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本文介绍了使用Python及其Turtle模块实现的一系列编程小游戏,包括贪吃蛇、吃豆人、Flappy等经典游戏,帮助读者提升编程技能和娱乐性。

大家好,小编来为大家解答以下问题,python编程游戏代码大全200行,python编程游戏代码可复制,今天让我们一起来看看吧!

给IT入门加星标,提升编程技能

free-python-games,一行代码就能进入使用Python开发的小游戏快乐玩耍!

安装
pip install freegames

Python包括随您的安装一起分发的大量标准库。标准库有一个称为Turtle的模块,这是一种向普通人介绍python编程的流行方法python爱心代码。今天介绍的所有游戏都是使用Python及其Turtle模块实现的。

每个游戏都完全独立于其他游戏,不试一试 您永远都不知道最喜欢哪种游戏。

安装完之后我们可以使用"python -m freegames list"来查看所有的游戏

ant           蚂蚁
bagels     百吉饼
bounce    反弹
cannon    加农大炮      
connect   五子棋    
crypto     加密
fidget      
flappy    flappy
guess    猜一猜
life          生活
maze       迷宫
memory   记忆
minesweeper 扫雷艇
pacman      吃豆人
paint           绘图
pong          乒乓
simonsays 西蒙说
snake         贪吃蛇
tictactoe    井字棋
tiles            华容道
tron           特隆

贪吃蛇

贪吃蛇 -经典街机游戏。使用箭头键导航并吃绿色食品。每次食用食物,蛇就会长出一段。避免自己进食或出界!

python -m freegames.snake

 

吃蛇的玩法想必不用过多解释了,使用键盘⬆️⬇️⬅️➡️即可操控

吃豆子

吃豆子 –经典街机游戏。使用箭头键导航并吃掉所有白色食物。提防漫游迷宫的红色幽灵。

python -m freegames.pacman

Flappy

Flappy-bird启发游戏。单击屏幕拍打翅膀。当您飞越屏幕时,请当心黑乌鸦。

 

python -m freegames.flappy

 

加农炮

大炮-射击运动。单击屏幕发射您的炮弹。炮弹在其路径中弹出蓝色气球。弹出所有气球,然后才能越过屏幕。

python -m freegames.cannon

五子棋 

python -m freegames.connect

[连接]五子棋。单击一行以放一枚。第一个垂直,水平或对角线连接四枚棋子的玩家获胜!

数字记忆

数字记忆–数字对的益智游戏。单击磁贴以显示数字。匹配两个数字,图块将消失以显示图像。

python -m freegames.memory

打砖块

打砖块–经典街机游戏。使用键盘上下移动键盘。第一位错过球的球员输了。

python -m freegames.pong

 

西蒙说

西蒙说-经典的记忆益智游戏。单击屏幕开始。观察图案,然后按相同顺序单击图块。每次您正确设置序列,模式都会增加一个步骤。

python -m freegames.simonsays

井字游戏

这个游戏我打赌你一定玩过,单击屏幕即可放置一个X或O,当三个同样的图案在一条直线上就赢了–经典游戏。单击屏幕放置一个X或O。连续连接三个,您就赢了!

python -m freegames.tictactoe

华容道

华容道–将数字滑动到位的益智游戏。单击与空正方形相邻的图块以交换位置。您能从左到右,从下到上地数一到十五张吗?

python -m freegames.tiles

迷宫

[迷宫] –从一侧移到另一侧。点击屏幕可跟踪从一侧到另一侧的路径。

python -m freegames.maze

绘画

绘画–在屏幕上绘制线条和形状。单击以标记形状的起点,然后再次单击以标记形状的终点。可以使用键盘选择不同的形状和颜色。

python -m freegames.paints

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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