探索n-body问题的剪影游戏源码解析

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资源摘要信息: "n_body_silhouette_game_MiddleEngland_源码" 本资源是一个包含了名为 "n_body_silhouette_game_MiddleEngland" 的游戏源码的压缩文件。这个资源名称暗示了它涉及的是一个物理模拟游戏，具体来说可能是基于N体问题（N-body problem）的模拟，其中N体问题是指在经典力学中，计算多个质点由于相互之间的万有引力或电磁力作用而随时间变化的运动问题。"Silhouette"通常指轮廓或剪影，可能意味着这个游戏中的图形表现形式。"MiddleEngland"可能是指游戏的地理或文化背景设置在英格兰中部地区，或者可能仅仅是一个随机的名称。 在IT行业，特别是在游戏开发领域，这个资源可能涉及以下知识点： 1. 游戏开发框架与语言：源码可能是用常见的游戏开发语言或框架编写的，比如Unity（使用C#），Unreal Engine（使用C++或蓝图系统），或者使用其他游戏开发库如Pygame（使用Python）等。 2. 物理引擎：由于涉及N体问题的模拟，该游戏可能使用了物理引擎来处理物体之间的力和运动，这可能包括开源物理引擎如Box2D或Bullet，或者游戏开发框架自带的物理模拟功能。 3. 图形渲染技术：对于“剪影”游戏来说，可能涉及到了特殊的图形渲染技术，例如使用着色器编程（如OpenGL Shading Language或HLSL）来实现剪影效果，可能还需要了解光源、阴影以及视图投影等基本图形学知识。 4. 数学知识：处理N体问题需要扎实的数学基础，尤其是涉及到计算力学中的微分方程求解、数值分析方法以及可能的向量运算和矩阵运算。 5. 算法设计：N体问题的模拟需要高效的算法来处理计算，包括但不限于碰撞检测算法、时间步进算法（如Verlet积分），以及其他数值优化技术。 6. 软件工程：游戏作为一款软件产品，其源码的开发也遵循软件工程的原则，可能涉及到版本控制（如Git）、单元测试、代码重构、模块化设计等实践。 7. 文件压缩技术：资源本身是一个压缩包，这要求了解和掌握文件压缩和解压相关技术，可能涉及的压缩格式包括ZIP，它广泛用于减少文件大小，便于存储和传输。 由于压缩包中只有一个文件名，没有进一步的内容描述或文件结构信息，无法提供更深入的知识点分析。如果需要详细分析文件的具体内容，需要解压该文件并审查其中的源代码，从而获得更具体的技术细节。在实际分析源代码之前，无法确定该资源是否包含上述提及的任何特定知识点。

n_body_silhouette_game_MiddleEngland_

2021-10-02 上传
【标题】"n_body_silhouette_game_MiddleEngland_" 暗示了这是一个与游戏相关的项目，特别是可能涉及角色或物体轮廓的处理。在游戏开发中，"n-body"问题通常指的是模拟多个物体（n个）之间的物理交互，如重力。而...

3DGMG_poisson_solver_basic.zip_3DPoisson MATLAB_Silhouette matla

2022-07-13 上传
标题中的“3DGMG_poisson_solver_basic.zip”表明这是一个关于三维泊松方程解算器的基础版本，其中“3DPoisson MATLAB_Silhouette”暗示了解算器是用MATLAB编程语言实现的，并且可能涉及到三维图像轮廓处理。...

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据（属性名称） data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别，最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

2023-06-10 上传
使用calinski_harabasz_score函数计算聚类结果的轮廓系数，并将结果存储在silhouette_scores列表中。 4. 选择最佳的n_components 对于每个n_components，比较其对应的轮廓系数与当前最高轮廓系数，如果更高则更新...

import random import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] dataset=pd.read_excel('C:\\Users\\86180\\Desktop\\附件2整理.xlsx') dataset = dataset.drop(dataset.index[:1], inplace=False) dataset = dataset.drop(dataset.columns[:1], axis=1, inplace=False) #matrix=dataset.values matrix=np.array(dataset) matrix_xiang=matrix[:27] print(matrix_xiang[0]) print(matrix_xiang[-1]) print(matrix_xiang.shape) # matrix_chuan=matrix[-28:] # print(matrix_chuan[0]) # print(matrix_chuan[-1]) cluster_nums = range(2, 10) inertia_values = [] silhouette_scores = [] # 迭代不同聚类数量 for num in cluster_nums: # 创建K均值聚类模型 kmeans = KMeans(n_clusters=num) # 进行聚类 kmeans.fit(matrix_xiang) # 计算损失函数值和轮廓系数 inertia_values.append(kmeans.inertia_) silhouette_scores.append(silhouette_score(matrix_xiang, kmeans.labels_)) # 绘制肘部法则图像 plt.plot(cluster_nums, inertia_values, 'bo-') plt.xlabel('聚类数量') plt.ylabel('损失函数值') plt.title('肘部法则') plt.show() # 绘制轮廓系数图像 plt.plot(cluster_nums, silhouette_scores, 'ro-') plt.xlabel('聚类数量') plt.ylabel('轮廓系数') plt.title('轮廓系数') plt.show() kmeans = KMeans(n_clusters=7) # 进行聚类 kmeans.fit(matrix_xiang) labels = kmeans.labels_ # 打印每个食材的簇标签 for i, label in enumerate(labels): print(f"食材{i+1}的簇标签为：{label}")如何在这段代码中加入对聚类结果的评估和解释

2023-07-15 上传
kmeans = KMeans(n_clusters=7) kmeans.fit(matrix_xiang) 6. 获取每个食材的簇标签并打印出来： labels = kmeans.labels_ for i, label in enumerate(labels): print(f"食材{i+1}的簇标签为：{label}") 请...

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data KMeans_model =kmeans(n_clusters=3,random_state-1).fit(X) labels = KMeans_model.labels_ print("=======k均值聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======") dbscan = db_labels print("=======DBSCAN聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======")

2023-05-31 上传
print("=======k均值聚类的ARL和轮廓系数分别是：=======\nARL：{}\n轮廓系数：{}".format(KMeans_arl, KMeans_silhouette)) # 计算 DBSCAN 模型的 ARL 和轮廓系数 DBSCAN_model = DBSCAN().fit(X) db_labels = ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans df = pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv",encoding='gbk') # 文件目录加文件名 df.head() #定位数据 X = df.iloc[:,1:] X.head() # 标准化数据 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() standX = scaler.fit_transform(X) standX # 肘部法则的可视化 from sklearn import metrics # 创建遍历，找到最合适的k值 scores = [] for k in range(2,150): labels = KMeans(n_clusters=k,n_init='auto').fit(X).labels_ score = metrics.silhouette_score(X,labels) scores.append(score) # 通过画图找出最合适的K值 plt.plot(list(range(2,150)),scores) plt.xlabel('Number of Clusters Initialized') plt.ylabel('Sihouette Score') plt.show()代码修改

2023-06-11 上传
labels = KMeans(n_clusters=k,n_init='auto').fit(X).labels_ score = metrics.silhouette_score(X,labels) scores.append(score) plt.plot(list(range(2,150)),scores) plt.xlabel('Number of Clusters ...

写出计算以下代码轮廓系数并绘制聚类效果的代码from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from kmodes import kmodes mm = MinMaxScaler() data_scaler = mm.fit_transform(data) for i in range(2, 10): km = kmodes.KModes(n_clusters=3) km.fit(data_scaler) y2 = km.predict(data_scaler)

2023-05-24 上传
silhouette_scores.append(silhouette_score(data_scaler, cluster_labels[n_clusters])) # 打印轮廓系数结果 print("Silhouette scores for different number of clusters:", silhouette_scores) # 绘制轮廓系数...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('D:/TJU/交通数据/obike_1.csv', encoding='gb18030') # 绘制样本点分布图 plt.scatter(df['olgt'], df['olat'], s=5) plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() # 进行聚类 eps_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05] # eps值列表 min_samples_values = [5, 10, 15, 20, 25] # min_samples值列表 silhouette_scores = [] # 轮廓系数列表 for eps in eps_values: for min_samples in min_samples_values: dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) labels = dbscan.fit_predict(df[['olgt', 'olat']]) n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 计算聚类的簇数 if n_clusters > 1: silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) else: silhouette_scores.append(-1) # 将轮廓系数置为-1 # 绘制关于eps的折线图 plt.plot(eps_values, silhouette_scores) plt.xlabel('Eps') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.show() 报错ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (5,) and (25,) 给出修改后的代码解决问题

2023-05-27 上传
修改后的代码中，将原本的轮廓系数列表 `silhouette_scores` 改为了一个二维列表，其中每一个元素都是一个列表，存储了对应 `eps` 值下，不同 `min_samples` 值的轮廓系数。同时，修改了绘图部分的代码，通过 `...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('D:/TJU/交通数据/obike_1.csv',encoding='gb18030') # 绘制样本点分布图 plt.scatter(df['olgt'], df['olat'], s=5) plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() # 进行聚类 eps_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05] # eps值列表 min_samples_values = [5, 10, 15, 20, 25] # min_samples值列表 silhouette_scores = [] # 轮廓系数列表 for eps in eps_values: for min_samples in min_samples_values: dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) labels = dbscan.fit_predict(df[['olgt', 'olat']]) silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) # 绘制关于eps的折线图 plt.plot(eps_values, silhouette_scores) plt.xlabel('Eps') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.show()，报错ValueError: Number of labels is 1. Valid values are 2 to n_samples - 1 (inclusive)，给出修改后的代码解决该问题

2023-05-27 上传
silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) else: silhouette_scores.append(-1) # 将轮廓系数置为-1 # 绘制关于eps的折线图 plt.plot(eps_values, silhouette_scores)...

import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import metrics beer=pd.read_csv('data.txt',encoding='gbk',sep='') X=beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]] km=KMeans(n_clusters=3).fit(X) beer['cluster']=km.labels_ centers=km.cluster_centers_ plt.rcParams['font.size']=14 colors=np.array(['red','green','blue','yellow']) plt.scatter(beer["calories"], beer["alcohol"], c=colors[beer["cluster"]]) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,2], linewidths=3,marker='+',s=300,c='black') plt.xlabel("Calories") plt.ylable("Alcohol") plt.suptitle("Calories and Alcohol") pd.plotting.scatter_matrix(beer[["calories", "sodium","alcohol","cost"]],s=100,alpha=1,c=colors[beer["cluster"]],figsize=(10,10)) plt.suptitle("original data") scaler=StandardScaler() X_scaled=scaler.fit_transform(X) km=KMeans(n_clusters=3).fit(X_scaled) beer["scaled_cluster"]=km.labels_ centers=km.cluster_centers_ pd.plotting.scatter_matrix(X, c=colors[beer.scaled_cluster],alpha=1,figsize=(10,10),s=100) plt.suptitle("standard data") score_scaled=metrics.silhouette_score(X, beer.scaled_cluster) score=metrics.silhouette_score(X, beer.cluster) print("得分为",score_scaled,score) scores=[] for k in range(2,20): labels=KMeans(n_clusters=k).fit(X).labels_ score=metrics.silhouette_score(X, labels) scores.append(score) for i in range(len(scores)): print((i+2,scores[i])) print(max(scores[i])) plt.figure() plt.plot(list(range(2,20)), scores,"ro") plt.xlabel("Number of Clusters Initialized") plt.ylabel("Sihouette Score") plt.suptitle("K parameter optimize") plt.show() scores=[] for k in range(2,20): labels=KMeans(n_clusters=k).fit(X_scaled).labels_ score=metrics.silhouette_score(X_scaled, labels) scores.append(score) for i in range(len(scores)): print((i+2,scores[i]))

2023-07-09 上传
接下来，使用`metrics.silhouette_score()`函数计算了原始数据和标准化数据的轮廓系数，并输出了计算结果。 然后，对聚类数量进行了优化，从2到19尝试不同的聚类数量，并计算每个聚类数量对应的轮廓系数。最后，...
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