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8fc9fb183e
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import tensorflow as tf
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): # 定义一层的所有神经元
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Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) # 定义Weights为tf变量，并给予初值
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biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) # 定义biases为tf变量，并给予初值
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Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases # 得分
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if activation_function is None: # 没有激活函数
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outputs = Wx_plus_b
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else:
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outputs = activation_function(Wx_plus_b) # 使用激活函数
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return outputs # 返回该层每个神经元的输出值（维度为out_size）
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# 产生训练的数据
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x_data = np.linspace(-1, 1, 300, dtype=np.float32)[:, np.newaxis] # 产生数据，作为神经网络的输入数据。注：[:, np.newaxis]是用来增加一个轴，变成一个矩阵。
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noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape).astype(np.float32) # 产生噪声
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y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise # x_data加上噪声，作为神经网络的输出数据。
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print(x_data.shape) # 查看数据维度
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print(noise.shape) # 查看数据维度
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print(y_data.shape) # 查看数据维度
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print() # 打印输出空一行
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# 神经网络模型的建立
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xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 定义占位符，为神经网络训练的输入数据。这里的None代表无论输入有多少数据都可以
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ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 定义占位符，为神经网络训练的输出数据。
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l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu) # 增加一个隐藏层
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prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None) # 输出层
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loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), reduction_indices=[1])) # 损失函数
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train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) # 梯度下降
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init = tf.global_variables_initializer() # 变量初始化
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# 画出原始的输入输出数据点图
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fig = plt.figure()
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ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
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ax.scatter(x_data, y_data)
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plt.ion() # 开启交互模式
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plt.show() # 显示图像
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# 训练神经网络模型
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sess = tf.Session() # 启动一个会话
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sess.run(init) # 初始化变量
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for i in range(1000): # 训练1000次
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sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) # 喂数据，梯度下降循环1000次。
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if i % 50 == 0: # 每训练50次画一下图
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try: # to visualize the result and improvement
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ax.lines.remove(lines[0])
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except Exception:
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pass
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prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_data}) # 神经网络预测的值
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print('loss=', sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})) # 打印输出，查看损失函数下降情况
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print('prediction=', sess.run(prediction, feed_dict={xs: [x_data[0, :]]})) # # 打印输出神经网络预测的值
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print() # 打印空一行
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lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5) # 画出预测的值，用线连起来
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plt.pause(.1) # 暂停0.1，防止画图过快看不清。
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plt.ioff() # 关闭交互模式，再画一次图。作用是不让图自动关掉。
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lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5)
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plt.show()
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# 保存训练好的神经网络模型tf.train.Saver()
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saver = tf.train.Saver()
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save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt") # 保存模型
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print("Save to path: ", save_path)
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print()
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sess.close() # 关闭会话
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# 调用神经网络模型，来预测新的值
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with tf.Session() as sess2:
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saver.restore(sess2, "my_net/save_net.ckpt") # 提取模型中的所有变量
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print(y_data[0, :]) # 输出的原始值
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print(sess2.run(prediction, feed_dict={xs: [x_data[0, :]]})) # 预测值
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import tensorflow as tf
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): # 定义一层的所有神经元
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Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) # 定义Weights为tf变量，并给予初值
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biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) # 定义biases为tf变量，并给予初值
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Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases # 得分
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if activation_function is None: # 没有激活函数
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||||
outputs = Wx_plus_b
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else:
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outputs = activation_function(Wx_plus_b) # 使用激活函数
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return outputs # 返回该层每个神经元的输出值（维度为out_size）
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# 产生训练的数据
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x_data = np.linspace(-1, 1, 300, dtype=np.float32)[:, np.newaxis] # 产生数据，作为神经网络的输入数据。注：[:, np.newaxis]是用来增加一个轴，变成一个矩阵。
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noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape).astype(np.float32) # 产生噪声
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y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise # x_data加上噪声，作为神经网络的输出数据。
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print(x_data.shape) # 查看数据维度
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print(noise.shape) # 查看数据维度
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print(y_data.shape) # 查看数据维度
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print() # 打印输出空一行
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# 神经网络模型的建立
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xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 定义占位符，为神经网络训练的输入数据。这里的None代表无论输入有多少数据都可以
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ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 定义占位符，为神经网络训练的输出数据。
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l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu) # 增加一个隐藏层
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prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None) # 输出层
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loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), reduction_indices=[1])) # 损失函数
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train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) # 梯度下降
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init = tf.global_variables_initializer() # 变量初始化
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# 画出原始的输入输出数据点图
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fig = plt.figure()
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ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
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ax.scatter(x_data, y_data)
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plt.ion() # 开启交互模式
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plt.show() # 显示图像
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# 训练神经网络模型
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sess = tf.Session() # 启动一个会话
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sess.run(init) # 初始化变量
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for i in range(1000): # 训练1000次
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sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) # 喂数据，梯度下降循环1000次。
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if i % 50 == 0: # 每训练50次画一下图
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try: # to visualize the result and improvement
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ax.lines.remove(lines[0])
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except Exception:
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pass
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prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_data}) # 神经网络预测的值
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print('loss=', sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})) # 打印输出，查看损失函数下降情况
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print('prediction=', sess.run(prediction, feed_dict={xs: [x_data[0, :]]})) # # 打印输出神经网络预测的值
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print() # 打印空一行
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lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5) # 画出预测的值，用线连起来
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plt.pause(.1) # 暂停0.1，防止画图过快看不清。
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plt.ioff() # 关闭交互模式，再画一次图。作用是不让图自动关掉。
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lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5)
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plt.show()
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# 保存训练好的神经网络模型tf.train.Saver()
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saver = tf.train.Saver()
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save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt") # 保存模型
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print("Save to path: ", save_path)
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print()
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sess.close() # 关闭会话
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# 调用神经网络模型，来预测新的值
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with tf.Session() as sess2:
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saver.restore(sess2, "my_net/save_net.ckpt") # 提取模型中的所有变量
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print(y_data[0, :]) # 输出的原始值
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print(sess2.run(prediction, feed_dict={xs: [x_data[0, :]]})) # 预测值
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language_learning/2019.10.11_0_tensorflow_example/tensorflow.py → language_learning/2019.10.11_tensorflow_example/tensorflow.py
Executable file → Normal file
78
language_learning/2019.10.11_0_tensorflow_example/tensorflow.py → language_learning/2019.10.11_tensorflow_example/tensorflow.py
Executable file → Normal file
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import tensorflow as tf # 导入tensorflow
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greeting = tf.constant('Hello Google Tensorflow!') # 定义一个常量
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# 第一种方式
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sess = tf.Session() # 启动一个会话
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result = sess.run(greeting) # 使用会话执行greeting计算模块
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print(result) # 打印显示
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sess.close() # 关闭会话
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# 第二种方式
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with tf.Session() as sess: # 启动一个会话
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print(sess.run(greeting)) # 打印显示
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# 例子1：
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matrix1 = tf.constant([[1., 3.]]) # 定义常数矩阵1 tf.constant()
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matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]]) # 定义常数矩阵2 tf.constant()
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||||
product = tf.matmul(matrix1, matrix2) # 矩阵乘积 tf.matmul()
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||||
linear = tf.add(product, tf.constant(2.)) # 矩阵乘积后再加上一个常数 tf.add()
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with tf.Session() as sess: # 启动一个会话 tf.Session()
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print(sess.run(matrix1)) # 执行语句并打印显示 tf.Session().run
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print(sess.run(linear)) # 执行语句并打印显示 tf.Session().run
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||||
print(linear) # 直接打印是不能看到计算结果的，因为还未执行，只是一个张量。这里打印显示的结果是：Tensor("Add:0", shape=(1, 1), dtype=float32)
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||||
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# 例子2：变量tf.Variable()
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state = tf.Variable(3, name='counter') # 变量tf.Variable
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init = tf.global_variables_initializer() # 如果定义了变量,后面一定要有这个语句，用来初始化变量。
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with tf.Session() as sess:
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||||
sess.run(init) # 变量一定要初始化变量
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print(sess.run(state)) # 执行语句并打印显示
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# 例子3：占位符tf.placeholder()，用来临时占坑，需要用feed_dict来传入数值。
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x1 = tf.placeholder(tf.float32)
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x2 = tf.placeholder(tf.float32)
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y = x1 + x2
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with tf.Session() as sess:
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print(sess.run(y, feed_dict={x1: 7, x2: 2}))
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import tensorflow as tf # 导入tensorflow
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greeting = tf.constant('Hello Google Tensorflow!') # 定义一个常量
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# 第一种方式
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sess = tf.Session() # 启动一个会话
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result = sess.run(greeting) # 使用会话执行greeting计算模块
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print(result) # 打印显示
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sess.close() # 关闭会话
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# 第二种方式
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with tf.Session() as sess: # 启动一个会话
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print(sess.run(greeting)) # 打印显示
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# 例子1：
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matrix1 = tf.constant([[1., 3.]]) # 定义常数矩阵1 tf.constant()
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matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]]) # 定义常数矩阵2 tf.constant()
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product = tf.matmul(matrix1, matrix2) # 矩阵乘积 tf.matmul()
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linear = tf.add(product, tf.constant(2.)) # 矩阵乘积后再加上一个常数 tf.add()
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with tf.Session() as sess: # 启动一个会话 tf.Session()
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print(sess.run(matrix1)) # 执行语句并打印显示 tf.Session().run
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print(sess.run(linear)) # 执行语句并打印显示 tf.Session().run
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print(linear) # 直接打印是不能看到计算结果的，因为还未执行，只是一个张量。这里打印显示的结果是：Tensor("Add:0", shape=(1, 1), dtype=float32)
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# 例子2：变量tf.Variable()
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state = tf.Variable(3, name='counter') # 变量tf.Variable
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init = tf.global_variables_initializer() # 如果定义了变量,后面一定要有这个语句，用来初始化变量。
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with tf.Session() as sess:
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sess.run(init) # 变量一定要初始化变量
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print(sess.run(state)) # 执行语句并打印显示
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# 例子3：占位符tf.placeholder()，用来临时占坑，需要用feed_dict来传入数值。
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x1 = tf.placeholder(tf.float32)
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x2 = tf.placeholder(tf.float32)
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y = x1 + x2
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with tf.Session() as sess:
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print(sess.run(y, feed_dict={x1: 7, x2: 2}))
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This code is supported by the website: https://www.guanjihuan.com
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import pygame
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import random
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import math
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import numpy as np
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# 参数
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screen_width = 1500 # 屏幕宽度
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screen_height = 900 # 屏幕高度
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map_width = screen_width*4 # 地图的大小
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map_height = screen_height*4 # 地图的大小
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number_enemy = map_width*map_height/500000 # 敌人的数量
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number_dots = map_width * map_height / 50 # 点点的数量
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||||
max_show_size = 100 # 球显示的最大半径（屏幕有限，球再增大时，改变的地图比例尺寸）
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my_value = 1000 # 我的初始值
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enemy_value_low = 500 # 敌人的初始值（最低）
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enemy_value_high = 1500 # 敌人的初始值（最高）
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dot_value = 30 # 点点的值（地上的豆豆/食物值）
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||||
my_speed = 10 # 我的球运动的速度
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speed_up = 20 # 按下鼠标时加速
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speed_enemy = 10 # 敌人球正常运动速度
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||||
speed_enemy_anomaly = 20 # 敌人突然加速时的速度（速度异常时的速度）
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||||
anomaly_pro = 0.5 # 敌人加速的概率
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||||
change_pro = 0.05 # 敌人移动路径变化的概率，也就是1/change_pro左右会变化一次
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||||
eat_percent = 0.9 # 吃掉敌人的球，按多少比例并入自己的体积，1对应的是100%
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||||
loss = 0.001 # 按比例减小体重（此外越重的减少越多，10万体积损失值为loss的一倍）
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||||
enemy_bigger_pro = 0.0005 # 敌人的值增加了我的球的值的enemy_bigger_rate倍的几率
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||||
enemy_bigger_rate = 0.1 # 增加我的球的体积的enemy_bigger_rate倍
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||||
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||||
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class Color(object): # 定义颜色的类
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||||
@classmethod # 加了这个可以不需要把实例化，能直接调用类的方法
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||||
def random_color(cls): # cls, 即class，表示可以通过类名直接调用
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||||
red = random.randint(0, 255)
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||||
green = random.randint(0, 255)
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||||
blue = random.randint(0, 255)
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||||
return red, green, blue
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||||
|
||||
|
||||
class Ball(object): # 定义球
|
||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value): # 初始化
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||||
self.x = x # 球的地图位置参数
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||||
self.y = y
|
||||
self.sx = sx # 速度参数
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||||
self.sy = sy
|
||||
self.color = color # 颜色
|
||||
self.value = value # 球的值，也就是球的大小（不是显示的大小）
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||||
self.is_alive = True # 球默认是存活状态
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||||
|
||||
|
||||
class My_Ball(Ball): # 定义我的球，继承了Ball类的方法
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||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value):
|
||||
# 注意：如果重写了__init__() 时，实例化子类，就不会调用父类已经定义的__init__()
|
||||
# 如果子类不重写__init__()方法，实例化子类后，会自动调用父类的__init__()的方法
|
||||
# 如果子类重写__init__()方法又需要调用父类的方法，则要使用super关键词。
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||||
super().__init__(x, y, sx, sy, color, value) # 调用父类Ball的初始化方法__init__()
|
||||
self.radius = int(self.value**0.5) # 我的球的半径（不考虑系数pi）
|
||||
if self.radius >= max_show_size: # 如果半径比规定的最大半径还大，则显示最大半径
|
||||
self.show_radius = max_show_size # 我的球显示的半径
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius # 如果半径没有超过规定最大的半径，则显示原来实际大小的半径
|
||||
self.position_x = int(screen_width/2) # 把我的球固定在屏幕中间position_x，是屏幕显示的位置
|
||||
self.position_y = int(screen_height/2) # 把我的球固定在屏幕中间position_y，是屏幕显示的位置
|
||||
|
||||
def draw(self, window): # 把我的球画出来
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5) # 这里重复上面的，因为除了初始化之后，还要更新
|
||||
if self.radius >= max_show_size:
|
||||
self.show_radius = max_show_size
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int(screen_height / 2)
|
||||
pygame.draw.circle(window, self.color, (self.position_x , self.position_y), self.show_radius)
|
||||
|
||||
def eat_ball(self, other): # 吃别的球（包括小点点和敌人）
|
||||
if self != other and self.is_alive and other.is_alive: # 如果other不是自身，自身和对方也都是存活状态，则执行下面动作
|
||||
distance = ((self.position_x - other.position_x) ** 2 + (self.position_y - other.position_y) ** 2) ** 0.5 # 两个球之间的距离
|
||||
if distance < self.show_radius and (self.show_radius > other.show_radius or (self.show_radius == other.show_radius and self.value > other.value)): # 如果自身半径比别人大，而且两者距离小于自身半径，那么可以吃掉。
|
||||
other.is_alive = False # 吃球（敌方已死）
|
||||
self.value += other.value*eat_percent # 自己的值增大（体量增大）
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5) # 计算出半径
|
||||
if self.radius >= max_show_size: # 我的球的显示半径
|
||||
self.show_radius = max_show_size
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
|
||||
def move(self): # 移动规则
|
||||
self.x += self.sx # 地图位置加上速度
|
||||
self.y += self.sy
|
||||
# 横向出界
|
||||
if self.x < 0: # 离开了地图左边
|
||||
self.x = 0
|
||||
if self.x > map_width: # 离开了地图右边
|
||||
self.x = map_width
|
||||
# 纵向出界
|
||||
if self.y <= 0: # 离开了地图下边
|
||||
self.y = 0
|
||||
if self.y >= map_height: # 离开了地图上边
|
||||
self.y = map_height
|
||||
|
||||
|
||||
class Enemy_Ball(Ball): # 定义敌人的球，继承了Ball类的方法
|
||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value, host_ball): # 初始化带上host_ball，也就是我的球
|
||||
super().__init__(x, y, sx, sy, color, value)
|
||||
self.host_ball = host_ball
|
||||
self.radius = int(self.value**0.5)
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size: # 如果我的球比规定的最大尺寸还大，则敌人的球显示的比例要减小
|
||||
self.show_radius = max(10, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size))) # 敌人的球也不能太小，最小半径为10
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2) # 计算出敌人的球和我的球的相对位置，并且按比例减小
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2) # 计算出敌人的球和我的球的相对位置，并且按比例减小
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius # 正常显示
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2) # 敌人和我的球的相对位置
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2) # 敌人和我的球的相对位置
|
||||
|
||||
# 画出球
|
||||
def draw(self, window):
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5)
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size: # 这边把初始化的内容再写一遍，因为敌人的球初始化之后还要根据我的球而动态改变
|
||||
self.show_radius = max(10, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size)))
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2)
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2)
|
||||
pygame.draw.circle(window, self.color, (self.position_x, self.position_y), self.show_radius)
|
||||
|
||||
def eat_ball(self, other):
|
||||
if self != other and self.is_alive and other.is_alive:
|
||||
distance = ((self.position_x - other.position_x) ** 2 + (self.position_y - other.position_y) ** 2) ** 0.5
|
||||
if distance < self.show_radius and (self.show_radius > other.show_radius or (self.show_radius == other.show_radius and self.value > other.value)):
|
||||
other.is_alive = False # 吃球
|
||||
self.value += other.value*eat_percent
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5)
|
||||
|
||||
def move(self): # 移动规则
|
||||
self.x += self.sx # 地图位置加上速度
|
||||
self.y += self.sy
|
||||
# 横向出界
|
||||
if self.x < 0: # 离开了地图左边
|
||||
self.sx = -self.sx
|
||||
self.x = 0
|
||||
if self.x > map_width: # 离开了地图右边
|
||||
self.sx = -self.sx
|
||||
self.x = map_width
|
||||
# 纵向出界
|
||||
if self.y <= 0: # 离开了地图下边
|
||||
self.sy = -self.sy
|
||||
self.y = 0
|
||||
if self.y >= map_height: # 离开了地图上边
|
||||
self.sy = -self.sy
|
||||
self.y = map_height
|
||||
|
||||
|
||||
class Dot_Ball(Ball): # 定义地上的小点点，供自己的球和敌人的球吃，继承了Ball类的方法
|
||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value, host_ball):
|
||||
super().__init__(x, y, sx, sy, color, value)
|
||||
self.host_ball = host_ball
|
||||
self.radius = 8 # 初始小点点大小
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size:
|
||||
self.show_radius = max(3, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size))) # 小点点显示也不能太小，最小显示半径为3
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2)
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2)
|
||||
|
||||
# 画出球
|
||||
def draw(self, window):
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size: # 这边把初始化的内容再写一遍，因为小点点初始化之后还要根据我的球而动态改变
|
||||
self.show_radius = max(3, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size)))
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2)
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2)
|
||||
pygame.draw.circle(window, self.color, (self.position_x, self.position_y) , self.show_radius)
|
||||
|
||||
|
||||
def creat_my_ball(): # 产生我的球
|
||||
x = random.randint(0, map_width) # 我的球在地图中的位置，随机生成
|
||||
y = random.randint(0, map_height)
|
||||
value = my_value # 我的球的初始值
|
||||
color = 255, 255, 255 # 我的球的颜色
|
||||
sx = 0 # 速度默认为0
|
||||
sy = 0
|
||||
host_ball = My_Ball(x, y, sx, sy, color, value) # 调用My_Ball类
|
||||
return host_ball # 返回我的球
|
||||
|
||||
|
||||
def auto_creat_ball(balls, host_ball): # 自动产生敌人的球
|
||||
if len(balls) <= number_enemy: # 控制敌人的数量，如果个数够了，就不再生成
|
||||
x = random.randint(0, map_width) # 敌人球在地图中的位置，随机生成
|
||||
y = random.randint(0, map_height)
|
||||
value = random.randint(enemy_value_low, enemy_value_high) # 敌人的球初始值
|
||||
sx = random.randint(-speed_enemy, speed_enemy) # 敌人的球移动速度
|
||||
i2 = random.randint(0, 1) # y的移动方向
|
||||
if i2 == 0:
|
||||
sy = int((speed_enemy**2 - sx**2) ** 0.5)
|
||||
else:
|
||||
sy = -int((speed_enemy ** 2 - sx ** 2) ** 0.5)
|
||||
color = Color.random_color() # 敌人的颜色随机生成
|
||||
enemy = Enemy_Ball(x, y, sx, sy, color, value, host_ball)
|
||||
balls.append(enemy)
|
||||
|
||||
|
||||
def auto_creat_dots(dots, host_ball): # 自动生成点点
|
||||
if len(dots) <= number_dots: # 控制点点的数量
|
||||
x = random.randint(0, map_width) # 随机生成点点的位置
|
||||
y = random.randint(0, map_height)
|
||||
value = dot_value # 点点的值
|
||||
sx = 0 # 点点速度为0
|
||||
sy = 0
|
||||
color = Color.random_color() # 颜色
|
||||
dot = Dot_Ball(x, y, sx, sy, color, value, host_ball)
|
||||
dots.append(dot)
|
||||
|
||||
|
||||
def control_my_ball(host_ball): # 控制我的球
|
||||
host_ball.move()
|
||||
host_ball.value = host_ball.value*(1-loss*host_ball.value/100000)
|
||||
for event in pygame.event.get(): # 监控事件（鼠标移动）
|
||||
# print(event)
|
||||
if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:
|
||||
pos = event.pos
|
||||
speed = speed_up
|
||||
elif event.type == pygame.MOUSEMOTION:
|
||||
pos = event.pos
|
||||
if event.buttons[0] == 1:
|
||||
speed = speed_up
|
||||
if event.buttons[0] == 0:
|
||||
speed = my_speed
|
||||
elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONUP:
|
||||
pos = event.pos
|
||||
speed = my_speed
|
||||
else:
|
||||
pos = [screen_width/2, screen_height/2]
|
||||
speed = my_speed
|
||||
if abs(pos[0] - screen_width/2) < 30 and abs(pos[1] - screen_height/2) < 30:
|
||||
host_ball.sx = 0
|
||||
host_ball.sy = 0
|
||||
elif pos[0] > screen_width/2 and pos[1] >= screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] > screen_width/2 and pos[1] < screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = -int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] < screen_width/2 and pos[1] >= screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = -int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] < screen_width/2 and pos[1] < screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = -int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = -int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] == screen_width/2:
|
||||
host_ball.sx = 0
|
||||
if pos[1] >= 0:
|
||||
host_ball.sy = speed
|
||||
else:
|
||||
host.ball.sy = -speed
|
||||
|
||||
|
||||
def enemy_move(balls, host_ball): # 敌人移动
|
||||
for enemy in balls:
|
||||
enemy.move() # 移动
|
||||
enemy.value = enemy.value*(1-loss*enemy.value/100000)
|
||||
if random.randint(1, int(1/enemy_bigger_pro)) == 1:
|
||||
enemy.value += host_ball.value*enemy_bigger_rate
|
||||
if random.randint(1, int(1/anomaly_pro)) == 1:
|
||||
speed_enemy0 = speed_enemy_anomaly # 敌人异常速度
|
||||
else:
|
||||
speed_enemy0 = speed_enemy # 敌人正常速度
|
||||
i = random.randint(1, int(1/change_pro)) # 一定的概率改变轨迹
|
||||
if i == 1:
|
||||
enemy.sx = random.randint(-speed_enemy0, speed_enemy0)
|
||||
i2 = random.randint(0, 1)
|
||||
if i2 == 0:
|
||||
enemy.sy = int((speed_enemy0 ** 2 - enemy.sx ** 2) ** 0.5)
|
||||
else:
|
||||
enemy.sy = -int((speed_enemy0 ** 2 - enemy.sx ** 2) ** 0.5)
|
||||
|
||||
|
||||
def eat_each_other(host_ball, balls, dots): # 吃球
|
||||
for enemy in balls:
|
||||
for enemy2 in balls:
|
||||
enemy.eat_ball(enemy2) # 敌人互吃
|
||||
for food in dots:
|
||||
enemy.eat_ball(food) # 敌人吃点点
|
||||
for enemy in balls:
|
||||
host_ball.eat_ball(enemy) # 我吃敌人
|
||||
enemy.eat_ball(host_ball) # 敌人吃我
|
||||
for food in dots:
|
||||
host_ball.eat_ball(food) # 我吃点点
|
||||
|
||||
|
||||
def paint(host_ball, balls, dots, screen):
|
||||
screen.fill((0, 0, 0)) # 刷漆
|
||||
if host_ball.is_alive:
|
||||
host_ball.draw(screen)
|
||||
for enemy in balls: # 遍历容器
|
||||
if enemy.is_alive:
|
||||
enemy.draw(screen)
|
||||
else:
|
||||
balls.remove(enemy)
|
||||
for food in dots: # 遍历容器
|
||||
if food.is_alive:
|
||||
food.draw(screen)
|
||||
else:
|
||||
dots.remove(food)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
pygame.init() # 初始化
|
||||
screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height)) # 设置屏幕
|
||||
pygame.display.set_caption("球球大作战") # 设置屏幕标题
|
||||
balls = [] # 定义一容器 存放所有的敌方球
|
||||
dots = [] # 定义一容器 存放所有的点点
|
||||
is_running = True # 默认运行状态
|
||||
host_ball = creat_my_ball() # 产生我的球
|
||||
i00 = 0 # 一个参数
|
||||
while is_running:
|
||||
for event in pygame.event.get():
|
||||
if event.type == pygame.QUIT:
|
||||
is_running = False
|
||||
auto_creat_dots(dots, host_ball) # 自动生成点点
|
||||
auto_creat_ball(balls, host_ball) # 自动生成敌人
|
||||
paint(host_ball, balls, dots, screen) # 把所有的都画出来 调用draw方法
|
||||
pygame.display.flip() # 渲染
|
||||
pygame.time.delay(30) # 设置动画的时间延迟
|
||||
|
||||
control_my_ball(host_ball) # 移动我的球
|
||||
enemy_move(balls, host_ball) # 敌人的球随机运动
|
||||
eat_each_other(host_ball, balls, dots) # 吃球 调用eat_ball方法
|
||||
i00 += 1
|
||||
if np.mod(i00, 50) == 0:
|
||||
print(host_ball.value)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
main()
|
||||
"""
|
||||
This code is supported by the website: https://www.guanjihuan.com
|
||||
The newest version of this code is on the web page: https://www.guanjihuan.com/archives/703
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import pygame
|
||||
import random
|
||||
import math
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
# 参数
|
||||
screen_width = 1500 # 屏幕宽度
|
||||
screen_height = 900 # 屏幕高度
|
||||
map_width = screen_width*4 # 地图的大小
|
||||
map_height = screen_height*4 # 地图的大小
|
||||
number_enemy = map_width*map_height/500000 # 敌人的数量
|
||||
number_dots = map_width * map_height / 50 # 点点的数量
|
||||
max_show_size = 100 # 球显示的最大半径（屏幕有限，球再增大时，改变的地图比例尺寸）
|
||||
|
||||
my_value = 1000 # 我的初始值
|
||||
enemy_value_low = 500 # 敌人的初始值（最低）
|
||||
enemy_value_high = 1500 # 敌人的初始值（最高）
|
||||
dot_value = 30 # 点点的值（地上的豆豆/食物值）
|
||||
my_speed = 10 # 我的球运动的速度
|
||||
speed_up = 20 # 按下鼠标时加速
|
||||
speed_enemy = 10 # 敌人球正常运动速度
|
||||
speed_enemy_anomaly = 20 # 敌人突然加速时的速度（速度异常时的速度）
|
||||
anomaly_pro = 0.5 # 敌人加速的概率
|
||||
change_pro = 0.05 # 敌人移动路径变化的概率，也就是1/change_pro左右会变化一次
|
||||
eat_percent = 0.9 # 吃掉敌人的球，按多少比例并入自己的体积，1对应的是100%
|
||||
loss = 0.001 # 按比例减小体重（此外越重的减少越多，10万体积损失值为loss的一倍）
|
||||
enemy_bigger_pro = 0.0005 # 敌人的值增加了我的球的值的enemy_bigger_rate倍的几率
|
||||
enemy_bigger_rate = 0.1 # 增加我的球的体积的enemy_bigger_rate倍
|
||||
|
||||
|
||||
class Color(object): # 定义颜色的类
|
||||
@classmethod # 加了这个可以不需要把实例化，能直接调用类的方法
|
||||
def random_color(cls): # cls, 即class，表示可以通过类名直接调用
|
||||
red = random.randint(0, 255)
|
||||
green = random.randint(0, 255)
|
||||
blue = random.randint(0, 255)
|
||||
return red, green, blue
|
||||
|
||||
|
||||
class Ball(object): # 定义球
|
||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value): # 初始化
|
||||
self.x = x # 球的地图位置参数
|
||||
self.y = y
|
||||
self.sx = sx # 速度参数
|
||||
self.sy = sy
|
||||
self.color = color # 颜色
|
||||
self.value = value # 球的值，也就是球的大小（不是显示的大小）
|
||||
self.is_alive = True # 球默认是存活状态
|
||||
|
||||
|
||||
class My_Ball(Ball): # 定义我的球，继承了Ball类的方法
|
||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value):
|
||||
# 注意：如果重写了__init__() 时，实例化子类，就不会调用父类已经定义的__init__()
|
||||
# 如果子类不重写__init__()方法，实例化子类后，会自动调用父类的__init__()的方法
|
||||
# 如果子类重写__init__()方法又需要调用父类的方法，则要使用super关键词。
|
||||
super().__init__(x, y, sx, sy, color, value) # 调用父类Ball的初始化方法__init__()
|
||||
self.radius = int(self.value**0.5) # 我的球的半径（不考虑系数pi）
|
||||
if self.radius >= max_show_size: # 如果半径比规定的最大半径还大，则显示最大半径
|
||||
self.show_radius = max_show_size # 我的球显示的半径
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius # 如果半径没有超过规定最大的半径，则显示原来实际大小的半径
|
||||
self.position_x = int(screen_width/2) # 把我的球固定在屏幕中间position_x，是屏幕显示的位置
|
||||
self.position_y = int(screen_height/2) # 把我的球固定在屏幕中间position_y，是屏幕显示的位置
|
||||
|
||||
def draw(self, window): # 把我的球画出来
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5) # 这里重复上面的，因为除了初始化之后，还要更新
|
||||
if self.radius >= max_show_size:
|
||||
self.show_radius = max_show_size
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int(screen_height / 2)
|
||||
pygame.draw.circle(window, self.color, (self.position_x , self.position_y), self.show_radius)
|
||||
|
||||
def eat_ball(self, other): # 吃别的球（包括小点点和敌人）
|
||||
if self != other and self.is_alive and other.is_alive: # 如果other不是自身，自身和对方也都是存活状态，则执行下面动作
|
||||
distance = ((self.position_x - other.position_x) ** 2 + (self.position_y - other.position_y) ** 2) ** 0.5 # 两个球之间的距离
|
||||
if distance < self.show_radius and (self.show_radius > other.show_radius or (self.show_radius == other.show_radius and self.value > other.value)): # 如果自身半径比别人大，而且两者距离小于自身半径，那么可以吃掉。
|
||||
other.is_alive = False # 吃球（敌方已死）
|
||||
self.value += other.value*eat_percent # 自己的值增大（体量增大）
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5) # 计算出半径
|
||||
if self.radius >= max_show_size: # 我的球的显示半径
|
||||
self.show_radius = max_show_size
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
|
||||
def move(self): # 移动规则
|
||||
self.x += self.sx # 地图位置加上速度
|
||||
self.y += self.sy
|
||||
# 横向出界
|
||||
if self.x < 0: # 离开了地图左边
|
||||
self.x = 0
|
||||
if self.x > map_width: # 离开了地图右边
|
||||
self.x = map_width
|
||||
# 纵向出界
|
||||
if self.y <= 0: # 离开了地图下边
|
||||
self.y = 0
|
||||
if self.y >= map_height: # 离开了地图上边
|
||||
self.y = map_height
|
||||
|
||||
|
||||
class Enemy_Ball(Ball): # 定义敌人的球，继承了Ball类的方法
|
||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value, host_ball): # 初始化带上host_ball，也就是我的球
|
||||
super().__init__(x, y, sx, sy, color, value)
|
||||
self.host_ball = host_ball
|
||||
self.radius = int(self.value**0.5)
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size: # 如果我的球比规定的最大尺寸还大，则敌人的球显示的比例要减小
|
||||
self.show_radius = max(10, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size))) # 敌人的球也不能太小，最小半径为10
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2) # 计算出敌人的球和我的球的相对位置，并且按比例减小
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2) # 计算出敌人的球和我的球的相对位置，并且按比例减小
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius # 正常显示
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2) # 敌人和我的球的相对位置
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2) # 敌人和我的球的相对位置
|
||||
|
||||
# 画出球
|
||||
def draw(self, window):
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5)
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size: # 这边把初始化的内容再写一遍，因为敌人的球初始化之后还要根据我的球而动态改变
|
||||
self.show_radius = max(10, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size)))
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2)
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2)
|
||||
pygame.draw.circle(window, self.color, (self.position_x, self.position_y), self.show_radius)
|
||||
|
||||
def eat_ball(self, other):
|
||||
if self != other and self.is_alive and other.is_alive:
|
||||
distance = ((self.position_x - other.position_x) ** 2 + (self.position_y - other.position_y) ** 2) ** 0.5
|
||||
if distance < self.show_radius and (self.show_radius > other.show_radius or (self.show_radius == other.show_radius and self.value > other.value)):
|
||||
other.is_alive = False # 吃球
|
||||
self.value += other.value*eat_percent
|
||||
self.radius = int(self.value ** 0.5)
|
||||
|
||||
def move(self): # 移动规则
|
||||
self.x += self.sx # 地图位置加上速度
|
||||
self.y += self.sy
|
||||
# 横向出界
|
||||
if self.x < 0: # 离开了地图左边
|
||||
self.sx = -self.sx
|
||||
self.x = 0
|
||||
if self.x > map_width: # 离开了地图右边
|
||||
self.sx = -self.sx
|
||||
self.x = map_width
|
||||
# 纵向出界
|
||||
if self.y <= 0: # 离开了地图下边
|
||||
self.sy = -self.sy
|
||||
self.y = 0
|
||||
if self.y >= map_height: # 离开了地图上边
|
||||
self.sy = -self.sy
|
||||
self.y = map_height
|
||||
|
||||
|
||||
class Dot_Ball(Ball): # 定义地上的小点点，供自己的球和敌人的球吃，继承了Ball类的方法
|
||||
def __init__(self, x, y, sx, sy, color, value, host_ball):
|
||||
super().__init__(x, y, sx, sy, color, value)
|
||||
self.host_ball = host_ball
|
||||
self.radius = 8 # 初始小点点大小
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size:
|
||||
self.show_radius = max(3, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size))) # 小点点显示也不能太小，最小显示半径为3
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2)
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2)
|
||||
|
||||
# 画出球
|
||||
def draw(self, window):
|
||||
if self.host_ball.radius >= max_show_size: # 这边把初始化的内容再写一遍，因为小点点初始化之后还要根据我的球而动态改变
|
||||
self.show_radius = max(3, int(self.radius/(self.host_ball.radius/max_show_size)))
|
||||
self.position_x = int((self.x - self.host_ball.x) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = int((self.y - self.host_ball.y) / (self.host_ball.radius / max_show_size)) + int(
|
||||
screen_height / 2)
|
||||
else:
|
||||
self.show_radius = self.radius
|
||||
self.position_x = (self.x - self.host_ball.x) + int(screen_width / 2)
|
||||
self.position_y = (self.y - self.host_ball.y) + int(screen_height / 2)
|
||||
pygame.draw.circle(window, self.color, (self.position_x, self.position_y) , self.show_radius)
|
||||
|
||||
|
||||
def creat_my_ball(): # 产生我的球
|
||||
x = random.randint(0, map_width) # 我的球在地图中的位置，随机生成
|
||||
y = random.randint(0, map_height)
|
||||
value = my_value # 我的球的初始值
|
||||
color = 255, 255, 255 # 我的球的颜色
|
||||
sx = 0 # 速度默认为0
|
||||
sy = 0
|
||||
host_ball = My_Ball(x, y, sx, sy, color, value) # 调用My_Ball类
|
||||
return host_ball # 返回我的球
|
||||
|
||||
|
||||
def auto_creat_ball(balls, host_ball): # 自动产生敌人的球
|
||||
if len(balls) <= number_enemy: # 控制敌人的数量，如果个数够了，就不再生成
|
||||
x = random.randint(0, map_width) # 敌人球在地图中的位置，随机生成
|
||||
y = random.randint(0, map_height)
|
||||
value = random.randint(enemy_value_low, enemy_value_high) # 敌人的球初始值
|
||||
sx = random.randint(-speed_enemy, speed_enemy) # 敌人的球移动速度
|
||||
i2 = random.randint(0, 1) # y的移动方向
|
||||
if i2 == 0:
|
||||
sy = int((speed_enemy**2 - sx**2) ** 0.5)
|
||||
else:
|
||||
sy = -int((speed_enemy ** 2 - sx ** 2) ** 0.5)
|
||||
color = Color.random_color() # 敌人的颜色随机生成
|
||||
enemy = Enemy_Ball(x, y, sx, sy, color, value, host_ball)
|
||||
balls.append(enemy)
|
||||
|
||||
|
||||
def auto_creat_dots(dots, host_ball): # 自动生成点点
|
||||
if len(dots) <= number_dots: # 控制点点的数量
|
||||
x = random.randint(0, map_width) # 随机生成点点的位置
|
||||
y = random.randint(0, map_height)
|
||||
value = dot_value # 点点的值
|
||||
sx = 0 # 点点速度为0
|
||||
sy = 0
|
||||
color = Color.random_color() # 颜色
|
||||
dot = Dot_Ball(x, y, sx, sy, color, value, host_ball)
|
||||
dots.append(dot)
|
||||
|
||||
|
||||
def control_my_ball(host_ball): # 控制我的球
|
||||
host_ball.move()
|
||||
host_ball.value = host_ball.value*(1-loss*host_ball.value/100000)
|
||||
for event in pygame.event.get(): # 监控事件（鼠标移动）
|
||||
# print(event)
|
||||
if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:
|
||||
pos = event.pos
|
||||
speed = speed_up
|
||||
elif event.type == pygame.MOUSEMOTION:
|
||||
pos = event.pos
|
||||
if event.buttons[0] == 1:
|
||||
speed = speed_up
|
||||
if event.buttons[0] == 0:
|
||||
speed = my_speed
|
||||
elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONUP:
|
||||
pos = event.pos
|
||||
speed = my_speed
|
||||
else:
|
||||
pos = [screen_width/2, screen_height/2]
|
||||
speed = my_speed
|
||||
if abs(pos[0] - screen_width/2) < 30 and abs(pos[1] - screen_height/2) < 30:
|
||||
host_ball.sx = 0
|
||||
host_ball.sy = 0
|
||||
elif pos[0] > screen_width/2 and pos[1] >= screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] > screen_width/2 and pos[1] < screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = -int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] < screen_width/2 and pos[1] >= screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = -int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] < screen_width/2 and pos[1] < screen_height/2:
|
||||
angle = abs(math.atan((pos[1] - screen_height/2) / (pos[0] - screen_width/2)))
|
||||
host_ball.sx = -int(speed * math.cos(angle))
|
||||
host_ball.sy = -int(speed * math.sin(angle))
|
||||
elif pos[0] == screen_width/2:
|
||||
host_ball.sx = 0
|
||||
if pos[1] >= 0:
|
||||
host_ball.sy = speed
|
||||
else:
|
||||
host.ball.sy = -speed
|
||||
|
||||
|
||||
def enemy_move(balls, host_ball): # 敌人移动
|
||||
for enemy in balls:
|
||||
enemy.move() # 移动
|
||||
enemy.value = enemy.value*(1-loss*enemy.value/100000)
|
||||
if random.randint(1, int(1/enemy_bigger_pro)) == 1:
|
||||
enemy.value += host_ball.value*enemy_bigger_rate
|
||||
if random.randint(1, int(1/anomaly_pro)) == 1:
|
||||
speed_enemy0 = speed_enemy_anomaly # 敌人异常速度
|
||||
else:
|
||||
speed_enemy0 = speed_enemy # 敌人正常速度
|
||||
i = random.randint(1, int(1/change_pro)) # 一定的概率改变轨迹
|
||||
if i == 1:
|
||||
enemy.sx = random.randint(-speed_enemy0, speed_enemy0)
|
||||
i2 = random.randint(0, 1)
|
||||
if i2 == 0:
|
||||
enemy.sy = int((speed_enemy0 ** 2 - enemy.sx ** 2) ** 0.5)
|
||||
else:
|
||||
enemy.sy = -int((speed_enemy0 ** 2 - enemy.sx ** 2) ** 0.5)
|
||||
|
||||
|
||||
def eat_each_other(host_ball, balls, dots): # 吃球
|
||||
for enemy in balls:
|
||||
for enemy2 in balls:
|
||||
enemy.eat_ball(enemy2) # 敌人互吃
|
||||
for food in dots:
|
||||
enemy.eat_ball(food) # 敌人吃点点
|
||||
for enemy in balls:
|
||||
host_ball.eat_ball(enemy) # 我吃敌人
|
||||
enemy.eat_ball(host_ball) # 敌人吃我
|
||||
for food in dots:
|
||||
host_ball.eat_ball(food) # 我吃点点
|
||||
|
||||
|
||||
def paint(host_ball, balls, dots, screen):
|
||||
screen.fill((0, 0, 0)) # 刷漆
|
||||
if host_ball.is_alive:
|
||||
host_ball.draw(screen)
|
||||
for enemy in balls: # 遍历容器
|
||||
if enemy.is_alive:
|
||||
enemy.draw(screen)
|
||||
else:
|
||||
balls.remove(enemy)
|
||||
for food in dots: # 遍历容器
|
||||
if food.is_alive:
|
||||
food.draw(screen)
|
||||
else:
|
||||
dots.remove(food)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
pygame.init() # 初始化
|
||||
screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height)) # 设置屏幕
|
||||
pygame.display.set_caption("球球大作战") # 设置屏幕标题
|
||||
balls = [] # 定义一容器 存放所有的敌方球
|
||||
dots = [] # 定义一容器 存放所有的点点
|
||||
is_running = True # 默认运行状态
|
||||
host_ball = creat_my_ball() # 产生我的球
|
||||
i00 = 0 # 一个参数
|
||||
while is_running:
|
||||
for event in pygame.event.get():
|
||||
if event.type == pygame.QUIT:
|
||||
is_running = False
|
||||
auto_creat_dots(dots, host_ball) # 自动生成点点
|
||||
auto_creat_ball(balls, host_ball) # 自动生成敌人
|
||||
paint(host_ball, balls, dots, screen) # 把所有的都画出来 调用draw方法
|
||||
pygame.display.flip() # 渲染
|
||||
pygame.time.delay(30) # 设置动画的时间延迟
|
||||
|
||||
control_my_ball(host_ball) # 移动我的球
|
||||
enemy_move(balls, host_ball) # 敌人的球随机运动
|
||||
eat_each_other(host_ball, balls, dots) # 吃球 调用eat_ball方法
|
||||
i00 += 1
|
||||
if np.mod(i00, 50) == 0:
|
||||
print(host_ball.value)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
main()
|
||||
@ -1,106 +1,106 @@
|
||||
"""
|
||||
This code is supported by the website: https://www.guanjihuan.com
|
||||
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|
||||
"""
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import time
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import tushare as ts
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
start_clock = time.perf_counter()
|
||||
pro = ts.pro_api('到官网上注册，寻找Token填在这里!')
|
||||
print('\n我的策略：见好就收，遇低抄底。\n'
|
||||
' 【卖出】买入后涨了5%就卖出\n'
|
||||
' 【买入】卖出后跌了5%就买入\n'
|
||||
'注：第一天必须买进，最后一天前必须卖出(为了与不操作的做对比)\n')
|
||||
number = 1
|
||||
for i in range(number):
|
||||
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') # 所有股票列表
|
||||
# print(data.columns) # 查看该数据的表头
|
||||
# print(data) # 3688多行的股票数据
|
||||
i = 1 # 查看第二行数据“万科A”股
|
||||
ts_code = data.values[i, 0] # 股票代码
|
||||
stock = data.values[i, 2] # 股票名称
|
||||
industry = data.values[i, 4] # 属于哪个行业
|
||||
start_date = '20110101' # 开始时间
|
||||
end_date = '20191027' # 结束时间
|
||||
df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date) # 查看该股票的日线数据
|
||||
# print(df.columns) # 查看该数据的表头
|
||||
# print(df) # 查看该股票的日线数据
|
||||
close = np.array(list(reversed(df.values[:, 5]))) # 提取出收盘价，并按时间顺序排列，从过去到现在
|
||||
pct_chg = np.array(list(reversed(df.values[:, 8]))) # 提取出涨跌幅，并按时间顺序排列，从过去到现在
|
||||
# print(df.columns[5], '=', close, '\n') # 查看收盘价
|
||||
# print(df.columns[8], '=', pct_chg, '\n') # 查看涨跌幅
|
||||
profit, profit_no_operation, times, invest_money, buy_time_all, sell_time_all = back_test(close.shape[0], close, pct_chg)
|
||||
# 调用回测函数，返回了“利润，未操作的利润， 按该策略操作了几次， 总投资金额， 按该策略买的时间， 按该策略卖的时间”的值
|
||||
print('\n------股票：', stock, ts_code, industry, '[买入市值=%7.2f' % invest_money, ']------')
|
||||
print('回测时间段：', start_date, '-', end_date)
|
||||
print('操作后利润= %6.2f' % profit, ' 买入（卖出）次数=', times, ' ')
|
||||
print('不操作利润= %6.2f' % profit_no_operation, '（第一天买入，最后一天卖出，中间未操作）')
|
||||
end_clock = time.perf_counter()
|
||||
print('CPU执行时间=', end_clock - start_clock, 's')
|
||||
plt.figure(1)
|
||||
plt.title('Stock Code: '+ts_code+' (red point: buy, green point: sell)')
|
||||
plt.grid()
|
||||
plt.plot(range(close.shape[0]), close, '-')
|
||||
for i in buy_time_all:
|
||||
plt.plot(i, close[int(i)], 'or', markersize=13) # 红色是买进的点
|
||||
for i in sell_time_all:
|
||||
plt.plot(i, close[int(i)], 'dg', markersize=13) # 绿色是卖出的点
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
|
||||
def back_test(days, close, pct_chg, money_in=10000): # 定义该策略的回测效果（按旧数据检查该策略是否有效）
|
||||
money_in_amount = int(money_in/close[0]) # 投资金额换算成股票股数
|
||||
invest_money = close[0]*money_in_amount # 实际买了股票的金额
|
||||
profit_no_operation = (close[close.shape[0]-1]-close[0])*money_in_amount # 不操作的利润
|
||||
position = -1 # 买入还是卖出的状态，默认卖出
|
||||
total_profit = 0
|
||||
times = 0
|
||||
current_buy_pct = -999
|
||||
current_sell_pct = 999
|
||||
buy_time_all = np.array([])
|
||||
sell_time_all = np.array([])
|
||||
for i in range(days): # 总天数
|
||||
if i == 0: # 第一天，满仓买买买！为了和不操作的对比，第一天就要买入。
|
||||
buy_time = i # 买入时间
|
||||
buy_time_all = np.append(buy_time_all, [buy_time], axis=0) # 买入时间存档
|
||||
position = 1 # 标记为买入状态
|
||||
print('------------------第', buy_time, '天买进-------------')
|
||||
else:
|
||||
profit = 0
|
||||
if position == 1: # 买入状态
|
||||
current_buy_pct = (close[i]-close[buy_time])/close[buy_time]*100 # 买入后的涨跌情况
|
||||
# print('当前买进后的涨跌情况：第', i, '天=', current_buy_pct)
|
||||
if position == 0: # 卖出状态
|
||||
current_sell_pct = (close[i]-close[sell_time])/close[sell_time]*100 # 卖出后的涨跌情况
|
||||
|
||||
if current_sell_pct < -5 and position == 0: # 卖出状态，且卖出后跌了有3%，这时候买入
|
||||
buy_time = i # 买入时间
|
||||
buy_time_all = np.append(buy_time_all, [buy_time], axis=0) # 买入时间存档
|
||||
print('------------------第', buy_time, '天买进-------------')
|
||||
position = 1 # 标记为买入状态
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if current_buy_pct > 5 and position == 1: # 买入状态，且买入后涨了有3%，这时候卖出
|
||||
sell_time = i # 卖出时间
|
||||
sell_time_all = np.append(sell_time_all, [sell_time], axis=0) # 卖出时间存档
|
||||
print('----------第', sell_time, '天卖出，持有天数：', sell_time-buy_time, '--------------\n')
|
||||
position = 0 # 标记为卖出状态
|
||||
profit = close[sell_time]-close[buy_time] # 赚取利润
|
||||
times = times + 1 # 买入（卖出）次数加1
|
||||
total_profit = total_profit + profit*money_in_amount # 计算总利润
|
||||
if position == 1: # 最后一天如果是买入状态，则卖出
|
||||
profit = close[i]-close[buy_time] # 赚取利润
|
||||
total_profit = total_profit + profit # 计算总利润
|
||||
times = times + 1 # 买入（卖出）次数加1
|
||||
print('--------------第', i, '天（最后一天）卖出，持有天数：', sell_time-buy_time, '--------------\n')
|
||||
sell_time_all = np.append(sell_time_all, [i], axis=0) # 卖出时间存档
|
||||
return total_profit, profit_no_operation, times, invest_money, buy_time_all, sell_time_all
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
main()
|
||||
"""
|
||||
This code is supported by the website: https://www.guanjihuan.com
|
||||
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|
||||
"""
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import time
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import tushare as ts
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
start_clock = time.perf_counter()
|
||||
pro = ts.pro_api('到官网上注册，寻找Token填在这里!')
|
||||
print('\n我的策略：见好就收，遇低抄底。\n'
|
||||
' 【卖出】买入后涨了5%就卖出\n'
|
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' 【买入】卖出后跌了5%就买入\n'
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'注：第一天必须买进，最后一天前必须卖出(为了与不操作的做对比)\n')
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number = 1
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for i in range(number):
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data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') # 所有股票列表
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# print(data.columns) # 查看该数据的表头
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# print(data) # 3688多行的股票数据
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i = 1 # 查看第二行数据“万科A”股
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ts_code = data.values[i, 0] # 股票代码
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stock = data.values[i, 2] # 股票名称
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industry = data.values[i, 4] # 属于哪个行业
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start_date = '20110101' # 开始时间
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end_date = '20191027' # 结束时间
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df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date) # 查看该股票的日线数据
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# print(df.columns) # 查看该数据的表头
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||||
# print(df) # 查看该股票的日线数据
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close = np.array(list(reversed(df.values[:, 5]))) # 提取出收盘价，并按时间顺序排列，从过去到现在
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||||
pct_chg = np.array(list(reversed(df.values[:, 8]))) # 提取出涨跌幅，并按时间顺序排列，从过去到现在
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# print(df.columns[5], '=', close, '\n') # 查看收盘价
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||||
# print(df.columns[8], '=', pct_chg, '\n') # 查看涨跌幅
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profit, profit_no_operation, times, invest_money, buy_time_all, sell_time_all = back_test(close.shape[0], close, pct_chg)
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# 调用回测函数，返回了“利润，未操作的利润， 按该策略操作了几次， 总投资金额， 按该策略买的时间， 按该策略卖的时间”的值
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print('\n------股票：', stock, ts_code, industry, '[买入市值=%7.2f' % invest_money, ']------')
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print('回测时间段：', start_date, '-', end_date)
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print('操作后利润= %6.2f' % profit, ' 买入（卖出）次数=', times, ' ')
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print('不操作利润= %6.2f' % profit_no_operation, '（第一天买入，最后一天卖出，中间未操作）')
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end_clock = time.perf_counter()
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print('CPU执行时间=', end_clock - start_clock, 's')
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plt.figure(1)
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plt.title('Stock Code: '+ts_code+' (red point: buy, green point: sell)')
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plt.grid()
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plt.plot(range(close.shape[0]), close, '-')
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for i in buy_time_all:
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plt.plot(i, close[int(i)], 'or', markersize=13) # 红色是买进的点
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for i in sell_time_all:
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plt.plot(i, close[int(i)], 'dg', markersize=13) # 绿色是卖出的点
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plt.show()
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def back_test(days, close, pct_chg, money_in=10000): # 定义该策略的回测效果（按旧数据检查该策略是否有效）
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money_in_amount = int(money_in/close[0]) # 投资金额换算成股票股数
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invest_money = close[0]*money_in_amount # 实际买了股票的金额
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profit_no_operation = (close[close.shape[0]-1]-close[0])*money_in_amount # 不操作的利润
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position = -1 # 买入还是卖出的状态，默认卖出
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total_profit = 0
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times = 0
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current_buy_pct = -999
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current_sell_pct = 999
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buy_time_all = np.array([])
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sell_time_all = np.array([])
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for i in range(days): # 总天数
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if i == 0: # 第一天，满仓买买买！为了和不操作的对比，第一天就要买入。
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buy_time = i # 买入时间
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buy_time_all = np.append(buy_time_all, [buy_time], axis=0) # 买入时间存档
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position = 1 # 标记为买入状态
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print('------------------第', buy_time, '天买进-------------')
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else:
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profit = 0
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if position == 1: # 买入状态
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current_buy_pct = (close[i]-close[buy_time])/close[buy_time]*100 # 买入后的涨跌情况
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||||
# print('当前买进后的涨跌情况：第', i, '天=', current_buy_pct)
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||||
if position == 0: # 卖出状态
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||||
current_sell_pct = (close[i]-close[sell_time])/close[sell_time]*100 # 卖出后的涨跌情况
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||||
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||||
if current_sell_pct < -5 and position == 0: # 卖出状态，且卖出后跌了有3%，这时候买入
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||||
buy_time = i # 买入时间
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||||
buy_time_all = np.append(buy_time_all, [buy_time], axis=0) # 买入时间存档
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||||
print('------------------第', buy_time, '天买进-------------')
|
||||
position = 1 # 标记为买入状态
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||||
continue
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if current_buy_pct > 5 and position == 1: # 买入状态，且买入后涨了有3%，这时候卖出
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||||
sell_time = i # 卖出时间
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||||
sell_time_all = np.append(sell_time_all, [sell_time], axis=0) # 卖出时间存档
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||||
print('----------第', sell_time, '天卖出，持有天数：', sell_time-buy_time, '--------------\n')
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||||
position = 0 # 标记为卖出状态
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||||
profit = close[sell_time]-close[buy_time] # 赚取利润
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||||
times = times + 1 # 买入（卖出）次数加1
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||||
total_profit = total_profit + profit*money_in_amount # 计算总利润
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||||
if position == 1: # 最后一天如果是买入状态，则卖出
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||||
profit = close[i]-close[buy_time] # 赚取利润
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||||
total_profit = total_profit + profit # 计算总利润
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||||
times = times + 1 # 买入（卖出）次数加1
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print('--------------第', i, '天（最后一天）卖出，持有天数：', sell_time-buy_time, '--------------\n')
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||||
sell_time_all = np.append(sell_time_all, [i], axis=0) # 卖出时间存档
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||||
return total_profit, profit_no_operation, times, invest_money, buy_time_all, sell_time_all
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if __name__ == '__main__':
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main()
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326
language_learning/2019.10.31_0_fortran_example/Console1.f90 → language_learning/2019.10.31_fortran_example/Console1.f90
Executable file → Normal file
326
language_learning/2019.10.31_0_fortran_example/Console1.f90 → language_learning/2019.10.31_fortran_example/Console1.f90
Executable file → Normal file
@ -1,164 +1,164 @@
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||||
module global ! module是用来封装程序模块的，把相关功能的变量和函数封装在一起。一般来说，可以不设置全局变量，把这些变量写在module里，在需要用的地方用use调用即可。
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implicit none
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double precision sqrt3,Pi
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||||
parameter(sqrt3=1.7320508075688773d0,Pi=3.14159265358979324d0) ! parameter代表不能改的常数
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end module global
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|
||||
program main !主函数用program开始,用end program结束。在Fortran里不区分大小写。用感叹号!来做注释
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use global
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use f95_precision !这个还不知道什么时候用上，这里注释掉也可正常运行。
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||||
use blas95 ! 里面包含了矩阵相乘的gemm()等
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||||
use lapack95 !里面包括了矩阵求逆的GETRF,GETRI和求本征矢和本征矢的GEEV等
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||||
implicit none ! implicit是用来设置默认类型，即根据变量名称的第一个字母来决定变量的类型。implicit none是关闭默认类型功能，所有变量要先声明
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||||
|
||||
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||||
integer i,j,info,index1(2) ! 定义整型
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||||
double precision a(2,2),b(2,2),c(2,2),& ! 比较长的语句可以用&换行。在续行的开始位置可加&号，也可不加。
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||||
x1, x2, result_1, result_2, fun1 !定义双精度浮点数
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||||
complex*16 dd(2,2), eigenvalues(2) !定义复数
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||||
complex*16, allocatable:: eigenvectors(:,:) ! 定义动态分配的变量 ! 这里的两个冒号::是必须要的。其他的可加可不加。
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||||
character(len=15) hello, number ! 定义字符串,len是规定长度，如果不写，只会给一个字符的空间
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||||
allocate(eigenvectors(2,2)) ! 分配空间
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||||
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|
||||
write(*,*) '----输出----'
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||||
hello='hello world'
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write(*,*) hello ! 第一个代表输出的设备，*代表屏幕。第二个是输出的格式，*代表默认。
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||||
write(number,'(f7.3)') pi ! 用write可以把数字类型转成字符类型。'(f7.3)'是输出浮点数的格式，如果用*来代替，字符串的长度需要够长才行。整型格式用类似'(i3)'这样
|
||||
write(*,*) '数字转成字符串后再输出:', number
|
||||
write(*,"(a,18x)",advance="no") hello ! advance='no'代表不换行，在有advance的时候，必须格式化输出，否则报错。'(a)'按照字符型变量的实际长度读取，这里也可以写a15或者其他。'(10x)'代表空格
|
||||
write(*,*) number,'这是不换行输出测试'
|
||||
write(*,"('一些固定文字也可以写在这里面', a, a,//)") hello, number !字符串也可以直接写在"()"里面。里面有引号，外面要用上双引号才行，不然会报错。
|
||||
!'(a)'按照字符型变量的实际长度读取，也可以写a15或者其他。这里'(/)'代表再换一次行。一个斜杠换一个。
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||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '----写入文件----'
|
||||
open(unit=10,file='learn-fortran-test.txt') ! 打开文件用open
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||||
write(10,*) hello, number
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||||
close(10) ! 关闭文件用close
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||||
write(*,*) ''
|
||||
|
||||
write(*,*) '----矩阵乘积----'
|
||||
a(1,1)=2;a(1,2)=5;a(2,1)=3;a(2,2)=2 ! 两个语句写在同一行是可以的，要用分号隔开
|
||||
b(1,1)=3;b(2,2)=3
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||||
write(*,*) '矩阵直接默认输出，是按列的顺序一个个输出'
|
||||
write(*,*) 'a='
|
||||
write(*,*) a
|
||||
write(*,*) '矩阵格式化输出'
|
||||
write(*,*) 'a='
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') a(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) 'b='
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') b(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
call gemm(a,b,c) ! 矩阵乘积用call gemm()
|
||||
write(*,*) '矩阵乘积：c=a*b='
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') c(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '----矩阵求逆----'
|
||||
call getrf(a,index1,info); call getri(a,index1,info) !getrf和getri要配合起来使用求逆。
|
||||
! info是需定义为整型。If info = 0, the execution is successful.
|
||||
! 上面index1是在getrf产生，在getri里输入。index1也是需要定义为整型，而且是一维数组，数组长度一般为矩阵的维度。
|
||||
! 这时候a不再是原来的矩阵了，而是求逆后的矩阵。
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') a(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '----复数矩阵----'
|
||||
dd(1,1)=(1.d0, 0.d0)
|
||||
dd(1,2)=(7.d0, 0.d0)
|
||||
dd(2,1)=(3.d0, 0.d0)
|
||||
dd(2,2)=(2.d0, 0.d0)
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,"(f10.4, '+1i*',f7.4)",advance='no') dd(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '----矩阵本征矢和本征值----'
|
||||
call geev(A=dd, W=eigenvalues, VR=eigenvectors, INFO=info)
|
||||
! 这里A矩阵最好用上复数，W是本征值一维数组，VR是本征矢二维数组，都是复数。INFO是整数。
|
||||
! 注意求完本征值后，dd的值会发生改变，不再是原来的了!
|
||||
write(*,*) 'eigenvectors:'
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,"(f10.4, '+1i*',f7.4)",advance='no') eigenvectors(i,j) !内循环为列的指标。输出结果列向量为特征向量。
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) 'eigenvalues:'
|
||||
do i=1,2
|
||||
write(*,"(f10.4, '+1i*',f7.4)",advance='no') eigenvalues(i)
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
deallocate(eigenvectors) ! 释放动态变量的空间
|
||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '' ! 输出空一行
|
||||
write(*,*) '----循环加判断----'
|
||||
do i=1,5 ! 循环用do到enddo
|
||||
if (mod(i,2)==0) then ! 判断用if()then
|
||||
write(*,*) '我是偶数', i
|
||||
else if (i==3) then
|
||||
write(*,*) '我是第3个数字，也是奇数'
|
||||
else
|
||||
write(*,*) '我是奇数', i
|
||||
endif
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
|
||||
|
||||
call sub1(2.d0, 3.d0, result_1, result_2) ! 这里要写成2.d0或者2.0d0表示双精度，因为子程序规定该参数为双精度。写成2或者2.0都会报错。
|
||||
write(*,*) '调用子程序，求和：',result_1
|
||||
write(*,*) '调用子程序，乘积：',result_2
|
||||
write(*,*) '使用函数，返回减法结果：', fun1(2.d0, 3.d0)
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
|
||||
|
||||
end program
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
subroutine sub1(x1,x2,y1,y2) !子程序。输入输出都在括号里面，用call调用。
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||||
double precision,intent(in):: x1, x2 ! 这里的两个冒号::是必须要的。
|
||||
double precision,intent(out):: y1, y2
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||||
! intent(in) 表示这个参数是输入的；intent(out) 表示参数是输出的；intent(inout)表示这个参数同时用于两个方向的数据传递；
|
||||
! intent()不是必须的，但最好加上，因为可读性比较强，知道哪些是输入，哪些是输出。而且intent(in)是不能赋值更改的，会提示错误，这样可以防止一些错误。
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y1=x1+x2
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||||
y2=x1*x2
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end subroutine
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|
||||
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||||
function fun1(x1,x2) ! 函数。函数只能返回一个数值，不能多个。而子程序可以返回多个，所以一般用子程序subroutine
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||||
double precision x1,x2,fun1 ! 要对函数名(或返回变量）定义
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||||
fun1=x1-x2 ! 返回变量要和函数名一样
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return ! 这里的return也可以不写。写的作用是直接返回值，而不运行后面的代码。一般会跟if配合用。
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module global ! module是用来封装程序模块的，把相关功能的变量和函数封装在一起。一般来说，可以不设置全局变量，把这些变量写在module里，在需要用的地方用use调用即可。
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implicit none
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double precision sqrt3,Pi
|
||||
parameter(sqrt3=1.7320508075688773d0,Pi=3.14159265358979324d0) ! parameter代表不能改的常数
|
||||
end module global
|
||||
|
||||
|
||||
program main !主函数用program开始,用end program结束。在Fortran里不区分大小写。用感叹号!来做注释
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||||
use global
|
||||
use f95_precision !这个还不知道什么时候用上，这里注释掉也可正常运行。
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||||
use blas95 ! 里面包含了矩阵相乘的gemm()等
|
||||
use lapack95 !里面包括了矩阵求逆的GETRF,GETRI和求本征矢和本征矢的GEEV等
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||||
implicit none ! implicit是用来设置默认类型，即根据变量名称的第一个字母来决定变量的类型。implicit none是关闭默认类型功能，所有变量要先声明
|
||||
|
||||
|
||||
integer i,j,info,index1(2) ! 定义整型
|
||||
double precision a(2,2),b(2,2),c(2,2),& ! 比较长的语句可以用&换行。在续行的开始位置可加&号，也可不加。
|
||||
x1, x2, result_1, result_2, fun1 !定义双精度浮点数
|
||||
complex*16 dd(2,2), eigenvalues(2) !定义复数
|
||||
complex*16, allocatable:: eigenvectors(:,:) ! 定义动态分配的变量 ! 这里的两个冒号::是必须要的。其他的可加可不加。
|
||||
character(len=15) hello, number ! 定义字符串,len是规定长度，如果不写，只会给一个字符的空间
|
||||
allocate(eigenvectors(2,2)) ! 分配空间
|
||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '----输出----'
|
||||
hello='hello world'
|
||||
write(*,*) hello ! 第一个代表输出的设备，*代表屏幕。第二个是输出的格式，*代表默认。
|
||||
write(number,'(f7.3)') pi ! 用write可以把数字类型转成字符类型。'(f7.3)'是输出浮点数的格式，如果用*来代替，字符串的长度需要够长才行。整型格式用类似'(i3)'这样
|
||||
write(*,*) '数字转成字符串后再输出:', number
|
||||
write(*,"(a,18x)",advance="no") hello ! advance='no'代表不换行，在有advance的时候，必须格式化输出，否则报错。'(a)'按照字符型变量的实际长度读取，这里也可以写a15或者其他。'(10x)'代表空格
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||||
write(*,*) number,'这是不换行输出测试'
|
||||
write(*,"('一些固定文字也可以写在这里面', a, a,//)") hello, number !字符串也可以直接写在"()"里面。里面有引号，外面要用上双引号才行，不然会报错。
|
||||
!'(a)'按照字符型变量的实际长度读取，也可以写a15或者其他。这里'(/)'代表再换一次行。一个斜杠换一个。
|
||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '----写入文件----'
|
||||
open(unit=10,file='learn-fortran-test.txt') ! 打开文件用open
|
||||
write(10,*) hello, number
|
||||
close(10) ! 关闭文件用close
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
|
||||
write(*,*) '----矩阵乘积----'
|
||||
a(1,1)=2;a(1,2)=5;a(2,1)=3;a(2,2)=2 ! 两个语句写在同一行是可以的，要用分号隔开
|
||||
b(1,1)=3;b(2,2)=3
|
||||
write(*,*) '矩阵直接默认输出，是按列的顺序一个个输出'
|
||||
write(*,*) 'a='
|
||||
write(*,*) a
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||||
write(*,*) '矩阵格式化输出'
|
||||
write(*,*) 'a='
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') a(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) 'b='
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') b(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
|
||||
call gemm(a,b,c) ! 矩阵乘积用call gemm()
|
||||
write(*,*) '矩阵乘积：c=a*b='
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') c(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
||||
enddo
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||||
write(*,*) ''
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||||
|
||||
|
||||
write(*,*) '----矩阵求逆----'
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||||
call getrf(a,index1,info); call getri(a,index1,info) !getrf和getri要配合起来使用求逆。
|
||||
! info是需定义为整型。If info = 0, the execution is successful.
|
||||
! 上面index1是在getrf产生，在getri里输入。index1也是需要定义为整型，而且是一维数组，数组长度一般为矩阵的维度。
|
||||
! 这时候a不再是原来的矩阵了，而是求逆后的矩阵。
|
||||
do i=1,2
|
||||
do j=1,2
|
||||
write(*,'(f10.4)',advance='no') a(i,j) !内循环为列的指标
|
||||
enddo
|
||||
write(*,*) ''
|
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enddo
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||||
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||||
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write(*,*) '----复数矩阵----'
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dd(1,1)=(1.d0, 0.d0)
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dd(1,2)=(7.d0, 0.d0)
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dd(2,1)=(3.d0, 0.d0)
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dd(2,2)=(2.d0, 0.d0)
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do i=1,2
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do j=1,2
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write(*,"(f10.4, '+1i*',f7.4)",advance='no') dd(i,j) !内循环为列的指标
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enddo
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write(*,*) ''
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||||
enddo
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write(*,*) ''
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write(*,*) '----矩阵本征矢和本征值----'
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call geev(A=dd, W=eigenvalues, VR=eigenvectors, INFO=info)
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! 这里A矩阵最好用上复数，W是本征值一维数组，VR是本征矢二维数组，都是复数。INFO是整数。
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! 注意求完本征值后，dd的值会发生改变，不再是原来的了!
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write(*,*) 'eigenvectors:'
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do i=1,2
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do j=1,2
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write(*,"(f10.4, '+1i*',f7.4)",advance='no') eigenvectors(i,j) !内循环为列的指标。输出结果列向量为特征向量。
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enddo
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write(*,*) ''
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enddo
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write(*,*) 'eigenvalues:'
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do i=1,2
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write(*,"(f10.4, '+1i*',f7.4)",advance='no') eigenvalues(i)
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enddo
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write(*,*) ''
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deallocate(eigenvectors) ! 释放动态变量的空间
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write(*,*) '' ! 输出空一行
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write(*,*) '----循环加判断----'
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do i=1,5 ! 循环用do到enddo
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if (mod(i,2)==0) then ! 判断用if()then
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write(*,*) '我是偶数', i
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else if (i==3) then
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write(*,*) '我是第3个数字，也是奇数'
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else
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write(*,*) '我是奇数', i
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endif
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enddo
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write(*,*) ''
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call sub1(2.d0, 3.d0, result_1, result_2) ! 这里要写成2.d0或者2.0d0表示双精度，因为子程序规定该参数为双精度。写成2或者2.0都会报错。
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write(*,*) '调用子程序，求和：',result_1
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write(*,*) '调用子程序，乘积：',result_2
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write(*,*) '使用函数，返回减法结果：', fun1(2.d0, 3.d0)
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write(*,*) ''
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end program
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subroutine sub1(x1,x2,y1,y2) !子程序。输入输出都在括号里面，用call调用。
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double precision,intent(in):: x1, x2 ! 这里的两个冒号::是必须要的。
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double precision,intent(out):: y1, y2
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! intent(in) 表示这个参数是输入的；intent(out) 表示参数是输出的；intent(inout)表示这个参数同时用于两个方向的数据传递；
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! intent()不是必须的，但最好加上，因为可读性比较强，知道哪些是输入，哪些是输出。而且intent(in)是不能赋值更改的，会提示错误，这样可以防止一些错误。
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y1=x1+x2
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y2=x1*x2
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end subroutine
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function fun1(x1,x2) ! 函数。函数只能返回一个数值，不能多个。而子程序可以返回多个，所以一般用子程序subroutine
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double precision x1,x2,fun1 ! 要对函数名(或返回变量）定义
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fun1=x1-x2 ! 返回变量要和函数名一样
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return ! 这里的return也可以不写。写的作用是直接返回值，而不运行后面的代码。一般会跟if配合用。
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end function ! 也可以直接写end，不会报错。但最好把后面的也带上，看起来比较清晰点。
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@ -1,78 +1,78 @@
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! This code is supported by the website: https://www.guanjihuan.com
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! The newest version of this code is on the web page: https://www.guanjihuan.com/archives/764
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program hello_open_mp
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use omp_lib !这里也可以写成 include 'omp_lib.h' ，两者调用方式均可
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integer mcpu,tid,total,N,i,j,loop
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double precision starttime, endtime, time,result_0
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double precision, allocatable:: T(:)
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N=5 ! 用于do并行
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loop=1000000000 !如果要测试并行和串行运算时间，可以加大loop值
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allocate(T(N))
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!call OMP_SET_NUM_THREADS(2) !人为设置线程个数，可以取消注释看效果
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total=OMP_GET_NUM_PROCS() ! 获取计算机系统的处理器数量
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print '(a,i2)', '计算机处理器数量：' , total !也可以用write(*,'(a,i2)')来输出
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print '(a)', '-----在并行之前-----'
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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print '(a,i2,a,i2)', '当前线程号：',tid,'；总的线程数：', mcpu
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print * !代表换行
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print'(a)','-----第一部分程序开始并行-----'
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!$OMP PARALLEL DEFAULT(PRIVATE) ! 这里用的是DEFAULT(PRIVATE)
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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print '(a,i2,a,i2)', '当前线程号：',tid,'；总的线程数：', mcpu
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!$OMP END PARALLEL
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print * !代表换行
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print'(a)','-----第二部分程序开始并行-----'
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starttime=OMP_GET_WTIME() !获取开始时间
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!$OMP PARALLEL DO DEFAULT(PRIVATE) SHARED(T,N,loop) ! 默认私有变量，把需要的参数以及各节点计算结果的存放器作为共享变量。
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do i=1,N !这里放上do循环体。是多个样品。
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result_0=0
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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do j=1,loop !这代表我们要做的计算~
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result_0 = result_0+1 !这代表我们要做的计算~
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enddo !这代表我们要做的计算~
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T(i) = result_0-loop+i !将各个线程的计算结果保存到公共变量中去。
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!这里i代表各个循环的参数，之后如果有需要可以根据参数再整理数据。
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print '(a,i2, a, f10.4,a,i2,a,i2 )', 'T(',i,')=', T(i) , ' 来源于线程号',tid,'；总的线程数：', mcpu
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enddo
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!$OMP END PARALLEL DO !并行结束
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endtime=OMP_GET_WTIME() !获取结束时间
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time=endtime-starttime !总运行时间
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print '(a, f13.5)' , '第二部分程序按并行计算所用的时间：', time
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print * !代表换行
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print'(a)','-----第二部分程序按串行的计算-----'
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starttime=OMP_GET_WTIME() !获取开始时间
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do i=1,N
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result_0=0
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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do j=1,loop
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result_0 = result_0+1
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enddo
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T(i) = result_0-loop+i
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print '(a,i2, a, f10.4,a,i2,a,i2 )', 'T(' ,i,')=', T(i) , ' 来源于线程号',tid,'；总的线程数：', mcpu
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enddo
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endtime=OMP_GET_WTIME() !获取结束时间
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time=endtime-starttime !总运行时间
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print '(a, f13.5)' , '第二部分程序按串行计算所用的时间：', time
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print * !代表换行
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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print '(a,i5,a,i5)', '当前线程号：',tid,'；总的线程数：', mcpu
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print * !代表换行
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end program hello_open_mp ! 这里可以写成end, 也可以写成end program，都可以。
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! This code is supported by the website: https://www.guanjihuan.com
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program hello_open_mp
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use omp_lib !这里也可以写成 include 'omp_lib.h' ，两者调用方式均可
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integer mcpu,tid,total,N,i,j,loop
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double precision starttime, endtime, time,result_0
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double precision, allocatable:: T(:)
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N=5 ! 用于do并行
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loop=1000000000 !如果要测试并行和串行运算时间，可以加大loop值
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allocate(T(N))
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!call OMP_SET_NUM_THREADS(2) !人为设置线程个数，可以取消注释看效果
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total=OMP_GET_NUM_PROCS() ! 获取计算机系统的处理器数量
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print '(a,i2)', '计算机处理器数量：' , total !也可以用write(*,'(a,i2)')来输出
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||||
print '(a)', '-----在并行之前-----'
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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print '(a,i2,a,i2)', '当前线程号：',tid,'；总的线程数：', mcpu
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print * !代表换行
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print'(a)','-----第一部分程序开始并行-----'
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!$OMP PARALLEL DEFAULT(PRIVATE) ! 这里用的是DEFAULT(PRIVATE)
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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||||
mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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||||
print '(a,i2,a,i2)', '当前线程号：',tid,'；总的线程数：', mcpu
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!$OMP END PARALLEL
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print * !代表换行
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print'(a)','-----第二部分程序开始并行-----'
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starttime=OMP_GET_WTIME() !获取开始时间
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||||
!$OMP PARALLEL DO DEFAULT(PRIVATE) SHARED(T,N,loop) ! 默认私有变量，把需要的参数以及各节点计算结果的存放器作为共享变量。
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||||
do i=1,N !这里放上do循环体。是多个样品。
|
||||
result_0=0
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||||
tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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||||
mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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||||
do j=1,loop !这代表我们要做的计算~
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result_0 = result_0+1 !这代表我们要做的计算~
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||||
enddo !这代表我们要做的计算~
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T(i) = result_0-loop+i !将各个线程的计算结果保存到公共变量中去。
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!这里i代表各个循环的参数，之后如果有需要可以根据参数再整理数据。
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print '(a,i2, a, f10.4,a,i2,a,i2 )', 'T(',i,')=', T(i) , ' 来源于线程号',tid,'；总的线程数：', mcpu
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enddo
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!$OMP END PARALLEL DO !并行结束
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endtime=OMP_GET_WTIME() !获取结束时间
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time=endtime-starttime !总运行时间
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||||
print '(a, f13.5)' , '第二部分程序按并行计算所用的时间：', time
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||||
print * !代表换行
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||||
print'(a)','-----第二部分程序按串行的计算-----'
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starttime=OMP_GET_WTIME() !获取开始时间
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do i=1,N
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result_0=0
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tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
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mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
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do j=1,loop
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result_0 = result_0+1
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enddo
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T(i) = result_0-loop+i
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print '(a,i2, a, f10.4,a,i2,a,i2 )', 'T(' ,i,')=', T(i) , ' 来源于线程号',tid,'；总的线程数：', mcpu
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enddo
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||||
endtime=OMP_GET_WTIME() !获取结束时间
|
||||
time=endtime-starttime !总运行时间
|
||||
print '(a, f13.5)' , '第二部分程序按串行计算所用的时间：', time
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||||
print * !代表换行
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||||
tid=OMP_GET_THREAD_NUM() !获取当前线程的线程号
|
||||
mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() !获取总的线程数
|
||||
print '(a,i5,a,i5)', '当前线程号：',tid,'；总的线程数：', mcpu
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print * !代表换行
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end program hello_open_mp ! 这里可以写成end, 也可以写成end program，都可以。
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