这两行代码不是一样的吗

非常抱歉，我的回答有误。您所说的两行代码确实是相同的。

根据您提供的代码，我看到在检查子物体是否为目标物体的子物体时，您已经使用了`transform.IsChildOf`方法。这个方法是用于检查一个Transform组件是否为另一个Transform组件的子物体。而因为`GameObject`也有一个`transform`属性，所以也可以使用`GameObject.transform.IsChildOf`方法，这两种方法是等效的。

因此，您可以将上述代码改为：

childObject.SetActive(targetObject.transform.IsChildOf(childObject.transform));

这样，即可检查目标物体是否为子物体的子物体，并激活相应的子物体。

相关问题

python输入两行格式一样用空格分隔的若干个整数

你可以使用以下代码实现：

# 从标准输入读取两行整数
line1 = input().split()  # 将第一行用空格分隔的整数读入列表
line2 = input().split()  # 将第二行用空格分隔的整数读入列表

# 将列表中的字符串转换为整数
line1 = [int(x) for x in line1]
line2 = [int(x) for x in line2]

# 输出读入的整数列表
print(line1)
print(line2)

在这个代码中，我们使用 `input()` 函数从标准输入读取两行字符串，然后使用 `split()` 方法将每一行的字符串分割成若干个整数，最后使用列表推导式将列表中的字符串转换为整数。最后，我们输出读入的整数列表。

请问这行代码中的训练集和测试集怎么查看

要查看训练集和测试集，首先需要将数据集分为训练集和测试集，并将它们保存在不同的文件中。一般来说，训练集和测试集是根据一定的比例随机划分的。

在Python中，你可以使用pandas库或numpy库来读取数据文件，并使用train_test_split函数来进行数据集的划分。具体地，train_test_split函数可以将数据集随机划分为训练集和测试集，并返回这两个数据集的数组。

例如，下面的代码演示了如何使用sklearn库的train_test_split函数将一个数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 打印训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", len(train_data))
print("测试集大小：", len(test_data))

在这个例子中，我们将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集，并使用随机种子42来保证每次划分的结果是一样的。最后，我们打印了训练集和测试集的大小。

你可以根据自己的需求和实际情况来修改划分的比例和随机种子。