遺伝的アルゴリズムでテトリス風ゲームをPLAYさせる

import pygame
import sys


def main():
    pygame.init()  # pygameを初期化数する
    screen = pygame.display.set_mode((640, 480))  # 画面サイズを640, 480に
    pygame.display.set_caption("tetris_ai")
    clock = pygame.time.Clock()  # フレームレート(描画頻度)を更新するためのタイマー
    font = pygame.font.SysFont("Arial", 40)

    i = 0
    while True:   # ゲームのメインループ
        i = i + 1
        screen.fill((0, 0, 0))  # マイループで画面を真っ黒に一度する
        screen.blit(font.render(str(i), True, (255, 255, 255)), (40, 40))  # 左上に積算のカウンターを表示する
        for event in pygame.event.get():  # イベントは一括で取得
            if event.type == pygame.QUIT:  # 終了ボタンを押したときにpygameを閉じるのはお作法
                pygame.quit()
                sys.exit()
            if event.type == pygame.KEYDOWN:  # これよりキーボードのイベントを捕捉
                if event.key == pygame.K_RIGHT:  # 右が押された場合...
                    show_press_key(screen, font, "RIGHT")
                if event.key == pygame.K_LEFT:
                    show_press_key(screen, font, "LEFT")
                if event.key == pygame.K_UP:
                    show_press_key(screen, font, "UP")
                if event.key == pygame.K_DOWN:
                    show_press_key(screen, font, "DOWN")
                if event.key == pygame.K_SPACE:
                    show_press_key(screen, font, "SPACE")

        pygame.display.update()  # 描画を更新する
        clock.tick(3)  # フレームレートを3 (秒間3回更新するぐらいの頻度に設定)


def show_press_key(screen, font, key):
    screen.blit(font.render(key, True, (255, 255, 255)), (40, 100))


if __name__ == "__main__":
    main()

    ddef get_field_score(self, candidate_blocks=None):
        """ 盤面の評価値を返す
        :param candidate_blocks: 現在の盤面に特定のテトリミノが次に配置されたと仮定した状況で評価する
        :return: 9つの1次元配列 (Numpy array型)
        https://ichi.pro/identeki-arugorizumu-de-tetorisu-gb-no-sekai-kiroku-o-yaburu-118795294920347
        戻り配列詳細:
        0: 高さ総合計
        1: 穴数合計
        2: 少なくとも1つ以上穴のある列数
        3: 行遷移数
        4: 列遷移数
        5: 凸凹数
        6: ブロックが1つも無い列数
        7: 最大井戸高さ
        8: 消去行数
        """
        area = np.array(self.get_bit_field(candidate_blocks))
        peaks = self.get_peaks(area)
        highest_peak = np.max(peaks)
        agg_height = np.sum(peaks)

        holes = self.get_holes(peaks, area)
        n_holes = np.sum(holes)
        n_cols_with_holes = np.count_nonzero(np.array(holes) > 0)

        row_transitions = self.get_row_transition(area, highest_peak)
        col_transitions = self.get_col_transition(area, peaks)

        bumpiness = self.get_bumpiness(peaks)

        num_pits = np.count_nonzero(np.count_nonzero(area, axis=0) == 0)

        wells = self.get_wells(peaks)
        max_wells = np.max(wells)

        cleard = area.min(axis=1).sum()

        return np.array([agg_height, n_holes, n_cols_with_holes,
                         row_transitions, col_transitions, bumpiness, num_pits, max_wells, cleard])