_currentStage = Stage;

时间: 2023-10-17 11:05:14 浏览: 30
这行代码是将变量Stage的值赋值给变量_currentStage。这两个变量都是脚本中的类级别变量,可以在整个脚本中使用。 在这个例子中,变量Stage可能是一个表示游戏场景的整数值。通过将其值赋给_currentStage变量,可以在脚本的其他部分使用_currentStage变量来引用当前游戏场景。 这种做法可以使代码更加灵活,因为如果以后需要更改游戏场景的数量或类型,只需要更改变量Stage的值即可,而不需要在整个脚本中搜索和更改所有引用该值的地方。
相关问题

void Start() { _rigidbody = GetComponent<Rigidbody>(); _rigidbody.centerOfMass = new Vector3(0, 0, 0); _currentStage = Stage; SpawnStage(); _cameraRelativePosition = Camera.main.transform.position - transform.position; }

这是一个C#脚本中的Start()函数。具体来说,它包含以下内容: 1.获取附加在物体上的Rigidbody组件,并将其存储在变量_rigidbody中。 2.将物体的质心设置为(0,0,0),这将影响物体的物理行为。 3.将变量_currentStage设置为变量Stage的值。 4.生成一个新的场景。 5.计算相机相对于物体的位置,并将其存储在变量_cameraRelativePosition中。这可以用来跟随物体的运动而移动相机。 Start()函数是Unity中MonoBehaviour类的一个方法,它在脚本组件被加载时被自动调用。在这个例子中,它用来初始化物体的状态和计算相机的位置。

attr = len_stage.index v1 = len_stage.values bar = Bar("各城市地铁线路数量分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400) bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True) bar.render("各城市地铁线路数量分布.html")代码详解

这段代码使用了第三方库 `pyecharts` 来绘制柱状图,并将结果保存为一个 HTML 文件。 具体解释如下: - `attr = len_stage.index` 获取 `len_stage` 这个 Series 对象的索引,即分组的标签,存储在一个列表 `attr` 中。 - `v1 = len_stage.values` 获取 `len_stage` 这个 Series 对象的值,即每个标签出现的频次,存储在一个列表 `v1` 中。 - `bar = Bar(...)` 创建一个柱状图对象 `bar`,设置了图表的标题、大小等属性。 - `bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True)` 向柱状图对象 `bar` 中添加一个系列,其中 `""` 表示系列的名称为空,`attr` 表示 X 轴的标签,`v1` 表示 Y 轴的值,`is_stack=True` 表示将不同的系列堆叠在一起显示,`is_label_show=True` 表示在图表中显示数据标签。 - `bar.render("各城市地铁线路数量分布.html")` 将柱状图对象 `bar` 渲染为一个 HTML 文件,并保存在当前目录下,文件名为 "各城市地铁线路数量分布.html"。 最终,执行这段代码将会生成一个柱状图,用于展示各城市地铁线路数量的分布情况。

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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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