Изучаем Python

Прежде чем браться за рефакторинг проекта, обратитесь к приложению Г. В нем рассказано, как восстановить рабочее состояние проекта, если в ходе рефакторинга были допущены ошибки.

14-6. Расширение Alien Invasion: подумайте над возможными расширениями Alien Invasion. Например, пришельцы тоже могут стрелять по кораблю, или же вы можете добавить укрытия, за которыми может скрываться корабль (укрытия могут разрушаться пулями с обеих сторон). Или добавьте звуковые эффекты (например, взрывы или звуки выстрелов) средствами модуля pygame.mixer.

Итоги

В этой главе вы узнали, как создать кнопку для запуска новой игры, как обнаруживать события мыши и скрывать указатель мыши в активных играх. Полученные знания помогут вам создать другие кнопки в играх, например кнопку для вывода инструкций по игре. Также вы научились изменять скорость по ходу игры, создавать прогрессивную систему подсчета очков и выводить информацию в текстовом и графическом виде.

Проект 2. Визуализация данных

15. Генерирование данных

Под визуализацией данных понимается исследование данных через их визуальное представление. Визуализация тесно связана с анализом данных (data mining), использующим программный код для изучения закономерностей и связей в наборе данных. Набором данных может быть как маленький список чисел, помещающийся в одной строке кода, так и массивом из многих гигабайт.

Качественное представление данных не сводится к красивой картинке. Если для набора данных подобрано простое, визуально привлекательное представление, его смысл становится очевидным для зрителя. Люди замечают в наборе данных закономерности, о которых они и не подозревали.

К счастью, для визуализации сложных данных не нужен суперкомпьютер. Благодаря эффективности Python вы сможете быстро исследовать наборы данных из миллионов отдельных элементов данных (точек данных) на обычном ноутбуке. Элементы данных даже не обязаны быть числовыми. Приемы, о которых вы узнали в первой части книги, позволят вам проанализировать даже нечисловые данные.

Python используется для обработки данных в генетике, исследовании климата, политическом и экономическом анализе и множестве других областей. Специалисты по обработке данных написали на Python впечатляющий инструментарий визуализации и анализа, и многие из этих разработок также доступны и для вас. Один из самых популярных инструментов такого рода — matplotlib, математическая библиотека построения диаграмм. С помощью matplotlib можно строить простые диаграммы, графики, диаграммы разброса данных и т.д. После этого будет создан более интересный набор данных, основанный на концепции случайного блуждания — визуализации, генерируемой на базе серии случайных решений.

Также в этом проекте будет использоваться пакет Pygal, ориентированный на ­создание визуализаций, хорошо работающих с цифровыми устройствами. С помощью Pygal можно выделять и изменять размеры элементов в ходе взаимодействия пользователя с визуализацией; кроме того, размер визуализации легко изменяется под крошечные «умные часы» или гигантский монитор. Мы используем Pygal для исследования закономерностей различных бросков кубиков.

Установка matplotlib

Сначала необходимо установить библиотеку matplotlib, которая будет использоваться в исходном наборе визуализаций. Если вы еще не использовали про­грамму pip, обращайтесь к разделу «Установка пакетов Python с использованием pip» (с. 227).

В Linux

Если вы используете версию Python, входящую в поставку системы, вы сможете использовать менеджер пакетов своей системы для установки matplotlib всего одной командой:

$ sudo apt-get install python3-matplotlib

Если вы используете Python 2.7, команда выглядит так:

$ sudo apt-get install python-matplotlib

Если у вас установлена более новая версия Python, вам придется установить еще несколько библиотек, от которых зависит matplotlib:

$ sudo apt-get install python3.5-dev python3.5-tk tk-dev

$ sudo apt-get install libfreetype6-dev g++

Затем программа pip используется для установки matplotlib:

$ pip install --user matplotlib

В OS X

Компания Apple включает matplotlib в свою стандартную установку Python. Чтобы проверить, установлена ли библиотека в вашей системе, откройте терминальный сеанс и попробуйте импортировать matplotlib. Если библиотека matplotlib еще не установлена в системе и вы использовали Homebrew для установки Python, установите ее следующей командой:

$ pip install --user matplotlib

ПРИМЕЧАНИЕ

Возможно, при установке пакетов вам придется использовать команду pip3 вместо pip. Если же эта команда не работает, попробуйте исключить флаг --user.

В Windows