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Python拼图游戏(含爬山算法人机对战功能)

拼图游戏与拼图游戏原理一致,把打乱了的或图片经移动,拼成给定的目标或图片,其中总有一个空的地方,让相邻(上下左右)的方块移动,直至达到目标。 import random#显示拼图def disp(s, d): #s和d是两个符串,把0换成空格,把摆放到指定位置 s = .join(s).replace(0, ) d = .join ls = #空给左右的位置坐标 ls += return ls#爬山算法状态计算函,从当前状态s到终态d所需要的总步def getInstance(s,d): #依次计算s和d中相同的距离 divmod(s.index(n), 3) t2 = divmod(d.index(n), 3) sumi += abs(t1-t2) + abs(t1-t2) return sumi#让机器根据与目标各差距之和的策略选定一个移动 只要输入空格相邻的,该即被移到空格处。=>左边的为你已经移动的步及你可移动的。完成任务的步越少,你的游戏成绩越高。祝你幸运!)

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python入门教程NO.7 用python一个猜游戏

本文涉及的python基础语法为while循环Python3中while语句常常被用于循环执行某个程序,任何非0和非空null的值,都会被条件判断为Truewhile 条件语句...: 代码块...当判断条件假 ,如果不用break语句跳出循环,它将无线循环下去 print(i) #输出0 ~ 5之间的所有整 i += 1 if i > 5: #当i大于5时,跳出while循环 break 注意:如果不小心出了无限循环 ,而没有break,你可以使用 CTRL+C 来中断循环。 0while num < 3: print({}小于3.format(num)) num += 1else: print({}等于3.format(num)) #输出:0小于31小于32小于33等于3用python 设计一个简单的猜游戏设计要求:设置一个0~99之间的整num,请你的朋友输入一个guess_num如果guess_num 等于 num,打印出提示:恭喜你猜对了如果guess_num 大于 num

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    TensorFlow从0到1 - 11 - 74行Python实现手识别

    然而,实现它们并进行复杂的手识别任务,只需要74行Python代码(忽略空行和注释)。要知道如果采用编程的方法(非学习的方式)来挑战这个任务,是相当艰难的。 本篇将分析这份Python代码“network.py”,它基于NumPy,在对50000张图像学习后,即能够识别0~9手,正确率达到95%以上。 MNIST据集?MNIST早在1998年,在AT&T贝尔实验室的Yann LeCun就开始使用人工神经网络挑战手识别,用于解决当时银行支票以及邮局信件邮编自动识别的需求。 据集MNIST由此产生。它包含从0~9共10种手,训练图片集60000张,测试图片集10000张,可在Yann LeCun的网站下载。 接下来,定义了一个3层的神经网络:输入层784个神经元(对应28x28的体图像);隐藏层30个神经元;输出层10个神经元(对应10个手)。

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    TensorFlow从0到1 | 第十一章 74行Python实现手识别

    然而,实现它们并进行复杂的体识别任务,只需要74行Python代码(忽略空行和注释)。要知道如果采用编程的方法(非学习的方式)来挑战这个任务,是相当艰难的。 本篇将分析这份Python代码“network.py”,它基于NumPy,在对50000张图像学习后,即能够识别0~9手,正确率达到95%以上。 MNIST据集?MNIST早在1998年,在AT&T贝尔实验室的Yann LeCun就开始使用人工神经网络挑战体识别,用于解决当时银行支票以及邮局信件邮编自动识别的需求。 而现今,体识别,已经成了机器学习的入门实验案例。算法实验使用最广泛的据集就是MNIST,由Yann LeCun提供下载。 接下来,定义了一个3层的神经网络:输入层784个神经元(对应28x28的体图像);隐藏层30个神经元;输出层10个神经元(对应10个手)。

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    python——符串母大小转换

    在日常符串操作中需要对其做大小操作,python 中提供了四种大小相关的操作方法: s = HeLLo pYTHON 方法 解释 返回值 s.upper() 全部大 ‘HELLO PYTHON’ s.lower() 全部小 ‘hello python’ s.capitalize() 首母大,其余小 ‘Hello python’ s.title() 每个单词首母大 ‘Hello Python

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    python 节读

    with open('somefile.bin', 'rb') as f: data = f.read()

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    《小功能》python实现文本中的小转大

    文章目录python工具实现文本中的小转大 源码效果图python工具实现文本中的小转大python工具实现文本中的小转大源码# -*- coding:utf-8 -*-# usrbinpython ------------------------------------------------- File Name : num2chn Description : 小转大中文 Envs :

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    Python中使用大母和生成随机符串

    To generate the random string, we could use the following modules from python,   本文的目的是生成带有大母和的随机符串 要生成随机符串,我们可以使用python中的以下模块,   random module – for random string generation 随机模块 –用于随机符串生成 String module 步骤1:使用符串常量string.ascii_uppercase可以在单个符串中获取所有大母。 string.ascii_uppercase常包含所有大母,即ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ 。    步骤2:运行for循环x次,使用random.choice()从符串常量中获取符,然后使用join函将其附加到符串变量中。 选择功能用于获取单个符。

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    的根

    f(12345) -> 1+2+3+4+5=15 --->1+5=6;ab = 10a+b =9a+a+b; 这和a+b相差9a,也就是9的倍。 如果大一点也是一样, 100a+10b+c = 99a+9b+a+b+c,和a+b+c相差9的倍99a+9b=9(10a+b)。 把所有位相加的结果就是9的倍取余。 另外先减一再加一的原因是不会等于10, 如果可以被9整除,直接取余就会是0,这样在计算过程中,先保证所有位相加是取余0-8,这样在结果+1时候,就会是1-9,不会出现0值。

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    python

    range()函>>> range(1,5) # 代表从1到5(不包含5)>>> range(1,5,2) # 代表从1到5,间隔2(不包含5)>>> range(5) # 代表从0到5(不包含5)> 可以是列表,元祖,符串>>> import random>>> x=list(range(5)... )>>> x>>> random.choice(x)2>>> random.choice(x)3> step -- 指定递增基。 :random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整。 其中参a是下限,参b是上限,生成的随机n: a > random.randint(1,3)3>>> random.randint(1,3)1>>> random.randint(1,3)2

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    Python将阿拉伯转化为中文大

    利用Python将阿拉伯转化为中文大,其实最麻烦的地方就是中间空多个0的问题,这种情况下,采用拆分法则,将一个大,先拆分成整部分和小 部分,再对整部分按照仟、万、亿、兆分位拆分为四个符串组成的 List,每个符串最多4个符,然后对每个分位的符串用大转换成大,最 后合并,这样等于缩减了问题,处理就相对简单了#! usrbinenv python-- coding: utf-8 --算法说明:要求符串输入,现将符串差费为整部分和小部分生成list将整部分拆分为:三组符串组成的List:(根据实际输入生成阶梯 List)例如:600190000010.70整部分拆分为:然后对list中每个符串分组进行大化再合并最后处理小部分的大化class cnumber: cdict={} gdict={} xdict ={0:u零,1:u壹,2:u贰,3:u叁,4:u肆,5:u伍,6:u陆,7:u柒,8:u捌,9:u玖} def csplit(self,cdata): #拆分函,将整符串拆分成的list g=len

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    Python将阿拉伯转化为中文大

    利用Python将阿拉伯转化为中文大,其实最麻烦的地方就是中间空多个0的问题,这种情况下,采用拆分法则,将一个大,先拆分成整部分和小 部分,再对整部分按照仟、万、亿、兆分位拆分为四个符串组成的 List,每个符串最多4个符,然后对每个分位的符串用大转换成大,最 后合并,这样等于缩减了问题,处理就相对简单了#! usrbinenv python-- coding: utf-8 --算法说明:要求符串输入,现将符串差费为整部分和小部分生成list将整部分拆分为:三组符串组成的List:(根据实际输入生成阶梯 List)例如:600190000010.70整部分拆分为:然后对list中每个符串分组进行大化再合并最后处理小部分的大化class cnumber: cdict={} gdict={} xdict ={0:u零,1:u壹,2:u贰,3:u叁,4:u肆,5:u伍,6:u陆,7:u柒,8:u捌,9:u玖} def csplit(self,cdata): #拆分函,将整符串拆分成的list g=len

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    Softmax 识别手

    TensorFlow 入门(二):Softmax 识别手 MNIST是一个非常简单的机器视觉据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素的手组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些手的图片进行分类,转成0~9一共十类。? 我们可以用一个组来表示这张图片:?我们把这个组展开成一个向量,长度是 28x28 = 784。如何展开这个组(间的顺序)不重要,只要保持各个图片采用相同的方式展开。 这里手识别为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函的推广。 Placeholder的第一个参据类型,第二个参代表tensor的shape,也就是据的尺寸,这里None代表不限条的输入,784代表每条输入是一个784维的向量。

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    kaggle-识别手

    下载据到本地,加载据import numpy as npimport csvimport pandas as pd def load_data(csv): lines = csv.reader(open (csv)) l = , dtype=float)train = llabel = l a = pd.DataFrame(train)# 二值化,不影响显示a = 1 l = load_data(test.csv )test = np.array(l, dtype=float)a = pd.DataFrame(test)# 二值化,不影响显示a = 1import seaborn as sns%matplotlib 画一个像素图片,第二个图片,上面预测是0from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport csv

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    Python | TensorBoard】用 PCA 可视化 MNIST 手识别据集

    主成分分析(PCA)是一种常用的据降维方法,可以将高维据在二维或者三维可视化呈现。具体原理我在这里就不再详述,网上有很多教程都不错,可以参考 这里 或者 PCA 的维基百科页面。 假设我们的据集是 m×nm×n 的,即 mm 个样本,每个样本 nn 个属性(特征),那么我们想要将这些据呈现在图上,以便让我们对据有个直观的了解或者其他用途。换句话说,需要 n

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    Python 符串大小转换

    以下代码演示了如何将符串转换为大母,或者将符串转为小母等:# Filename : test.py# author by : str = www.runoob.comprint(str.upper ()) # 把所有符中的小母转换成大母print(str.lower()) # 把所有符中的大母转换成小母print(str.capitalize()) # 把第一个母转化为大母 ,其余小print(str.title()) # 把每个单词的第一个母转化为大,其余小 执行以上代码输出结果为:WWW.RUNOOB.COMwww.runoob.comWww.runoob.comWww.Runoob.Comcapitalize () 函补充 需要注意的是: 1、首符会转换成大,其余符会转换成小。 2、首符如果是非母,首母不会转换成大,会转换成小

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    Python读取Json入Exce

    ,也就是说,所有为“XX”的键对应的值在一列,且每个典中的不同键的键值保证在同一行。 解决思路是,读取json文件,然后遍历典的键和值,读完第一个典并入Excel后换行,读取第二个典。 worksheet.write(0, 3, label=OTHER) # 读取json文件with open(test.json, r) as f: data = json.load(f) # 将json入 excel# 变量用来循环时控制入单元格,感觉有更好的表达方式val = 1for list_item in data: for key, value in list_item.items(): if 2,实际使用的过程中列表典中还包含了典,同样进行遍历即可。

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    python神经网络编程实现手识别

    本文实例为大家分享了python实现手识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下import numpyimport scipy.special#import matplotlib.pyplotclass matplotlib.pyplot.show()#nn=n.query((numpy.asfarray(all_value)255.0*0.99)+0.01)#for i in nn :# print(i)《python matplotlib.pyplot.show()#nn=n.query((numpy.asfarray(all_value)255.0*0.99)+0.01)#for i in nn :# print(i)尝试统计了对于各个据测试量及正确率 原本想验证书后向后查询中‘9’识别模糊是因为训练量不足或错误率过高而产生,然最终结果并不支持此猜想。 另书中只能针对特定像素的图片进行学习,真正手的图片并不能满足训练条件,实际用处仍需今后有时间改进。以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

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    Python Number()

    长整型(long integers) - 无限大小的整,整最后是一个大或小的L。 长整型也可以使用小”L”,但是还是建议您使用大”L”,避免与”1”混淆。Python使用”L”来显示长整型。 (x ) 将一个整转换为一个八进制符串 ----Python学函? Python abs() 函描述 abs() 函返回的绝对值。 语法 以下是 abs() 方法的语法: abs( x ) 参 x – 值表达式。 返回值 函返回x()的绝对值。 Python包含以下常用随机:?Python choice() 函描述 choice() 方法返回一个列表,元组或符串的随机项。

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    Python Number()

    Python Number 据类型用于存储值。据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变 Number 据类型的值,将重新分配内存空间。 长整型(long integers) - 无限大小的整,整最后是一个大或小的L。 0490535633629843L-90.-.6545+0J-0x260-052318172735L-32.54e1003e+26J0x69-4721885298529L70.2-E124.53e-7j长整型也可以使用小L ,但是还是建议您使用大L,避免与1混淆。 Python使用L来显示长整型。Python还支持复,复由实部分和虚部分构成,可以用a + bj,或者complex(a,b)表示, 复的实部a和虚部b都是浮点型

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