Книга «Изучаем Python»



Pdf көрінісі
бет159/238
Дата07.01.2022
өлшемі7,86 Mb.
#18670
түріКнига
1   ...   155   156   157   158   159   160   161   162   ...   238
Байланысты:
2 5343781172763690906

ПРИМЕЧАНИЕ

Прежде чем браться за рефакторинг проекта, обратитесь к приложению Г . В нем расска-

зано,  как  восстановить  рабочее  состояние  проекта,  если  в  ходе  рефакторинга  были  до-

пущены ошибки .

14-6 . Расширение Alien Invasion: подумайте над возможными расширениями Alien Invasion . 

Например, пришельцы тоже могут стрелять по кораблю, или же вы можете добавить укры-

тия, за которыми может скрываться корабль (укрытия могут разрушаться пулями с обеих 

сторон) . Или добавьте звуковые эффекты (например, взрывы или звуки выстрелов) сред-

ствами модуля pygame .mixer .

Итоги


В этой главе вы узнали, как создать кнопку для запуска новой игры, как обнару-

живать события мыши и скрывать указатель мыши в активных играх. Полученные 

знания помогут вам создать другие кнопки в играх, например кнопку для вывода 

инструкций по игре. Также вы научились изменять скорость по ходу игры, созда-

вать прогрессивную систему подсчета очков и выводить информацию в текстовом 

и графическом виде.




Проект 2

 .

  



Визуализация данных


15

Генерирование данных

Под визуализацией данных понимается исследование данных через их визуальное 

представление. Визуализация тесно связана с анализом данных (data mining), ис-

пользующим программный код для изучения закономерностей и связей в наборе 

данных. Набором данных может быть как маленький список чисел, помещающийся 

в одной строке кода, так и массивом из многих гигабайт.

Качественное представление данных не сводится к красивой картинке. Если для 

набора данных подобрано простое, визуально привлекательное представление, 

его смысл становится очевидным для зрителя. Люди замечают в наборе данных 

закономерности, о которых они и не подозревали.

К счастью, для визуализации сложных данных не нужен суперкомпьютер. Бла-

годаря эффективности Python вы сможете быстро исследовать наборы данных 

из миллионов отдельных элементов данных (точек данных) на обычном ноутбуке. 

Элементы данных даже не обязаны быть числовыми. Приемы, о которых вы узнали 

в первой части книги, позволят вам проанализировать даже нечисловые данные.

Python используется для обработки данных в генетике, исследовании климата, по-

литическом и экономическом анализе и множестве других областей. Специалисты 

по обработке данных написали на Python впечатляющий инструментарий визуа-

лизации и анализа, и многие из этих разработок также доступны и для вас. Один 

из самых популярных инструментов такого рода — 

matplotlib

, математическая 

библиотека построения диаграмм. С помощью 

matplotlib

 можно строить простые 

диаграммы, графики, диаграммы разброса данных и т. д. После этого будет создан 

более интересный набор данных, основанный на концепции случайного блужда-



ния — визуализации, генерируемой на базе серии случайных решений.

Также  в  этом  проекте  будет  использоваться  пакет  Pygal,  ориентированный 

на  создание визуализаций, хорошо работающих с цифровыми устройствами. 

С помощью Pygal можно выделять и изменять размеры элементов в ходе взаимо-

действия пользователя с визуализацией; кроме того, размер визуализации легко 

изменяется под крошечные «умные часы» или гигантский монитор. Мы используем 

Pygal для исследования закономерностей различных бросков кубиков.

Установка matplotlib

Сначала необходимо установить библиотеку 

matplotlib

, которая будет исполь-

зоваться в исходном наборе визуализаций. Если вы еще не использовали про-




310    Глава 15  •  Генерирование данных

грамму 


pip

, обращайтесь к разделу «Установка пакетов Python с использованием 

pip» (с. 227).

В Linux


Если вы используете версию Python, входящую в поставку системы, вы сможете 

использовать менеджер пакетов своей системы для установки 

matplotlib

 всего 


одной командой:

sudo apt-get install python3-matplotlib

Если вы используете Python 2.7, команда выглядит так:

sudo apt-get install python-matplotlib

Если у вас установлена более новая версия Python, вам придется установить еще 

несколько библиотек, от которых зависит 

matplotlib

:

sudo apt-get install python3.5-dev python3.5-tk tk-dev



sudo apt-get install libfreetype6-dev g++

Затем программа 

pip

 используется для установки 



matplotlib

:

pip install --user matplotlib



В OS X

Компания Apple включает 

matplotlib

 в свою стандартную установку Python. Что-

бы проверить, установлена ли библиотека в вашей системе, откройте терминальный 

сеанс и попробуйте импортировать 

matplotlib

. Если библиотека 

matplotlib

 еще 


не установлена в системе и вы использовали Homebrew для установки Python, 

установите ее следующей командой:

pip install --user matplotlib



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   155   156   157   158   159   160   161   162   ...   238




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет