原文：NumPy: Beginner’s Guide - Third Edition

協(xié)議：CC BY-NC-SA 4.0

譯者：飛龍

十一、玩轉(zhuǎn) Pygame

本章適用于希望使用 NumPy 和 Pygame 快速輕松創(chuàng)建游戲的開發(fā)人員。 基本的游戲開發(fā)經(jīng)驗(yàn)會有所幫助，但這不是必需的。

您將學(xué)到的東西如下：

• pygame 基礎(chǔ)
• matplotlib 集成
• 表面像素?cái)?shù)組
• 人工智能
• 動畫
• OpenGL

Pygame

Pygame 是 Python 框架，最初由 Pete Shinners 編寫， 顧名思義，可用于制作視頻游戲。 自 2004 年以來，Pygame 是免費(fèi)的開放源代碼，并獲得 GPL 許可，這意味著您基本上可以制作任何類型的游戲。 Pygame 構(gòu)建在簡單 DirectMedia 層（SDL）。 SDL 是一個 C 框架，可以訪問各種操作系統(tǒng)（包括 Linux，MacOSX 和 Windows）上的圖形，聲音，鍵盤和其他輸入設(shè)備。

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 安裝 Pygame

我們將在本節(jié)中安裝 Pygame。 Pygame 應(yīng)該與所有 Python 版本兼容。 在撰寫時(shí)，Python3 存在一些不兼容問題，但很可能很快就會解決。

• 在 Debian 和 Ubuntu 上安裝：Pygame 可以在 Debian 檔案文件中找到。

• 在 Windows 上安裝：從 Pygame 網(wǎng)站下載適用于您正在使用的版本的 Python 的二進(jìn)制安裝程序。

• 在 Mac 上安裝 Pygame：適用于 MacOSX 10.3 及更高版本的二進(jìn)制 Pygame 包可在這個頁面中找到。

• 從源代碼安裝：Pygame 使用distutils系統(tǒng)進(jìn)行編譯和安裝。 要開始使用默認(rèn)選項(xiàng)安裝 Pygame，只需運(yùn)行以下命令：

  $ python setup.py
  
  

  如果您需要有關(guān)可用選項(xiàng)的更多信息，請鍵入以下內(nèi)容：

  $ python setup.py help
  
  

• 要編譯代碼，您的操作系統(tǒng)需要一個編譯器。 進(jìn)行設(shè)置超出了本書的范圍。 有關(guān)在 Windows 上編譯 Pygame 的更多信息，可以在這個頁面上找到。 有關(guān)在 MacOSX 上編譯 Pygame 的更多信息，請參考這里。

HelloWorld

我們將創(chuàng)建一個簡單的游戲，在本章中我們將進(jìn)一步改進(jìn) 。 與編程書籍中的傳統(tǒng)方法一樣，我們從Hello World!示例開始。

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 創(chuàng)建一個簡單的游戲

重要的是要注意所謂的主游戲循環(huán)，在該循環(huán)中所有動作都會發(fā)生，并使用Font模塊渲染文本。 在此程序中，我們將操縱用于繪制的 Pygame Surface對象，并處理退出事件。

1. 首先，導(dǎo)入所需的 Pygame 模塊。 如果正確安裝了 Pygame，則不會出現(xiàn)任何錯誤，否則請返回安裝“實(shí)戰(zhàn)時(shí)間”：

   import pygame, sys
   from pygame.locals import *
   

2. 初始化 Pygame，按300像素創(chuàng)建400的顯示，并將窗口標(biāo)題設(shè)置為Hello world!：

   pygame.init()
   screen = pygame.display.set_mode((400, 300))
   
   pygame.display.set_caption('Hello World!')
   

3. 游戲通常會有一個游戲循環(huán)，該循環(huán)將一直運(yùn)行直到發(fā)生退出事件為止。 在此示例中，僅在坐標(biāo)(100, 100)上設(shè)置帶有文本Hello world!的標(biāo)簽。 文字的字體大小為 19，顏色為紅色：

   while True: 
      sysFont = pygame.font.SysFont("None", 19)
      rendered = sysFont.render('Hello World', 0, (255, 100, 100))
      screen.blit(rendered, (100, 100))
   
      for event in pygame.event.get():
         if event.type == QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()
   
      pygame.display.update()
   

   我們得到以下屏幕截圖作為最終結(jié)果：

   

   以下是 HelloWorld 的完整代碼示例：

   import pygame, sys
   from pygame.locals import *
   
   pygame.init()
   screen = pygame.display.set_mode((400, 300))
   
   pygame.display.set_caption('Hello World!')
   
   while True: 
      sysFont = pygame.font.SysFont("None", 19)
      rendered = sysFont.render('Hello World', 0, (255, 100, 100))
      screen.blit(rendered, (100, 100))
   
      for event in pygame.event.get():
         if event.type == QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()
   
      pygame.display.update()
   

剛剛發(fā)生了什么？

看起來似乎不多，但是我們在本節(jié)中學(xué)到了很多東西。 下表總結(jié)了通過審查的函數(shù)：

動畫

大多數(shù)游戲，甚至是最靜態(tài)的游戲，都有一定程度的動畫效果。 從程序員的角度來看，動畫就是 ，無非就是在不同的時(shí)間在不同的位置顯示對象，從而模擬運(yùn)動。

Pygame 提供了一個Clock對象，該對象管理每秒繪制多少幀。 這樣可以確保動畫與用戶 CPU 的速度無關(guān)。

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 使用 NumPy 和 Pygame 為對象設(shè)置動畫

我們將加載圖像，然后再次使用 NumPy 定義屏幕周圍的順時(shí)針路徑。

1. 創(chuàng)建一個 Pygame 時(shí)鐘，如下所示：

   clock = pygame.time.Clock()
   

2. 作為本書隨附的源代碼的一部分，應(yīng)該有一張頭像。 加載此圖像并在屏幕上四處移動：

   img = pygame.image.load('head.jpg')
   

3. 定義一些數(shù)組來保存位置的坐標(biāo)，我們希望在動畫過程中將圖像放置在這些位置。 由于我們將移動對象，因此路徑有四個邏輯部分：right，down，left和up。 每個部分將具有40等距步長。 將0部分中的所有值初始化：

   steps = np.linspace(20, 360, 40).astype(int)
   right = np.zeros((2, len(steps)))
   down = np.zeros((2, len(steps)))
   left = np.zeros((2, len(steps)))
   up = np.zeros((2, len(steps)))
   

4. 設(shè)置圖像位置的坐標(biāo)很簡單。 但是，需要注意一個棘手的問題-[::-1]表示法會導(dǎo)致數(shù)組元素的順序顛倒：

   right[0] = steps
   right[1] = 20
   
   down[0] = 360
   down[1] = steps
   
   left[0] = steps[::-1]
   left[1] = 360
   
   up[0] = 20
   up[1] = steps[::-1]
   

5. 我們可以加入路徑部分，但是在執(zhí)行此操作之前，請使用T運(yùn)算符轉(zhuǎn)置數(shù)組，因?yàn)樗鼈兾凑_對齊以進(jìn)行連接：

   pos = np.concatenate((right.T, down.T, left.T, up.T))
   

6. 在主事件循環(huán)中，讓時(shí)鐘以每秒 30 幀的速度計(jì)時(shí)：

      clock.tick(30)
   

   搖頭的屏幕截圖如下：

   

   您應(yīng)該能夠觀看此動畫的電影。 它也是代碼包（animation.mp4）的一部分。

   此示例的代碼幾乎使用了到目前為止我們學(xué)到的所有內(nèi)容，但仍應(yīng)足夠簡單以了解：

   import pygame, sys
   from pygame.locals import *
   import numpy as np
   
   pygame.init()
   clock = pygame.time.Clock()
   screen = pygame.display.set_mode((400, 400))
   
   pygame.display.set_caption('Animating Objects')
   img = pygame.image.load('head.jpg')
   
   steps = np.linspace(20, 360, 40).astype(int)
   right = np.zeros((2, len(steps)))
   down = np.zeros((2, len(steps)))
   left = np.zeros((2, len(steps)))
   up = np.zeros((2, len(steps)))
   
   right[0] = steps
   right[1] = 20
   
   down[0] = 360
   down[1] = steps
   
   left[0] = steps[::-1]
   left[1] = 360
   
   up[0] = 20
   up[1] = steps[::-1]
   
   pos = np.concatenate((right.T, down.T, left.T, up.T))
   i = 0
   
   while True: 
      # Erase screen
      screen.fill((255, 255, 255))
   
      if i >= len(pos):
         i = 0
   
      screen.blit(img, pos[i])
      i += 1
   
      for event in pygame.event.get():
         if event.type == QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()
   
      pygame.display.update()
      clock.tick(30)
   

剛剛發(fā)生了什么？

在本節(jié)中，我們了解了一些有關(guān)動畫的知識。 我們了解到的最重要的概念是時(shí)鐘。 下表描述了我們使用的新函數(shù)：

matplotlib

matplotlib是一個易于繪制的開源庫，我們在第 9 章，“matplotlib 繪圖”中了解到。 我們可以將 matplotlib 集成到 Pygame 游戲中并創(chuàng)建各種繪圖。

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 在 Pygame 中使用 matplotlib

在本秘籍中，我們采用上一節(jié)的位置坐標(biāo)，并對其進(jìn)行繪制。

1. 要將 matplotlib 與 Pygame 集成，我們需要使用非交互式后端； 否則，默認(rèn)情況下，matplotlib 將為我們提供一個 GUI 窗口。 我們將導(dǎo)入主要的 matplotlib 模塊并調(diào)用use()函數(shù)。 在導(dǎo)入主 matplotlib 模塊之后以及在導(dǎo)入其他 matplotlib 模塊之前，立即調(diào)用此函數(shù)：

   import matplotlib as mpl
   
   mpl.use("Agg")
   

2. 我們可以在 matplotlib 畫布上繪制非交互式繪圖。 創(chuàng)建此畫布需要導(dǎo)入，創(chuàng)建圖形和子圖。 將數(shù)字指定為3乘3英寸大。 在此秘籍的末尾可以找到更多詳細(xì)信息：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.backends.backend_agg as agg
   
   fig = plt.figure(figsize=[3, 3])
   ax = fig.add_subplot(111)
   canvas = agg.FigureCanvasAgg(fig)
   

3. 在非交互模式下，繪制數(shù)據(jù)比在默認(rèn)模式下復(fù)雜一些。 由于我們需要重復(fù)繪圖，因此在函數(shù)中組織繪圖代碼是有意義的。 Pygame 最終在畫布上繪制了繪圖。 畫布為我們的設(shè)置增加了一些復(fù)雜性。 在此示例的末尾，您可以找到有關(guān)這些函數(shù)的更多詳細(xì)說明：

   def plot(data):
      ax.plot(data)
      canvas.draw()
      renderer = canvas.get_renderer()
   
      raw_data = renderer.tostring_rgb()
      size = canvas.get_width_height()
   
      return pygame.image.fromstring(raw_data, size, "RGB")
   

   下面的屏幕截圖顯示了正在運(yùn)行的動畫。 您還可以在代碼包（matplotlib.mp4）和 YouTube 上查看截屏視頻。

   

   更改后，我們將獲得以下代碼：

   import pygame, sys
   from pygame.locals import *
   import numpy as np
   import matplotlib as mpl
   
   mpl.use("Agg")
   
   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.backends.backend_agg as agg
   
   fig = plt.figure(figsize=[3, 3])
   ax = fig.add_subplot(111)
   canvas = agg.FigureCanvasAgg(fig)
   
   def plot(data):
      ax.plot(data)
      canvas.draw()
      renderer = canvas.get_renderer()
   
      raw_data = renderer.tostring_rgb()
      size = canvas.get_width_height()
   
      return pygame.image.fromstring(raw_data, size, "RGB")
   
   pygame.init()
   clock = pygame.time.Clock()
   screen = pygame.display.set_mode((400, 400))
   
   pygame.display.set_caption('Animating Objects')
   img = pygame.image.load('head.jpg')
   
   steps = np.linspace(20, 360, 40).astype(int)
   right = np.zeros((2, len(steps)))
   down = np.zeros((2, len(steps)))
   left = np.zeros((2, len(steps)))
   up = np.zeros((2, len(steps)))
   
   right[0] = steps
   right[1] = 20
   
   down[0] = 360
   down[1] = steps
   
   left[0] = steps[::-1]
   left[1] = 360
   
   up[0] = 20
   up[1] = steps[::-1]
   
   pos = np.concatenate((right.T, down.T, left.T, up.T))
   i = 0
   history = np.array([])
   surf = plot(history)
   
   while True: 
      # Erase screen
      screen.fill((255, 255, 255))
   
      if i >= len(pos):
         i = 0
         surf = plot(history)
   
      screen.blit(img, pos[i])
      history = np.append(history, pos[i])
      screen.blit(surf, (100, 100))
   
      i += 1
   
      for event in pygame.event.get():
         if event.type == QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()
   
      pygame.display.update()
      clock.tick(30)
   

剛剛發(fā)生了什么？

下表解釋了繪圖相關(guān)函數(shù)：

表面像素

Pygame surfarray模塊處理 Pygame Surface對象與 NumPy 數(shù)組之間的轉(zhuǎn)換 。 您可能還記得，NumPy 可以快速有效地處理大型數(shù)組。

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 用 NumPy 訪問表面像素?cái)?shù)據(jù)

在本節(jié)中，我們將平鋪一個小圖像以填充游戲屏幕。

1. array2d()函數(shù)將像素復(fù)制到二維數(shù)組中（對于三維數(shù)組也有類似的功能）。 將頭像圖像中的像素復(fù)制到數(shù)組中：

   pixels = pygame.surfarray.array2d(img)
   

2. 使用數(shù)組的shape屬性從像素?cái)?shù)組的形狀創(chuàng)建游戲屏幕。 在兩個方向上將屏幕放大七倍：

   X = pixels.shape[0] * 7
   Y = pixels.shape[1] * 7
   screen = pygame.display.set_mode((X, Y))
   

3. 使用 NumPy tile()函數(shù)可以輕松平鋪圖像。 數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為整數(shù)值，因?yàn)?Pygame 將顏色定義為整數(shù)：

   new_pixels = np.tile(pixels, (7, 7)).astype(int)
   

4. surfarray模塊具有特殊函數(shù)blit_array()在屏幕上顯示數(shù)組：

   pygame.surfarray.blit_array(screen, new_pixels)
   

   

   以下代碼執(zhí)行圖像的平鋪：

   import pygame, sys
   from pygame.locals import *
   import numpy as np
   
   pygame.init()
   img = pygame.image.load('head.jpg')
   pixels = pygame.surfarray.array2d(img)
   X = pixels.shape[0] * 7
   Y = pixels.shape[1] * 7
   screen = pygame.display.set_mode((X, Y))
   pygame.display.set_caption('Surfarray Demo')
   new_pixels = np.tile(pixels, (7, 7)).astype(int)
   
   while True: 
      screen.fill((255, 255, 255))
      pygame.surfarray.blit_array(screen, new_pixels)
   
      for event in pygame.event.get():
         if event.type == QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()
   
      pygame.display.update()
   

剛剛發(fā)生了什么？

以下是我們使用的新函數(shù)和屬性的簡要說明：

人工智能

通常，我們需要模仿游戲中的智能行為。 scikit-learn項(xiàng)目旨在提供一種用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 API，而我最喜歡的是其精美的文檔。 我們可以使用操作系統(tǒng)的包管理器來安裝scikit-learn，盡管此選項(xiàng)可能有效或無效，具體取決于您的操作系統(tǒng)，但這應(yīng)該是最方便的方法。 Windows 用戶只需從項(xiàng)目網(wǎng)站下載安裝程序即可。 在 Debian 和 Ubuntu 上，該項(xiàng)目稱為python-sklearn。 在 MacPorts 上，這些端口稱為py26-scikits-learn和py27-scikits-learn。 我們也可以從源代碼或使用easy_install安裝。 PythonXY， Enthought 和 NetBSD。

我們可以通過在命令行中鍵入來安裝scikit-learn：

$ [sudo] pip install -U scikit-learn

我們也可以鍵入以下內(nèi)容而不是前一行：

$ [sudo] easy_install -U scikit-learn

由于權(quán)限的原因，這可能無法正常工作，因此您可能需要在命令前面放置sudo或以管理員身份登錄。

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 點(diǎn)的聚類

我們將生成一些隨機(jī)點(diǎn)并將它們聚類，這意味著彼此靠近的點(diǎn)將放入同一簇中。 這只是scikit-learn可以應(yīng)用的許多技術(shù)之一。聚類是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在基于相似度對項(xiàng)目進(jìn)行分組。 接下來，我們將計(jì)算平方親和矩陣。親和度矩陣是包含親和度值的矩陣：例如，點(diǎn)之間的距離。 最后，我們將這些點(diǎn)與[??HTG2]中的AffinityPropagation類聚類。

1. 在400 x 400像素的正方形內(nèi)生成 30 個隨機(jī)點(diǎn)位置：

   positions = np.random.randint(0, 400, size=(30, 2))
   

2. 使用到原點(diǎn)的歐式距離作為親和度度量來計(jì)算親和度矩陣：

   positions_norms = np.sum(positions ** 2, axis=1)
   S = - positions_norms[:, np.newaxis] - positions_norms[np.newaxis, :] + 2 * np.dot(positions, positions.T)
   

3. 給AffinityPropagation類上一步的結(jié)果。 此類使用適當(dāng)?shù)娜杭幪枠?biāo)記點(diǎn)：

   aff_pro = sklearn.cluster.AffinityPropagation().fit(S)
   labels = aff_pro.labels_
   

4. 為每個群集繪制多邊形。 涉及的函數(shù)需要點(diǎn)列表，顏色（將其繪制為紅色）和表面：

   pygame.draw.polygon(screen, (255, 0, 0), polygon_points[i])
   

   結(jié)果是每個群集的一堆多邊形，如下圖所示：

   

   群集示例代碼如下：

   import numpy as np
   import sklearn.cluster
   import pygame, sys
   from pygame.locals import *
   
   np.random.seed(42)
   positions = np.random.randint(0, 400, size=(30, 2))
   
   positions_norms = np.sum(positions ** 2, axis=1)
   S = - positions_norms[:, np.newaxis] - positions_norms[np.newaxis, :] + 2 * np.dot(positions, positions.T)
   
   aff_pro = sklearn.cluster.AffinityPropagation().fit(S)
   labels = aff_pro.labels_
   
   polygon_points = []
   
   for i in xrange(max(labels) + 1):
      polygon_points.append([])
   
   # Sorting points by cluster
   for label, position in zip(labels, positions):
      polygon_points[labels[i]].append(positions[i])
   
   pygame.init()
   screen = pygame.display.set_mode((400, 400))
   
   while True: 
      for point in polygon_points:
         pygame.draw.polygon(screen, (255, 0, 0), point)
   
      for event in pygame.event.get():
         if event.type == QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()
   
      pygame.display.update()
   

剛剛發(fā)生了什么？

下表更詳細(xì)地描述了人工智能示例中最重要的行 ：

OpenGL 和 Pygame

OpenGL 為二維和三維計(jì)算機(jī)圖形指定了 API。 API 由函數(shù)和常量組成。 我們將專注于名為PyOpenGL的 Python 實(shí)現(xiàn)。 使用以下命令安裝PyOpenGL：

$ [sudo] pip install PyOpenGL PyOpenGL_accelerate

您可能需要具有 root 訪問權(quán)限才能執(zhí)行此命令。 對應(yīng)于easy_install的命令如下：

$ [sudo] easy_install PyOpenGL PyOpenGL_accelerate

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 繪制 Sierpinski 地毯

為了演示的目的，我們將使用 OpenGL 繪制一個 Sierpinski 地毯，也稱為 Sierpinski 三角形或 Sierpinski 篩子。 這是由數(shù)學(xué)家 Waclaw Sierpinski 創(chuàng)建的三角形形狀的分形圖案。 三角形是通過遞歸且原則上是無限的過程獲得的。

1. 首先，首先初始化一些與 OpenGL 相關(guān)的原語。 這包括設(shè)置顯示模式和背景顏色。 本節(jié)末尾提供逐行說明：

   def display_openGL(w, h):
     pygame.display.set_mode((w,h), pygame.OPENGL|pygame.DOUBLEBUF)
   
     glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 1.0)
     glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT|GL_DEPTH_BUFFER_BIT)
   
     gluOrtho2D(0, w, 0, h)
   

2. 該算法要求我們顯示點(diǎn)，越多越好。 首先，我們將繪圖顏色設(shè)置為紅色。 其次，我們定義一個三角形的頂點(diǎn)（我稱它們?yōu)辄c(diǎn)）。 然后，我們定義隨機(jī)索引，該隨機(jī)索引將用于選擇三個三角形頂點(diǎn)之一。 我們在中間的某個地方隨機(jī)選擇一個點(diǎn)，實(shí)際上并不重要。 之后，在上一個點(diǎn)和隨機(jī)選取的一個頂點(diǎn)之間的一半處繪制點(diǎn)。 最后，刷新結(jié)果：

       glColor3f(1.0, 0, 0)
       vertices = np.array([[0, 0], [DIM/2, DIM], [DIM, 0]])
       NPOINTS = 9000
       indices = np.random.random_integers(0, 2, NPOINTS)
       point = [175.0, 150.0]
   
       for i in xrange(NPOINTS):
          glBegin(GL_POINTS)
          point = (point + vertices[indices[i]])/2.0
          glVertex2fv(point)
          glEnd()
   
       glFlush()
   

   Sierpinski 三角形如下所示：

   

   帶有所有導(dǎo)入的完整 Sierpinski 墊圈演示代碼如下：

   import pygame
   from pygame.locals import *
   import numpy as np
   
   from OpenGL.GL import *
   from OpenGL.GLU import *
   
   def display_openGL(w, h):
     pygame.display.set_mode((w,h), pygame.OPENGL|pygame.DOUBLEBUF)
   
     glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 1.0)
     glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT|GL_DEPTH_BUFFER_BIT)
   
     gluOrtho2D(0, w, 0, h)
   
   def main():
       pygame.init()
       pygame.display.set_caption('OpenGL Demo')
       DIM = 400
       display_openGL(DIM, DIM)
       glColor3f(1.0, 0, 0)
       vertices = np.array([[0, 0], [DIM/2, DIM], [DIM, 0]])
       NPOINTS = 9000
       indices = np.random.random_integers(0, 2, NPOINTS)
       point = [175.0, 150.0]
   
       for i in xrange(NPOINTS):
          glBegin(GL_POINTS)
          point = (point + vertices[indices[i]])/2.0
          glVertex2fv(point)
          glEnd()
   
       glFlush()
       pygame.display.flip()
   
       while True:
           for event in pygame.event.get():
               if event.type == QUIT:
                   return
   
   if __name__ == '__main__':
     main()
   

剛剛發(fā)生了什么？

如所承諾的，以下是該示例最重要部分的逐行說明：

使用 Pygame 的模擬游戲

作為最后一個示例，我們將使用 Conway 的生命游戲模擬生命。 最初的生命游戲是基于一些基本規(guī)則。 我們從二維正方形網(wǎng)格上的隨機(jī)配置開始。 網(wǎng)格中的每個單元可以是死的或活著的。 此狀態(tài)取決于小區(qū)的鄰居。 您可以在這個頁面上詳細(xì)了解規(guī)則。在每個時(shí)間步上，都會發(fā)生以下轉(zhuǎn)換：

1. 少于兩個活鄰居的活細(xì)胞死亡。
2. 具有兩個或三個活鄰居的活細(xì)胞可以存活到下一代。
3. 具有三個以上活鄰居的活細(xì)胞死亡。
4. 具有恰好三個活鄰居的死細(xì)胞會成為活細(xì)胞。

卷積可用于求值游戲的基本規(guī)則。 卷積過程需要 SciPy 包。

實(shí)戰(zhàn)時(shí)間 – 模擬生命

以下代碼是生命游戲的實(shí)現(xiàn) ，并進(jìn)行了一些修改：

• 用鼠標(biāo)單擊一次會畫一個十字，直到我們再次單擊
• r鍵可將網(wǎng)格重置為隨機(jī)狀態(tài)
• b鍵根據(jù)鼠標(biāo)位置創(chuàng)建塊
• g鍵創(chuàng)建滑翔機(jī)

代碼中最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一個二維數(shù)組，其中包含游戲屏幕上像素的顏色值。 該數(shù)組用隨機(jī)值初始化，然后針對游戲循環(huán)的每次迭代重新計(jì)算。 在下一部分中找到有關(guān)所涉及函數(shù)的更多信息。

1. 要求值規(guī)則，請使用卷積，如下所示：

   def get_pixar(arr, weights):
     states = ndimage.convolve(arr, weights, mode='wrap')
   
     bools = (states == 13) | (states == 12 ) | (states == 3)
   
     return bools.astype(int)
   

2. 使用我們在第 2 章，“從 NumPy 基礎(chǔ)知識開始”中學(xué)習(xí)的基本索引技巧來畫十字：

   def draw_cross(pixar):
      (posx, posy) = pygame.mouse.get_pos()
      pixar[posx, :] = 1
      pixar[:, posy] = 1
   

3. 用隨機(jī)值初始化網(wǎng)格：

   def random_init(n):
      return np.random.random_integers(0, 1, (n, n))
   

   以下是完整的代碼：

   from __future__ import print_function
   import os, pygame
   from pygame.locals import *
   import numpy as np
   from scipy import ndimage
   
   def get_pixar(arr, weights):
     states = ndimage.convolve(arr, weights, mode='wrap')
   
     bools = (states == 13) | (states == 12 ) | (states == 3)
   
     return bools.astype(int)
   
   def draw_cross(pixar):
      (posx, posy) = pygame.mouse.get_pos()
      pixar[posx, :] = 1
      pixar[:, posy] = 1
   
   def random_init(n):
      return np.random.random_integers(0, 1, (n, n))
   
   def draw_pattern(pixar, pattern):
        print(pattern)
   
        if pattern == 'glider':
         coords = [(0,1), (1,2), (2,0), (2,1), (2,2)]
        elif pattern == 'block':
         coords = [(3,3), (3,2), (2,3), (2,2)]
        elif pattern == 'exploder':
         coords = [(0,1), (1,2), (2,0), (2,1), (2,2), (3,3)]
        elif pattern == 'fpentomino':
         coords = [(2,3),(3,2),(4,2),(3,3),(3,4)]
   
        pos = pygame.mouse.get_pos()
   
        xs = np.arange(0, pos[0], 10)
        ys = np.arange(0, pos[1], 10)
   
        for x in xs:
           for y in ys:
              for i, j in coords:
                  pixar[x + i, y + j] = 1
   
   def main():
       pygame.init ()
       N = 400
       pygame.display.set_mode((N, N))
       pygame.display.set_caption("Life Demo")
   
       screen = pygame.display.get_surface()
   
       pixar = random_init(N)
       weights = np.array([[1,1,1], [1,10,1], [1,1,1]])
   
       cross_on = False
   
       while True:
          pixar = get_pixar(pixar, weights)
   
          if cross_on:
             draw_cross(pixar)
   
          pygame.surfarray.blit_array(screen, pixar * 255 ** 3)
          pygame.display.flip()
   
          for event in pygame.event.get():
            if event.type == QUIT:
                return
            if event.type == MOUSEBUTTONDOWN:
               cross_on = not cross_on
            if event.type == KEYDOWN:
               if event.key == ord('r'):
                  pixar = random_init(N)
                  print("Random init")
               if event.key == ord('g'):
                  draw_pattern(pixar, 'glider')
               if event.key == ord('b'):
                  draw_pattern(pixar, 'block')
               if event.key == ord('e'):
                  draw_pattern(pixar, 'exploder')
               if event.key == ord('f'):
                  draw_pattern(pixar, 'fpentomino')
   
   if __name__ == '__main__':
       main()
   

   您應(yīng)該能夠從代碼包（life.mp4）或 YouTube 上觀看截屏視頻。 正在運(yùn)行的游戲的屏幕截圖如下：

   

剛剛發(fā)生了什么？

我們使用了一些 NumPy 和 SciPy 函數(shù)，這些函數(shù)需要說明：

總結(jié)

您可能會發(fā)現(xiàn)本書中提到 Pygame 有點(diǎn)奇怪。 但是，閱讀本章后，我希望您意識到 NumPy 和 Pygame 可以很好地結(jié)合在一起。 畢竟，游戲涉及大量計(jì)算，因此 NumPy 和 SciPy 是理想的選擇，并且它們還需要scikit-learn中提供的人工智能功能。 無論如何，制作游戲都很有趣，我們希望最后一章相當(dāng)于十道菜后的精美甜點(diǎn)或咖啡！ 如果您仍然渴望更多，請查看《NumPy Cookbook 第二版》， Ivan Idris，Packt Publishing，在本書的基礎(chǔ)上以最小的重疊為基礎(chǔ)。

附錄 A：小測驗(yàn)答案

第 1 章，NumPy 快速入門

小測驗(yàn) – arange()函數(shù)的功能

第 2 章，從 NumPy 基本原理開始

小測驗(yàn) – ndarray的形狀

第 3 章，熟悉常用函數(shù)

小測驗(yàn) - 計(jì)算加權(quán)平均值

第 4 章，為您帶來便利的便利函數(shù)

小測驗(yàn) - 計(jì)算協(xié)方差

第 5 章，使用矩陣和ufunc

小測驗(yàn) – 使用字符串定義矩陣

第 6 章，深入探索 NumPy 模塊

小測驗(yàn) - 創(chuàng)建矩陣

第 7 章，探索特殊例程

小測驗(yàn) - 生成隨機(jī)數(shù)

第 8 章，通過測試確保質(zhì)量

小測驗(yàn) - 指定小數(shù)精度

第 9 章，matplotlib 繪圖

小測驗(yàn) – plot()函數(shù)

第 10 章，當(dāng) NumPy 不夠用時(shí) – Scipy 和更多

小測驗(yàn) - 加載.mat文件

附錄 B：其他在線資源

本附錄包含指向相關(guān)網(wǎng)站的鏈接。

Python 教程

1. Think Python 中文第二版↗
2. 笨辦法學(xué) Python · 續(xù) 中文版
3. PythonSpot 中文系列教程
4. PythonBasics 中文系列教程
5. PythonGuru 中文系列教程
6. Python 分布式計(jì)算↗

數(shù)學(xué)教程

1. MIT 公開課課本/筆記
   1. MIT 18.06 線性代數(shù)筆記↗
   2. MIT 18.03 寫給初學(xué)者的微積分

數(shù)據(jù)科學(xué)文檔

1. Numpy 技術(shù)棧中文文檔
   1. NumPy 1.11 中文文檔?
   2. Pandas 0.19.2 中文文檔?
   3. Matplotlib 2.0 中文文檔?
   4. statsmodels 中文文檔?
   5. seaborn 0.9 中文文檔?
2. SimuPy 中文文檔↗

數(shù)據(jù)科學(xué)教程

1. 斯坦福公開課課本/筆記
   1. 斯坦福 STATS60 課本：21 世紀(jì)的統(tǒng)計(jì)思維?
   2. 斯坦福博弈論中文筆記?
2. UCB 公開課課本/筆記
   1. UCB Data8 課本：計(jì)算與推斷思維?
   2. UCB Prob140 課本：面向數(shù)據(jù)科學(xué)的概率論?
   3. UCB DS100 課本：數(shù)據(jù)科學(xué)的原理與技巧?
3. ApacheCN 數(shù)據(jù)科學(xué)譯文集?
4. TutorialsPoint NumPy 教程
5. 復(fù)雜性思維 中文第二版
6. 利用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 · 第 2 版
7. fast.ai 數(shù)值線性代數(shù)講義 v2
8. Pandas Cookbook 帶注釋源碼
9. 數(shù)據(jù)科學(xué) IPython 筆記本
10. UCSD COGS108 數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)中文筆記
11. USF MSDS501 計(jì)算數(shù)據(jù)科學(xué)中文講義
12. 數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識
13. Joyful Pandas↗

附錄 C：NumPy 函數(shù)的參考

本附錄包含有用的 NumPy 函數(shù)及其說明的列表。

• numpy.apply_along_axis（func1d, axis, arr, *args）：沿arr的一維切片應(yīng)用函數(shù)func1d。

• numpy.arange([start,] stop[, step,], dtype=None)：創(chuàng)建一個 NumPy 數(shù)組，它在指定范圍內(nèi)均勻間隔。

• numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)：返回對輸入數(shù)組進(jìn)行排序的索引。

• numpy.argmax(a, axis=None)：返回沿軸的最大值的索引。

• numpy.argmin(a, axis=None)：返回沿軸的最小值的索引。

• numpy.argwhere(a)：查找非零元素的索引。

• numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)：從類似數(shù)組的序列（例如 Python 列表）創(chuàng)建 NumPy 數(shù)組。

• numpy.testing.assert_allclose((actual, desired, rtol=1e-07, atol=0, err_msg='', verbose=True)：如果兩個對象在指定的精度下不相等，則引發(fā)錯誤。

• numpy.testing.assert_almost_equal()：如果兩個數(shù)字在指定的精度下不相等，則引發(fā)異常。

• numpy.testing.assert_approx_equal()：如果兩個數(shù)字在某個有效數(shù)字下不相等，則引發(fā)異常。

• numpy.testing.assert_array_almost_equal()：如果兩個數(shù)組在指定的精度下不相等，則引發(fā)異常。

• numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, y, nulp=1)：將數(shù)組與其最低精度單位（ULP）。

• numpy.testing.assert_array_equal()：如果兩個數(shù)組不相等，則引發(fā)異常。

• numpy.testing.assert_array_less()：如果兩個數(shù)組的形狀不同，并且第一個數(shù)組的元素嚴(yán)格小于第二個數(shù)組的元素，則會引發(fā)異常。

• numpy.testing.assert_array_max_ulp(a, b, maxulp=1, dtype=None)：確定數(shù)組元素最多相差 ULP 的指定數(shù)量。

• numpy.testing.assert_equal()：測試兩個 NumPy 數(shù)組是否相等。

• numpy.testing.assert_raises()：如果使用定義的參數(shù)調(diào)用的可調(diào)用對象未引發(fā)指定的異常，則失敗。

• numpy.testing.assert_string_equal()：斷言兩個字符串相等。

• numpy.testing.assert_warns()：如果未引發(fā)指定的警告，則失敗。

• numpy.bartlett(M)：返回帶有M點(diǎn)的 Bartlett 窗口。 此窗口類似于三角形窗口。

• numpy.random.binomial(n, p, size=None)：從二項(xiàng)分布中抽取隨機(jī)樣本。

• numpy.bitwise_and(x1, x2[, out])：計(jì)算數(shù)組的按位AND。

• numpy.bitwise_xor(x1, x2[, out])：計(jì)算數(shù)組的按位XOR。

• numpy.blackman(M)：返回一個具有M點(diǎn)的布萊克曼窗口，該窗口接近最佳值，并且比凱撒窗口差。

• numpy.column_stack(tup)：堆疊以元組列形式提供的一維數(shù)組 。

• numpy.concatenate ((a1, a2, ...), axis=0)：將數(shù)組序列連接在一起。

• numpy.convolve(a, v, mode='full')：計(jì)算一維數(shù)組的線性卷積。

• numpy.dot(a, b, out=None)：計(jì)算兩個數(shù)組的點(diǎn)積。

• numpy.diff(a, n=1, axis=-1)：計(jì)算給定軸的 N 階差。

• numpy.dsplit(ary, indices_or_sections)：沿著第三軸將數(shù)組拆分為子數(shù)組。

• numpy.dstack(tup)：沿第三軸堆疊以元組形式給出的數(shù)組。

• numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>)：返回單位矩陣。

• numpy.extract(condition, arr)：使用條件選擇數(shù)組的元素。

• numpy.fft.fftshift(x, axes=None)：將信號的零頻率分量移到頻譜的中心。

• numpy.hamming(M)：返回帶有M點(diǎn)的漢明窗口。

• numpy.hanning(M)：返回具有M點(diǎn)的漢寧窗口。

• numpy.hstack(tup)：水平堆疊以元組形式給出的數(shù)組。

• numpy.isreal(x)：返回一個布爾數(shù)組，其中True對應(yīng)于輸入數(shù)組的實(shí)數(shù)（而不是復(fù)數(shù)）元素。

• numpy.kaiser(M, beta)：對于給定的beta參數(shù)，返回帶有M點(diǎn)的凱撒窗口。

• numpy.load(file, mmap_mode=None)：從.npy，.npz，或腌制中加載 NumPy 數(shù)組或腌制對象。 內(nèi)存映射的數(shù)組存儲在文件系統(tǒng)中，不必完全加載到內(nèi)存中。 這對于大型數(shù)組尤其有用。

• numpy.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)：將文本文件中的數(shù)據(jù)加載到 NumPy 數(shù)組中。

• numpy.lexsort (keys, axis=-1)：使用多個鍵進(jìn)行排序。

• numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)：返回在間隔內(nèi)均勻間隔的數(shù)字。

• numpy.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)：沿軸返回?cái)?shù)組的最大值。

• numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)：沿給定軸計(jì)算算術(shù)平均值。

• numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False)：沿給定軸計(jì)算中位數(shù) 。

• numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)：返回坐標(biāo)向量的坐標(biāo)矩陣。 例如：

  In: numpy.meshgrid([1, 2], [3, 4])
  Out:
  [array([[1, 2],
          [1, 2]]), array([[3, 3],
          [4, 4]])]
  

• numpy.min(a, axis=None, out=None, keepdims=False)：沿軸返回?cái)?shù)組的最小值。

• numpy.msort(a)：返回沿第一軸排序的數(shù)組的副本。

• numpy.nanargmax(a, axis=None)：返回給定一個忽略 NaN 的軸的最大值的索引。

• numpy.nanargmin(a, axis=None)：返回給定的軸的最小值索引，忽略 NaN。

• numpy.nonzero(a)：返回非零數(shù)組元素的索引。

• numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')：創(chuàng)建指定形狀和數(shù)據(jù)類型的 NumPy 數(shù)組，包含 1s。

• numpy.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)：分段求值函數(shù)。

• numpy.polyder(p, m=1)：將多項(xiàng)式微分為給定階數(shù)。

• numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)：執(zhí)行最小二乘多項(xiàng)式擬合。

• numpy.polysub(a1, a2)：減去多項(xiàng)式。

• numpy.polyval(p, x)：以指定值求值多項(xiàng)式。

• numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)：返回指定軸上數(shù)組元素的乘積 。

• numpy.ravel(a, order='C')：展平數(shù)組，或在必要時(shí)返回副本。

• numpy.reshape(a, newshape, order='C')：更改 NumPy 數(shù)組的形狀 。

• numpy.row_stack(tup)：逐行堆疊數(shù)組。

• numpy.save(file, arr)：以 NumPy .npy格式將 NumPy 數(shù)組保存到文件中。

• numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ')：將 NumPy 數(shù)組保存到文本文件。

• numpy.sinc(a)：計(jì)算sinc函數(shù)。

• numpy.sort_complex(a)：首先以實(shí)部，然后是虛部對數(shù)組元素進(jìn)行排序。

• numpy.split(a, indices_or_sections, axis=0)：將數(shù)組拆分為子數(shù)組。

• numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)：沿給定軸返回標(biāo)準(zhǔn)差。

• numpy.take(a, indices, axis=None, out=None, mode='raise')：使用指定的索引從數(shù)組中選擇元素。

• numpy.vsplit(a, indices_or_sections)：將數(shù)組垂直拆分為子數(shù)組。

• numpy.vstack(tup)：垂直堆疊數(shù)組。

• numpy.where(condition, [x, y])：基于布爾條件從輸入數(shù)組中選擇數(shù)組元素。

• numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')：創(chuàng)建指定形狀和數(shù)據(jù)類型的 NumPy 數(shù)組，其中包含零。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-414986.html

到了這里，關(guān)于NumPy 初學(xué)者指南中文第三版：11~14的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！