
首先,解释一下人机猜拳,猜拳相信大家都了解,通俗讲就是“石头、剪刀、布”嘛!再简单不过的一个小游戏,而所谓人机猜拳其实就是猜拳的双方中一方是人另一方是计算机。今天,我们就来用python实现人机猜拳小游戏!
问题一
人的问题好解决,计算机怎么能随机出拳呢?而且,计算机懂的什么是石头什么是剪刀么?答案当然是它不懂,计算机不止不懂,还不会出石头剪刀这类东西,它只认得数字,那么问题来了,怎样才能让它出拳,还要出石头剪刀布呢?
计算机只有一根筋,但是人类有智慧啊,聪明的人们想了一个办法:既然计算机只认识数字,那么我们就用数字代替“石头、剪刀、布”。ok,这个问题解决了。
问题二
怎样让计算机随机出拳,而不是有规律的出拳?不知道大家有没有听说过python有一个专门产生随机数的库,叫做random,调用这个库,python可以根据需求产生一些随机数出来。细心的朋友们可能会留意到前边的一句话中说到“根据需求产生一些随机数”,什么叫做根据需求,而且都根据需求产生了,那产生出来的数值还是随机的么?
先来段代码感受下:
import random #导入random库 random.randint(1,10) #生成任意随机整数,生成范围在[1,10]之间
结果:
8
random.random() #生成一个范围在[0,1)之间的随机数
结果:
0.8231946484071119
random.randrange(1,10,2) #生成一个范围从1到10的随机数,而且步长是2,即生成的随机数只能是奇数
结果:
9
所谓生成符合要求的随机数指的是什么,通过代码一看是不是就很直观很容易理解了?
既然要指定数值代替“石头、剪刀、布”,我们就用数字“1,2,3”来代替,所以用random.randint(1,3)就可以,相当于从“1,2,3”三个数字中随机抽取一个出来。
问题三
出拳的问题解决了,最后一个问题,判断大小!
正常情况下“1,2,3“之间是有大小关系的,但是”石头、剪刀、布“之间是一个闭环的关系,即石头赢过剪刀,剪刀赢过布,布赢过石头!但是“1,2,3”之间显然没有这样的关系,所以需要人为指定!
这个指定的过程就需要到控制流语句中的if判断语句:这个语句特别的通俗易懂,if就是如果的意思,也就是如果符合了指定的条件,那么就执行一个结果;如果不符合第一个条件,但是符合指定的第二个条件,那么就返回另一个结果......理论上来说不管有多少个条件都可以一直写下去,当然这只是理论上,一般我们只会设定有限的几个条件,然后不符合上述所有条件的算作一种情况,返回一个结果。
来!还是通过代码来理解下:
#判断销售业绩
x = 40 #已知销售业绩为40 if x >=50:
print("超额完成任务") #如果业绩超过50,为超额完成任务
elif x >=40:
print("完成任务") #如果业绩超过40,为完成任务 else:
print("未完成任务") #其他情况为未完成任务
结果:
完成任务
温馨提示:由于if判断语句的执行顺序时从上往下执行,并且一旦有满足条件的情况发生,后边的条件判断语句会被忽略。所以在写if判断语句时,注意语句的顺序,条件苛刻的语句写在最前边,条件宽松的语句写在后边。
额外问题
其实解决掉前三个问题,一个简单的人机猜拳就可以被写出来了,但是会很简陋,而且只能玩儿一次,不能连续玩儿,每次猜拳结束都要重新启动游戏才可以。为了提高游戏体验,我们进行一番设置,能够实现连续游戏,并且如果不想玩儿了也可以人为终止程序。
这就需要控制流语句中的for循环语句以及打断循环的语句,用一个小栗子一次性的展现一下for循环以及打断循环所用到的代码:
#break 打断整个循环
x = [1,2,3,4] #新建一个列表 for i in x: #让临时变量i挨个遍历列表x中的元素
if i == 3: #如果i遍历到元素3的时候打断循环
break
print(i) #打印临时变量i
结果:
1 2
实际上打断循环有两种方式,上边一种是彻底打断循环(break),只要条件符合要求即打断循环,后边所有的循环也都不会被执行;还有一种方式是跳过循环(continue),即只跳过符合条件的那一次循环,后续的循环依然会被执行:
#continue 打断本次循环
x = [1,2,3,4] for i in x:
if i == 3:
continue print(i)
结果:
1 2 4
对比break和continue的结果,能够明显看出两者的区别!
有了for循环和打断循环的命令,我们就可以指定游戏次数,以此来实现连续游戏!
import random
gesture = ['石头' , '剪刀', '布']
wins = 0 print("数字含义 : 1:石头 ,2:剪刀 ,3:布 ,0:退出游戏") for i in range(20):
user = int(input("请出拳:"))
if user ==0:
print("退出游戏")
break if user in range(1,4):
computer = int(random.randint(1,3))
print("computer出拳:",computer)
print("玩家: {0} VS 计算机: {1}".format(gesture[user-1], gesture[computer-1]))
if(user == computer):
print("两位心有灵犀,是平局哦")
elif(user == 1 and computer == 2) or (user == 2 and computer == 3) or (user == 3 and computer == 1):
print("玩家获胜,电脑弱爆了!")
wins = wins + 1 else:
print("电脑获胜,玩家表示不服,要决战到天亮")
else:
print("您的出拳不符合规则,请重新出拳") print("两位交战 ", i,"次") print("玩家获胜次数: ", wins,"次") print("玩家获胜概率:",round(wins/i,2))
运行结果:
数字含义 : 1:石头 ,2:剪刀 ,3:布 ,0:退出游戏 请出拳:1 computer出拳: 2 玩家: 石头 VS 计算机: 剪刀 玩家获胜,电脑弱爆了! 请出拳:2 computer出拳: 3 玩家: 剪刀 VS 计算机: 布 玩家获胜,电脑弱爆了! 请出拳:3 computer出拳: 1 玩家: 布 VS 计算机: 石头 玩家获胜,电脑弱爆了! 请出拳:4 您的出拳不符合规则,请重新出拳 请出拳:2 computer出拳: 2 玩家: 剪刀 VS 计算机: 剪刀 两位心有灵犀,是平局哦 请出拳:0 退出游戏 两位交战 5 次 玩家获胜次数: 3 次 玩家获胜概率: 0.6
当然这一版也算不上多完美,有兴趣的小可爱可以根据自己的想法继续完善哦!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15