从零开始：iPhone与iPad游戏开发全攻略

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需积分: 10 4 下载量 188 浏览量 更新于2024-07-27 收藏 5.63MB PDF 举报
"《iPhone & iPad Game Development for Dummies》由Neal Goldstein、Jon Manning、Paris Buttfield-Addison合著，Wiley于2011年出版。这本书是一本针对初学者的游戏开发指南，旨在帮助读者轻松掌握iPhone和iPad游戏开发的基础，并将其应用到实际项目中。全书共分两部分，第一部分引导读者入门。 在Part I "Getting Started" 的章节结构中，第1章"Building Great iOS Games" 深入讲解如何从头至尾构建一个出色的游戏，不仅涉及技术层面，还强调了游戏设计原则和对苹果移动设备用户喜好的理解。读者将学会如何利用Objective-C、Cocoa编程语言以及OpenGLES 2.0等iOS平台的关键工具。 第2章"Becoming an iPhone Developer" 是为那些希望进入iOS开发领域的读者准备的，它详细介绍了如何成为一名开发者，包括必要的软件和硬件配置，以及获取开发证书的过程。 第3章"Your First Date with the SDK"（SDK即Software Development Kit，软件开发工具包）则是实战环节，通过具体的实例，让读者熟悉iOS SDK的使用，包括如何与Facebook集成，如何将应用程序提交到App Store并进行市场推广。 书中特别强调学习过程的便利性，提供了免费的Cheat Sheets，包括清单、图表、常见操作指南等内容，便于读者快速查阅和实践。此外，作者还推荐访问Dummies.com获取更多视频教程、插图文章和步骤详解，甚至有机会参与每月的抽奖活动，赢取有价值的奖品。 《iPhone & iPad Game Development for Dummies》是一本实用的教程，无论你是初次接触游戏开发的新手，还是有一定基础但寻求进一步提升的专业人士，都能从中找到所需的知识和资源，让游戏开发变得简单易懂。从零基础入门，到掌握专业技能，这本书都是一把通往成功游戏开发的钥匙。"

iphone and ipad 游戏开发

2012-06-28 上传
learn iphone and iapd about cocos2d。主要介绍cocos2d在ios游戏开发中的应用，对于cocos2d的各个方面包括，场景，图层，精灵，粒子效果，地图，纹理图，都有很好的介绍，比较的完整的资料

function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); data = data.drop(columns=num_cols, axis=1); data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);将这段代码添加注释

2023-06-01 上传
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # 对数值特征进行标准化 std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # 将数据...

将下列代码变为伪代码def median_target（var）： temp = data[data[var].notnull（）] temp = temp[[var， 'Outcome']].groupby（['Outcome']）[[var]].median（）.reset_index（） return temp data.loc[（data['Outcome'] == 0 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 102.5 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 169.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 107 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 1 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 27 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 32 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 70 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 30.1 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 34.3 target_col = [“Outcome”] cat_cols = data.nunique（）[data.nunique（） < 12].keys（）.tolist（） cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical列 num_cols = [x for x in data.columns if x 不在 cat_cols + target_col] #Binary列有 2 个值 bin_cols = data.nunique（）[data.nunique（） == 2].keys（）.tolist（） #Columns 2 个以上的值 multi_cols = [i 表示 i in cat_cols if i in bin_cols] #Label编码二进制列 le = LabelEncoder（） for i in bin_cols ： data[i] = le.fit_transform（data[i]） #Duplicating列用于多值列 data = pd.get_dummies（data = data，columns = multi_cols ） #Scaling 数字列 std = StandardScaler（） 缩放 = std.fit_transform（数据[num_cols]） 缩放 = pd。数据帧（缩放，列=num_cols） #dropping原始值合并数字列的缩放值 df_data_og = 数据.copy（） 数据 = 数据.drop（列 = num_cols，轴 = 1） 数据 = 数据.合并（缩放，left_index=真，right_index=真，如何 = “左”） # 定义 X 和 Y X = 数据.drop（'结果'， 轴=1） y = 数据['结果'] X_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（X， y， train_size=0.8， shuffle=True， random_state=1） y_train = to_categorical（y_train） y_test = to_categorical（y_test）

2023-06-01 上传
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); ...

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx') # 第二阶段：转化定性变量为定量变量 使用onehot函数 同时读取新的excel x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1).values train_labels = train_data['Class'].values test_features = test_data.drop('Class', axis=1).values test_labels = test_data['Class'].values model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels), verbose=1) predictions = model.predict(test_features) print(predictions)就是这段 无法确定问题是什么

2023-06-03 上传
x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 读取新的excel data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # ...

from scikit-learn.linear_model import LinearRegression from scikit-learn.metrics import r2_score from scikit-learn.ensemble import RandomForestRegressor from spsspro.algorithm import statistical_model_analysis X=pd.get_dummies(data_merge[['纹饰','类型','颜色','表面风化']]) for i in ['二氧化硅(SiO2)','氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)','氧化钙(CaO)','氧化镁(MgO)','氧化铝(Al2O3)','氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)','氧化铅(PbO)','氧化钡(BaO)','五氧化二磷(P2O5)','氧化锶(SrO)', '氧化锡(SnO2)','二氧化硫(SO2)']: y=data_merge[i] result=statistical_model_analysis.linear_regression(data_y=y,data_x1=X) print('\n') print(i) print(result['linear_regression_form']['r2']) print(result['linear_regression_analysis_description'])

2023-07-17 上传
然后，对于给定的一组特征（纹饰、类型、颜色、表面风化），使用pd.get_dummies函数进行独热编码处理。 接下来，对于每个目标变量（'二氧化硅(SiO2)'、'氧化钠(Na2O)'等等），将其赋值给变量y，并调用statistical_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score #读取数据 data = pd.read_csv('JD_消费者数据20180201-20180415.csv') #删除不需要的列 data = data.drop(['customer_id', 'product_id', 'action_date', 'action_id'], axis=1) #处理时间数据，将日期转为距离当前日期的天数 data['customer_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['customer_register_date'])).dt.days data['product_market_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['product_market_date'])).dt.days data['shop_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['shop_register_date'])).dt.days #删除缺失值所在的行 data.dropna(inplace=True) #将分类变量转为数值变量，使用One-hot编码 data = pd.get_dummies(data, columns=['age_range', 'gender', 'brand', 'category', 'shop_category']) #将目标变量转为数值变量，PageView为0，Order为1 data['type'] = data['type'].apply(lambda x: 0 if x == 'PageView' else 1) #读取前五行 data.head(5)

2023-06-10 上传
这段代码使用了Python中的Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn库来读取一个csv文件并对数据进行处理。其中，数据处理部分包括删除不需要的列、将时间数据转为距离当前日期的天数、删除缺失值所在的行...

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import warnings warnings.filterwarnings("ignore") file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features)

2023-06-03 上传
然后，使用`pd.get_dummies()`方法将数据进行one-hot编码： ```python x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') ``` 接下来，读取one-hot编码后...

dummies1 = pd.get_dummies(X1.Student, prefix='Student'

2023-06-03 上传
这段代码使用 Pandas 库中的 `get_dummies` 函数，将 X1 数据集中的 `Student` 列进行独热编码处理。具体来说，`get_dummies` 函数会将 `Student` 列中的每个不同取值作为一个新的列名（以 `prefix` 参数指定的前缀...

修改代码：from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.model_selection import train_test_split abalone = pd.get_dummies(abalone) select = SelectKBest(k = 4) x_ab = abalone.drop('Rings',axis =1) y_ab = abalone['Rings'] x_ab_train, x_ab_test, y_ab_train, y_ab_test = train_test_split(x_ab,y_ab) select.fit(x_ab_train, y_ab_train) X_train_selected = select.transform(x_ab_train) print('特征选择结果：{}'.format(X_train_selected.shape))

2023-05-23 上传
abalone = pd.get_dummies(abalone) select = SelectKBest(score_func=f_regression, k=4) x_ab = abalone.drop('Rings', axis=1) y_ab = abalone['Rings'] x_ab_train, x_ab_test, y_ab_train, y_ab_test = train_...

df_dummies = pd.get_dummies(df,prefix='sales')进行了什么操作

2023-04-23 上传
df_dummies = pd.get_dummies(df,prefix='sales') 对 pandas 数据框 df 进行独热编码操作，将其中的分类变量转换成数值变量，并且生成了一个新的数据框 df_dummies，新数据框中的列名由原来的分类变量值和指定的前缀...
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