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得益于Python简洁的语法和强大的扩展库，使用Python编写应用变得十分快捷方便。比如今天要介绍的一款经典游戏超级玛丽的编写，如果用其他语言可能要上千行代码，而使用Python最少只需两百多行就可完成。不信？那就让我们一起开始吧。 我们使用的扩展库是 Pygame Zero（简称Pgzero）。该库是一个基于Pygame的游戏编程框架。它可以更容易地编辑游戏，无需模板、不用编写事件循环，也无需学习复杂的Pygame API，而且支持树莓派。

sql文件导入到数据库，venv是源码，源码中config路径下的配置文件按照你数据库实际配置修改，运行logon即可。

1.类别定义： 花样滑冰动作包括3个大类，分别为跳跃、旋转和步法，每个大类又包含很多小类。例如，跳跃大类包含：飞利浦三周跳（3Filp）和勾手三周跳（3Lutz）2个小类。然而，这2类跳跃的判别性仅在于一些个别帧的差异。此外，如果想就跳跃小类（3Filp或3Lutz）与旋转小类进行区别，对大部分帧的特征加以使用才能产生较好的判别性。 2.多义帧： 花样滑冰动作不同类别中相似的帧，甚至存在个别帧的特征相同等情况。 3.具体任务： 参赛选手利用比赛提供的训练集数据，构建基于骨骼点的细粒度动作识别模型，完成测试集的动作识别任务。模型识别效果由指标Accuracy排名决定，Accuracy得分越高，则认为该模型的动作识别效果越好。

使用Python实现模糊神经网络（FNN）用于数据预测，压缩包中源码FNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的隶属度函数中心点、宽度向量、权值等参数。

python 读取excel表数据 基于python实现Excel表格数据分析源码 在PyCharm中运行《Excel数据分析师》即可进入如图1所示的系统主界面。在该界面中，通过顶部的工具栏可以选择所要进行的操作。 具体的操作步骤如下： （1）导入Excel。单击工具栏中的“导入Excel”按钮，打开文件对话框选择文件夹，如XS1文件夹，系统将遍历该文件夹中的*.xls文件，并且将文件添加到列表区，效果如图2所示。 （2）提取列数据。单击工具栏中的“提取列数据”按钮，提取买家会员名、收货人姓名、联系手机和宝贝标题，效果如图3所示。提取后的数据将保存在程序所在目录下的mycell.xls文件中。 （3）定向筛选。单击工具栏中的“定向筛选”按钮，筛选“零基础学Python”的用户信息，效果如图4所示。筛选后的数据将保存在程序所在目录下的mycell.xls文件中。 （4）多表合并。单击工具栏中的“多表合并”按钮，将列表中的Excel表全部合并成一个表，合并结果将保存在程序所在目录下的mycell.xls文件中。 更多项目内容可下载查看，源代码已经打包好上传，且生成了exe可执行

vc++调用pytho,可带返回值,供大家学习测试

Python进阶必备！ 本技术笔记从python基础库与cpython的源码分析切入，详细剖析python常用模块和语法特性的背后机理。 目标人群为有一定python研发经验的同学。如果你是python初学者，建议巩固基础，觉得自己对python有一定的掌控能力后，再来阅读这个系列。希望各位读者能够通过这个系列，对python语言有全新的理解！

python直方图 基于python实现影视作品数据分析功能实现源码 在PyCharm中运行《开心麻花影视作品分析》即可进入如图1所示的系统主界面。在该界面中，选择要分析的电影名称，然后单击“分析”按钮即可。 具体的操作步骤如下： （1）分析电影功能。保存当前计算机处于联网状态，然后在“选择电影”下拉列表中，选择要分析的电影名称（如夏洛特烦恼），再单击“分析”按钮，将进行在线爬取相关的评价并分析（此处需要耐心等待一段时间），分析完成后，将显示如图2所示的界面。 （2）查看评论数及平均分。在图2中，单击“主要城市评论数及平均分”右侧的“查看”按钮，将打开如图3所示的图表显示分析结果。 （3）查看评论词云图。在图2中，单击“词云”右侧的“查看”按钮，将打开如图4所示的词云图。 （4）查看评论分布热力图。在图2中，单击“热力图”右侧的“查看”按钮，将打开如图4所示的热力图。 更多项目内容可下载查看，源代码已经打包好上传，且生成了exe可执行文件版本，点开即可直接运行。 项目导入到pycharm等编译器当中可以查看程序的源代码，对源码进行编辑查看等操作。有兴趣的话直接下载即可。