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    构建AI智能体:AI数据科学NumPy — 不可不知、由点及面抽丝剥茧+趣味范例

    (f"向量化求和: {end - start:.6f}秒")输出结果:循环求和: 0.471191秒向量化求和: 0.003989秒6.2 常见错误import numpy as np# 错误:视图 vs...frame_interval # 创建动画对象 # fig: 动画所在的图形 # update: 更新函数 # frames: 总帧数 # interval: 帧间隔时间(毫秒) # blit...: 使用blitting技术优化动画(只重绘变化的部分) ani = FuncAnimation(fig, update, frames=frames, interval=50, blit=True...一次性生成所有随机点并计算距离,避免了低效的Python循环 动态可视化:使用Matplotlib的动画功能实时展示估算过程 双视图设计:左侧显示随机点分布,右侧显示π估计值的收敛过程 性能优化: 使用blit

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    Python游戏工具包---Pygame最常用的15个模块详解(附pdf版本)

    get_surface() -> Surface 返回当前显示的 Surface 对象。如果没有设置任何显示模式,那么返回 None。...bytesize 表示每个像素存放多少字节 masks 4 个值用于打包像素的 RGBA 值 shifts 4 个值用于打包像素的 RGBA 值 losses 4 个值用于打包像素的 RGBA 值 blit_hw...如果是 True,则表示加速硬件驱动的 Surface 对象绘制 blit_hw_CC 如果是 True,则表示加速硬件驱动的 Surface 对象 colorkey 绘制 blit_hw_A 如果是...True,则表示加速硬件驱动的 Surface 对象 pixel alpha 绘制 blit_sw 如果是 True,则表示加速软件驱动的 Surface 对象绘制 blit_sw_CC 如果是 True...,则表示加速软件驱动的 Surface 对象 colorkey 绘制 blit_sw_A 如果是 True,则表示加速软件驱动的Surface 对象 pixel alpha 绘制 current_w,

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