【童年经典小游戏】使用Python实现经典贪吃蛇游戏

用python制作一个简单的贪吃蛇小游戏 前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入 贪吃蛇游戏是一款经典的益智游戏,既简单又耐玩。 回味童年经典,今天我们来一同学习贪吃蛇游戏的制作。 开发工具 python版本:3.6.8 编辑器:pycharm 相关模块 import copy import random import py 阅读详情
AI摘要

本文介绍如何用Python的Pygame库实现简化版贪吃蛇游戏。阐述了游戏基本逻辑,包括初始化场景、表示贪吃蛇、控制方向等。给出完整代码并解析关键点,还提及运行代码、解决中文显示问题的方法,最后提出拓展与优化建议。

使用Python实现经典贪吃蛇游戏

贪吃蛇(Snake)作为一个经典的小游戏,从早期的手机游戏到网页小游戏,一直深受玩家的喜爱。本文将详细介绍如何使用Python来实现一个简化版的贪吃蛇游戏,包括所需库的选择、游戏逻辑的设计、关键代码的剖析,以及如何对代码进行拓展和优化。

简介

贪吃蛇的游戏规则相对简单:玩家通过控制蛇的移动方向,让蛇吃掉场景中的食物,每吃到一个食物,蛇身会增长一节,同时得分增加。当蛇撞到墙壁或自身时,游戏结束。虽然逻辑简单,但是实现起来需要兼顾用户交互、动画刷新和碰撞检测等多个层面的问题。

实现思路与准备

游戏框架与库选择

实现贪吃蛇有多种途径,这里我们将使用Python的Pygame库来完成,它是一个基于SDL的简单易用的游戏开发框架。Pygame的优势在于:

  • 易于安装与使用
  • 提供处理图形、输入事件、声音等的API
  • 社区资源丰富

游戏基本逻辑

  1. 初始化游戏场景:定义窗口大小、背景颜色、刷新率等基本参数。
  2. 表示贪吃蛇:可以使用列表来表示蛇的身体,每个元素代表一个“块”的坐标(如网格坐标)。蛇头位于列表末尾,列表头部为蛇尾。
  3. 控制方向:通过键盘事件获取上下左右方向键的输入,更改蛇移动的方向。
  4. 移动与增长:每帧更新蛇头位置。如果吃到食物,不移除蛇尾(长度增加),否则移除蛇尾,保持长度。
  5. 食物生成:在随机位置生成食物,确保不与蛇身重叠。
  6. 碰撞检测:检测蛇头是否碰到边界或自身身体块,如是则游戏结束。
  7. 得分与显示:在窗口中显示当前得分、游戏状态等信息。

代码实现

完整代码

下面是一个简单版本的贪吃蛇代码示例。请确保本机已安装pygame库,可通过pip install pygame命令安装。

import pygame
import random
import sys

# 初始化Pygame
pygame.init()

# 定义颜色
WHITE = (255, 255, 255)
BLACK = (0, 0, 0)
RED = (200, 0, 0)
GREEN = (0, 200, 0)

# 游戏窗口尺寸与标题
WIDTH, HEIGHT = 600, 400
BLOCK_SIZE = 20  # 蛇与食物的大小
screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT))
pygame.display.set_caption("贪吃蛇游戏")

clock = pygame.time.Clock()

# 字体设置
font = pygame.font.SysFont(None, 30)

def draw_text(msg, color, x, y):
    text = font.render(msg, True, color)
    screen.blit(text, [x, y])

def create_food(snake_list):
    while True:
        x = random.randint(0, (WIDTH // BLOCK_SIZE) - 1) * BLOCK_SIZE
        y = random.randint(0, (HEIGHT // BLOCK_SIZE) - 1) * BLOCK_SIZE
        if [x, y] not in snake_list:
            return [x, y]

def game_loop():
    # 初始参数
    game_over = False
    game_close = False

    # 初始蛇位置与移动方向
    x = WIDTH // 2
    y = HEIGHT // 2
    x_change = 0
    y_change = 0

    snake_list = []
    snake_length = 1

    food = create_food(snake_list)
    score = 0

    while not game_over:
        while game_close:
            screen.fill(BLACK)
            draw_text("游戏结束,按 Q 退出 或 C 重来", RED, WIDTH//4, HEIGHT//3)
            draw_text(f"得分: {
     
     score}", WHITE, WIDTH//4, HEIGHT//3 + 40)
使用FSL对DTI数据进行预处理 在fsl官网我们可以看到是同时使用了AP和PA图像处理,采用的是最小二乘法将2个图像合并为1个图像。–inindex此处需要处理的是PA图像,在acq_param.txt中我们是把这个放在第一行的,此处为1,如果处理的是AP图像,则此处为2。为了校正磁场引起的畸变,对DTI的B0像分别采集了A>P和P>A的反向编码的两种B0像。即如果AP和PA只有1个B0像时,那么这里就是两行,如果各有3个B0像则这里应该是6行。假设转换后的图像为sub01_AP.nii.gz和sub01_PA.nii.gz。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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