^ ...<3 lines>... **kwargs, ^^^^^^^^^ ) ^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1777, in plot lines = [*self._get_lines(self, *args, data=data, **kwargs)] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 297, in __call__ yield from self._plot_args( ~~~~~~~~~~~~~~~^ axes, this, kwargs, ambiguous_fmt_datakey=ambiguous_fmt_datakey, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ return_kwargs=return_kwargs ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ) ^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 491, in _plot_args axes.yaxis.update_units(y) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\axis.py", line 1754, in update_units default = self._converter.default_units(data, self) File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\category.py", line 106, in default_units axis.set_units(UnitData(data)) ~~~~~~~~^^^^^^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\category.py", line 182, in __init__ self.update(data) ~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\category.py", line 217, in update _api.check_isinstance((str, bytes), value=val) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\tengh\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\matplotlib\_api\__init__.py", line 92, in check_isinstance raise TypeError( ...<4 lines>... type_name(type(v)))) TypeError: 'value' must be an instance of str or bytes, not a numpy.float64 进程已结束,退出代码为 1
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