当前位置: 首页 > news >正文

python成功实现“高配版”王者小游戏?【赠源码】

前言

嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐 ❤ ~!

本游戏完整源码、素材: 点击此处跳转文末名片获取

咳咳,又是一款新的小游戏,就是大家熟悉的王者~

来看我用python来实现高(di)配版的王者

是一款拿到代码运行后,可直接玩的游戏,是摸鱼必备的小游戏
小声说,我玩了一下午…

开发环境:

首先我们先来安装一下运行代码的软件(对没安装的小白说)

  • 版 本: python 3.8

  • 编辑器: pycharm 2022.3.2 专业版

必备素材

主要代码

导入模块

import pygame
import os.path
import csv
import setting as set
import live
import game_event
import gameui as gi
import startupui as si

安装第三方模块方法:win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名

(如果你觉得安装速度比较慢, 你可以切换国内镜像源)

完整代码👉【点击文末名片领取】【或者看代码中数字】

程序主函数

def run_game():
    #初始化pygame库
    pygame.init()
    702813599 ### 源码领取
    #创建时钟对象(控制帧率)
    clock=pygame.time.Clock()
    #实例化设置类,用于导入游戏设置
    setting=set.Setting()
    #设置游戏窗口
    screen=pygame.display.set_mode((setting.screen_width,setting.screen_height))
    pygame.display.set_caption(setting.screen_caption)

设置不同的组,用于分别处理各种物品间的关系

#玩家组
group_player=pygame.sprite.Group()
#玩家的攻击组
group_attack=pygame.sprite.Group()
#敌人组
group_enemy=pygame.sprite.Group()
#敌人的攻击组
group_enemy_attack=pygame.sprite.Group()

实例化ui对象

    #showinfo用于在游戏内显示人物血条等信息
    showinfo=gi.Info(setting,screen)
    #人物选择按钮
    yi_button=si.MonkeyKingButton(screen,setting)
    monkey_button=si.YiButton(screen,setting)
    fox_button=si.FoxButton(screen,setting)
    bin_button=si.BinButton(screen,setting)

游戏开始界面的按钮

    pve_button=si.PVEButton(screen,setting)
    pvp_button=si.PVPButton(screen,setting)
    702813599 ### 源码领取
    endless_button=si.EndlessButton(screen,setting)
    control_button=si.ControlButton(screen,setting)
    memory_button=si.RecordButton(screen,setting)
    cooling_button=si.CoolingButton(screen,setting)

游戏背景

    select_button=si.SelectButton(screen,setting)
    win_button=si.WinButton(screen,setting)
    dead_button=si.DeadButton(screen,setting)

玩家当前选择的人物标记

    player_button_1=si.PlayerButton1(screen,setting)
    player_button_2=si.PlayerButton2(screen,setting)
    #空白按钮
    none_button=si.NoneButton(screen,setting)
    #空白图像
    none_info=gi.ExInfo(screen,none_button,setting.introduce_none)

介绍按钮作用的图像

    pve_info=gi.ExInfo(screen,pve_button,setting.introduce_pve)
    pvp_info=gi.ExInfo(screen,pvp_button,setting.introduce_pvp)
    endless_info=gi.ExInfo(screen,endless_button,setting.introduce_endless)
    control_info=gi.ExInfo(screen,control_button,setting.introduce_control)
    record_info=gi.ExInfo(screen,memory_button,setting.introduce_record)
    cooling_info=gi.ExInfo(screen,cooling_button,setting.introduce_cooling)

按钮组(绘制时,在前的按钮会被在后的按钮覆盖)

    buttons=[select_button,yi_button,monkey_button,fox_button,bin_button,
             pve_button,pvp_button,endless_button,
             cooling_button,control_button,memory_button,
             dead_button,win_button]

标签按钮组

    choose_buttons=[player_button_1,player_button_2]

介绍按钮作用的图像组

    button_info_dict={none_button:none_info,pve_button:pve_info,pvp_button:pvp_info,
                      endless_button:endless_info,control_button:control_info,
                      memory_button:record_info,cooling_button:cooling_info}
    #当前显示的图像列表
    info_label=[]
    #存储模拟刚体运动的列表
    rigidbody_list=[]
    #玩家实例,初始化为战士
    player_1=live.MonkeyKing(setting,screen)
    player_2=live.MonkeyKing(setting,screen)
702813599 ### 源码领取
    if not os.path.exists(setting.record_path):
        #如果游戏记录文件不存在就新创建一个
        with open(setting.record_path,'w',newline="") as f:
            writer=csv.writer(f)
            header=["Time","Mode","Winner","1st Score","2st Score","Duration(s)","1st Player","2nd Player","isCooling"]
            writer.writerow(header)  

游戏主循环

    while True: 
        #绘制背景
        screen.blit(setting.screen_surface_background,(0,0))
        #设置游戏帧率
        clock.tick(setting.fps)
        #检测键盘鼠标事件   
        game_event.check_event(setting,screen,group_player,group_attack,group_enemy,
                               group_enemy_attack,buttons,showinfo,button_info_dict,info_label)

更新当前选择人物的标签

        game_event.update_choose(setting,buttons,choose_buttons)

游戏运行,非玩家对抗模式

        if (setting.game_active and (setting.game_mode==0 or setting.game_mode==2)):

人物初始化

            if(not setting.isinit):
                if setting.player_1!=None:
                    player_1=setting.player_1
                    group_player.add(player_1)
                if setting.player_2!=None:
                    player_2=setting.player_2
                    group_player.add(player_2)                
                setting.isinit=True
            #游戏计时器
            setting.timer+=1
            #更新玩家
            group_player.update()
            #生成敌人
            game_event.generate_enemies(setting,group_enemy,screen) 

更新敌人,玩家的攻击,敌人的攻击,玩家状态等

game_event.update_enemies(setting,showinfo,screen,group_player,group_enemy,group_attack,group_enemy_attack)
            game_event.update_attacks(setting,screen,group_attack,group_enemy,rigidbody_list)
702813599 ### 源码领取            game_event.update_enemy_attacks(setting,screen,group_player,group_enemy_attack,rigidbody_list)
            game_event.update_state(setting,showinfo)
            game_event.update_rigidbody(setting,rigidbody_list)

胜利条件

            if setting.timer>=60*setting.fps and not group_enemy.spritedict and setting.game_mode==0:
                game_event.game_win(setting,showinfo,group_enemy,group_attack,group_enemy_attack)
                setting.timer=0

失败条件

if setting.isinit and ((setting.player_1!=None and setting.health_1<=0) or (setting.player_2!=None and setting.health_2<=0)):              
    game_event.game_dead(setting,showinfo,group_enemy,group_attack,group_enemy_attack)
    setting.timer=0

玩家对抗模式

elif setting.game_active and setting.game_mode==1:

人物初始化

            if(not setting.isinit):
                if setting.player_1!=None and setting.player_2!=None:
                    player_1=setting.player_1
                    group_player.add(player_1)
                    player_2=setting.player_2
                    group_player.add(player_2)                        
                    setting.isinit=True

游戏计时器

setting.timer+=1

更新玩家

player_1.update()
player_2.update()

更新玩家的攻击,信息显示和物理模拟

game_event.update_attacks_pvp(setting,screen,group_attack,rigidbody_list)
            game_event.update_state(setting,showinfo)
            game_event.update_rigidbody(setting,rigidbody_list)

玩家1胜利条件

if setting.isinit and setting.health_2<=0:
    setting.score_1+=1
    game_event.game_win(setting,showinfo,group_enemy,group_attack,group_enemy_attack)
    setting.timer=0

玩家2胜利条件

if setting.isinit and setting.health_1<=0:
    setting.score_2+=1
    game_event.game_win(setting,showinfo,group_enemy,group_attack,group_enemy_attack)
    setting.timer=0

根据上述更新的结果绘制整个游戏窗口

    game_event.update_screen(setting,screen,group_player,group_attack,group_enemy,group_enemy_attack,
                                 showinfo,buttons,info_label,choose_buttons)                 

#运行游戏
run_game()

效果展示

好了,这就是我们的效果啦~技术就这么多将就看看吧 😎

尾语 💝

要成功,先发疯,下定决心往前冲!

学习是需要长期坚持的,一步一个脚印地走向未来!

未来的你一定会感谢今天学习的你。

—— 心灵鸡汤

本文章到这里就结束啦~感兴趣的小伙伴可以复制代码去试试哦 😝

👇问题解答 · 源码获取 · 技术交流 · 抱团学习请联系👇

相关文章:

【项目实战】Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档视频讲解&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 回归问题是一类预测连续值的问题&#xff0c;而能满足这样要求的数学模型称作回归模型&#xff0c;本项…...

graphviz安装教程(2022最新版)初学者适用

1、首先在官网下载graphviz 下载网址&#xff1a;https://www.graphviz.org/download/ 2、安装。 打开第一步已经下载好的软件。点击下一步&#xff0c;在安装路径选择时可将安装路径修改为 D:\graphviz 接着一直点下一步&#xff0c;即可安装完成。 3、配置环境变量 右键…...

【Windows】搭建Pytorch环境(GPU版本,含CUDA、cuDNN),并在Pycharm上使用(零基础小白向)

文章目录前言一、安装CUDA1、检查电脑是否支持CUDA2、下载并安装CUDA3、下载并安装cuDNN二、安装Pytorch1、安装Anaconda2、切换清华镜像源3、创建环境并激活4、输入Pytorch安装命令5、测试三、在Pycharm上使用搭建好的环境参考文章前言 本人纯python小白&#xff0c;第一次使用…...

Tensorflow与CUDA、cudnn版本对应关系

不同版本的Tensorflow需对应不同的CUDA和cudnn版本&#xff0c;否者容易安装失败。可按下图所示&#xff0c;根据想要安装的Tensorflow版本&#xff0c;选择对应版本的CUDA和cudnn。 其中CUDA的下载链接为&#xff1a; CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer cudnn下载链…...

ImportError: cannot import name ‘Literal‘ from ‘typing‘ (D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\typing.py)

报错背景&#xff1a; 因为安装tensorflow-gpu版本需要&#xff0c;我把原来的新建的anaconda环境&#xff08;我的名为tensorflow&#xff09;中的python3.8降为了3.7。 在导入seaborn包时&#xff0c;出现了以下错误&#xff1a; ImportError: cannot import name Literal …...

100天精通Python(数据分析篇)——第67天:Pandas数据连接、合并、加入、添加、重构函数(merge、concat、join、append、stack、unstack)

文章目录 一、数据连接(pd.merge)1. left、right2. how3. on4. left_on、right_on5. sort6. suffixes7. left_index、right_index二、数据合并(pd.concat)1. index 没有重复的情况2. index 有重复的情况3. DataFrame合并时同时查看行索引和列索引有无重复三、数据加入(pd.…...

yolov5 优化系列(三):修改损失函数

1.使用 Focal loss 在util/loss.py中&#xff0c;computeloss类用于计算损失函数 # Focal lossg h[fl_gamma] # focal loss gammaif g > 0:BCEcls, BCEobj FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g)其中这一段就是开启Focal loss的关键&#xff01;&#xff01;&…...

Python中数组切片的用法详解

Python中数组切片的用法详解一、python中“::-1”代表什么&#xff1f;二、python中“:”的用法三、python中数组切片三、numpy中的整数数组索引四、numpy中借助【切片 : 或 …与索引数组】组合进行复杂切片五、布尔索引六、花式索引一、python中“::-1”代表什么&#xff1f; …...

python 安装whl文件

前言 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包&#xff0c;Wheel是Python发行版的标准内置包格式。在本质上是一个压缩包&#xff0c;WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据&#xff0c;以及经过编译的pyd文件&#xff0c;这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下&#…...

Pycharm中安装pytorch

配置虚拟环境 为什么要安装虚拟环境&#xff1f;虚拟环境&#xff1a;把一部分内容独立出来&#xff0c;称之为容器。在容器中&#xff0c;安装我们自己想要的东西&#xff0c;比如不容版本的依赖包。各容器之间相互独立&#xff0c;互不影响。比如下载完 Anaconda 之后&#…...

Package | 解决 module ‘cv2‘ has no attribute ‘gapi_wip_gst_GStreamerPipeline‘

. 问题背景 由于这个问题出现了两回&#xff0c;决定记录一下。实验背景是使用opencv python库进行数据预处理&#xff0c;遇到报错信息如下&#xff1a; “ import cv2 File “/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/cv2/init.py”, line 181, in bootstrap() File “/op…...

如何在项目中搭建python接口自动化框架?

文章目录前言一、框架目录介绍1、common模块读取Excel代码读取yaml代码&#xff08;支持场景关联&#xff09;jsonpath断言封装代码requests二次封装&#xff08;get、post&#xff09;configparser读取配置文件递归遍历字典常用方法log日志封装2、conf模块3、data模块4、case模…...

应用统计432考研复试复试提问总结精简版【一】

一、区间估计与假设检验的联系与区别 联系&#xff1a;二者利用样本进行推断&#xff0c;都属于推断统计区别&#xff1a; 原理&#xff1a; 前者是基于大概率&#xff0c;后者基于小概率&#xff1b;统计量&#xff1a;前者是构造枢轴量&#xff08;不含未知参数&#xff0c;…...

Pytorch模型量化

在深度学习中&#xff0c;量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor&#xff0c;以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点&#xff1a; 更少的模型体积&#xff0c;接近4倍的减少&#xff1b;可以更快的计算&#xff0c;由于…...

已解决Encountered error while trying to install package.> lxml

已解决&#xff08;pip安装第三方模块lxml模块报错&#xff09;Building wheels for collected packages: lxml Building wheel for lxml (setup.py) … error error: subprocess-exited-with-error python setup.py bdist_wheel did not run successfully. note: This error o…...

距离度量 —— 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)

Python学习系列文章&#xff1a;&#x1f449; 目录 &#x1f448; 文章目录一、概述二、计算公式1. 闵氏距离公式2. 闵氏距离的参数 p3. 闵氏距离的缺点一、概述 闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)&#xff0c;也被称为 闵氏距离。它不仅仅是一种距离&#xff0c;而是将多…...

python(模块)xlwt

目录一、xlwt简介二、xlwt语法1、模块安装2、模块导入3、向xls文件中写入内容4、设置写入文件的格式4.1 字体设置&#xff08;font&#xff09;4.2 背景颜色设置&#xff08;pattern&#xff09;4.3 边框设置&#xff08;borders&#xff09;4.4 对齐方式设置&#xff08;align…...

Pytorch中torch.unsqueeze()和torch.squeeze()函数解析

一. torch.squeeze()函数解析 1. 官网链接 torch.squeeze()&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 2. torch.squeeze()函数解析 torch.squeeze(input, dimNone, outNone) squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor&#xff08;张量&#xff09;&#xff0c;其中 input…...

python绘制相关系数热力图

python绘制相关系数热力图一.数据说明和需要安装的库二.准备绘图三.设置配色&#xff0c;画出多幅图全部代码&#xff1a;本文讲述如何利用python绘制如上的相关系数热力图一.数据说明和需要安装的库 数据是31个省市有关教育的12个指标&#xff0c;如下所示。&#xff0c;在文…...

DeepSpeed使用指南(简略版)

现在的模型越来越大&#xff0c;动辄几B甚至几百B。但是显卡显存大小根本无法支撑训练推理。例如&#xff0c;一块RTX2090的10G显存&#xff0c;光把模型加载上去&#xff0c;就会OOM&#xff0c;更别提后面的训练优化。 作为传统pytorch Dataparallel的一种替代&#xff0c;D…...

【Python】tqdm 介绍与使用

文章目录一、tqdm 简介二、tqdm 使用1. 基于迭代对象运行: tqdm(iterator)2. tqdm(list)3. trange(i)4. 手动更新参考链接一、tqdm 简介 tqdm 是一个快速&#xff0c;可扩展的 Python 进度条&#xff0c;可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息&#xff0c;用户只需要封装…...

Pytorch机器学习(十)—— 目标检测中k-means聚类方法生成锚框anchor

Pytorch机器学习&#xff08;十&#xff09;—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录 Pytorch机器学习&#xff08;十&#xff09;—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 前言 一、K-means聚类 k-means代码 k-means算法 二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor 读取VO…...

Python的占位格式符

对于print函数里的语句 print("我的名字是%s, 年龄是%d"%(name, age)) 中的%s和%d叫做占位符&#xff0c;它们的完整形态是 %[(name)][flags][width][.precision]typecode 其中带有[]的前缀都是可以省略的。 [(name)]: (name)表示, 根据, 制定的名称(…...

关于sklearn库的安装

对于安装sklearn真的是什么问题都被我遇到了 例如pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(hostfiles.pythonhosted.org, port443): Read timed out.遇到了 这种也遇到了Requirement already satisfied: numpy in c:\users\yjq\appdata\roamin…...

accuracy_score函数

1.acc计算原理 sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。 在二分类或者多分类中&#xff0c;预测得到的label&#xff0c;跟真实label比较&#xff0c;计算准确率。 在multilabel&#xff08;多标签问题&#xff09;分类中&#xff0c;该函数会返回子集的准确率。如果对于一…...

怎么成为稚晖君?

如何成为IT大佬稚晖君——电子系统设计应具备的基本技能和方法论 快速提高电子技术的必经之路_一些老生常谈的道理 嵌入式AI入坑经历 稚晖君软件硬件开发环境总结 首先&#xff0c;机器学习深度学习这些和硬件是两个领域的内容&#xff0c;个人不建议一起学&#xff0c;注意力…...

Pandas库

Pandas是python第三方库&#xff0c;提供高性能易用数据类型和分析工具。Pandas基于NumPy实现&#xff0c;常与NumPy和Matplotlib一同使用。pandas库引用&#xff1a; import pandas as pd 包括两个数据类型&#xff1a;Series&#xff08;相当于一维数据类型&#xff09;&…...

通过两道一年级数学题反思自己

背景 做完这两道题我开始反思自己&#xff0c;到底是什么限制了我&#xff1f;是我自己&#xff1f;是曾经教导我的老师&#xff1f;还是我的父母&#xff1f; 是考试吗&#xff1f;还是什么&#xff1f; 提目 1、正方体个数问题 2、相碰可能性 过程 静态思维&#xff1a; …...

深度学习—卷积神经网络(CNN)全笔记,附代码

本文内容为哔站学习笔记【卷积神经网络-CNN】深度学习&#xff08;唐宇迪带你学AI&#xff09;&#xff1a;卷积神经网络理论详解与项目实战&#xff0c;计算机视觉&#xff0c;图像识别模块实战_哔哩哔哩_bilibili 目录 深度学习基础 什么是深度学习&#xff1f; 机器学习流…...

Building wheel for mmcv-full (setup.py) ... error解决办法!

mmdetection 安装后&#xff0c;根据官方给的程序安装mmcv时&#xff0c;出现&#xff1a;Building wheel for mmcv-full (setup.py) … error 环境&#xff1a;CUDA11.3, Pytorch1.11 安装根据官网给的安装程序&#xff1a;pip install mmcv-full -f https://download.openmm…...

联邦学习开山之作代码解读与收获

参考&#xff1a;联邦学习代码解读&#xff0c;超详细_一只揪的博客-CSDN博客_联邦学习代码 参考文献&#xff1a;[1602.05629] Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (arxiv.org) 参考代码&#xff1a;GitHub - AshwinRJ/Federated-L…...

Python安装第三方库常用方法 超详细~

Python安装第三方库常用方法前言安装方法1. 通过pychram安装2. pip安装大法3. 下载whl文件到本地离线安装3.1 补充4.其他方法4.1 Python官方的Pypi菜单4.2 国内镜像源解决pip安装过慢的问题小结前言 在pyhton的学习中&#xff0c;相信大家通常都会碰到第三方库的安装问题&…...

Python--找出字符串中出现次数最多的字符及其出现的次数

方法一&#xff1a; 1、循环遍历列表或字符串&#xff0c;如果字符在字典中则值加1&#xff0c;如果不在则创建&#xff08;key,value) 2、找到字典中&#xff0c;最大的value值 3、根据最大的value值&#xff0c;找对应的key值&#xff0c;打印出出现次数最多的字符 str &qu…...

滤波笔记一:卡尔曼滤波(Kalman Filtering)详解

本笔记是总结了B站DR_CAN的卡尔曼滤波器的课程&#xff0c;他的B站主页为&#xff1a;DR_CAN的个人空间_哔哩哔哩_bilibili PS:虽然我不是学自控的&#xff0c;但是老师真的讲的很好&#xff01; 目录 Lesson1 递归算法 Lesson2 数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程…...

利用Python求斐波那契数列的第N项以及前N项和(循环、递归、集合)

著名的斐波那契数列&#xff0c;即从第三项开始&#xff0c;每一项都等于前两项之和。 之前写过利用Java语言来编写&#xff0c;由于最近正在学Python&#xff0c;所以将自己的想法记录在此&#xff0c;有需要的朋友可以参考一下。 写在前面&#xff1a;这里的三个方法其实思…...

一文速学(十八)-数据分析之Pandas处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(三)

目录 前言 一、子串提取 提取匹配首位子串 提取所有匹配项(extractall)...

Python数据分析-数据预处理

数据预处理 文章目录数据预处理1.前言2.数据探索2.1缺失值分析2.2 异常值分析2.2.1 简单统计量分析2.2.2 3$\sigma$原则2.2.3 箱线图分析2.3 一致性分析2.4 相关性分析3.数据预处理3.1 数据清洗3.1.1 缺失值处理3.1.2 异常值处理3.2 数据集成3.2.1 实体识别3.2.2 冗余属性识别3…...

【Python】AES加解密代码,文章还有加密串等你来解密,等你来挑战

&#x1f366;&#x1f366;写这篇AES文章也是有件趣事&#xff0c;有位小伙伴发了段密文&#xff0c;看看谁解密速度快&#xff0c;学过Python的小伙伴一下子就解开来了&#xff0c;内容也挺有趣的。 &#x1f35f;&#x1f35f;原来加解密也可以这么有趣&#xff0c;虽然看起…...

朴素贝叶斯模型及案例(Python)

目录 1 朴素贝叶斯的算法原理 2 一维特征变量下的贝叶斯模型 3 二维特征变量下的贝叶斯模型 4 n维特征变量下的贝叶斯模型 5 朴素贝叶斯模型的sklearn实现 6 案例&#xff1a;肿瘤预测模型 6.1 读取数据与划分 6.1.1 读取数据 6.1.2 划分特征变量和目标变量 6.2 模型…...

python之Tkinter详解

Python之Tkinter详解 文章目录Python之Tkinter详解1、Tkinter是什么2、Tkinter创建窗口①导入 tkinter的库 &#xff0c;创建并显示窗口②修改窗口属性③创建按钮④窗口内的组件布局3、Tkinter布局用法①基本界面、label(标签)和button(按钮)用法②entry(输入)和text(文本)用法…...

【python】python进行debug操作

文章目录前言一、debug环境介绍二、debug按钮介绍2.1、step into:单步执行&#xff08;遇到函数也是单步&#xff09;2.2、step over:单步执行&#xff08;遇到函数&#xff0c;全部运行&#xff09;2.3、step into my code:&#xff08;直接跳到下一个断点&#xff09;2.4、st…...

Python安装tensorflow过程中出现“No matching distribution found for tensorflow”的解决办法

在Pycharm中使用pip install tensorflow安装tensorflow时报错&#xff1a; ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow(from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow搜了好多帖子有的说可能是网络的问题&…...

pandas中的read_csv参数详解

1.官网语法 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sepNoDefault.no_default**,** delimiterNone**,** headerinfer’, namesNoDefault.no_default**,** index_colNone**,** usecolsNone**,** squeezeFalse**,** prefixNoDefault.no_default**,** mangle_dupe_colsTrue**,** dty…...

Python — — turtle 常用代码

目录 一、设置画布 二、画笔 1、画笔属性 2、绘图命令 (1) 画笔运动命令 (2) 画笔控制命令 (3) 全局控制命令 (4) 其他命令 3. 命令详解 三、文字显示为一个圆圈 四、画朵小花 一、设置画布 turtle为我们展开用于绘图区域&#xff0c;我们可以设置它的…...

【我是土堆 - PyTorch教程】学习随手记(已更新 | 已完结 | 10w字超详细版)

目录 1. Pytorch环境的配置及安装 如何管理项目环境&#xff1f; 如何看自己电脑cuda版本&#xff1f; 安装Pytorch 2. Python编辑器的选择、安装及配置 PyCharm PyCharm神器 Jupyter&#xff08;可交互&#xff09; 3. Python学习中的两大法宝函数 说明 实战操…...

“OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.”解决方法总结

一、问题描述 跑了点神经网络的代码&#xff0c;想画几个激活函数的图像&#xff0c;代码如下&#xff1a; 运行后报了以下错误&#xff1a; 翻译如下&#xff1a; OMP&#xff1a;错误 #15&#xff1a;正在初始化 libiomp5md.dll&#xff0c;但发现 libiomp5md.dll 已经初…...

python3.11.2安装 + pycharm安装

下载 &#xff1a;https://www.python.org/ 2.双击下载的软件&#xff1a; 3.进入安装界面 下一步&#xff0c;点击 是 上一步点击后就看到如下&#xff1a; 安装成功了&#xff0c;接下来检测一下&#xff1a;cmd 安装pycharm PyCharm是一种Python IDE&#xff08;Integr…...

Python中numpy.polyfit的用法详解

numpy中polyfit的用法 参数 polyfit(x, y, deg, rcondNone, fullFalse, wNone, covFalse):x:M个采样点的横坐标数组&#xff1b; y:M个采样点的纵坐标数组&#xff1b;y可以是一个多维数组&#xff0c;这样即可拟合相同横坐标的多个多项式&#xff1b; deg&#xff1a;多项式…...

彻底解决Python包下载慢问题

python默认使用的是国外镜像&#xff0c;有时候下载非常慢&#xff0c;最快的办法就是在下载命令中增加国内源&#xff1a; 常用的国内源如下&#xff1a; 清华大学&#xff1a;https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 阿里云&#xff1a;http://mirrors.aliyun.com/pypi/…...

Anaconda 使用指南,少走弯路

​​​​​​​anaconda包管理器和环境管理器&#xff0c;强烈建议食用 1.下载 官网下载太慢可选用镜像下载 官网下载 &#xff1a;Anaconda | Individual Editionhttps://www.anaconda.com/products/distribution 镜像下载&#xff1a;Index of /anaconda/archive/ | 清华大…...