


Warum der Kollisionstest immer „True“ zurückgibt und die Position des Bildrechtecks immer falsch ist (0, 0)
Problem mit dem Kollisionstest
Grund:
Der Kollisionstest basiert auf dem Rect-Attribut des Sprite-Objekte, um festzustellen, ob sie sich überschneiden. Allerdings stellt die get_rect()-Methode in Ihrem Code die Position des Rechtecks nicht richtig auf die beabsichtigten Koordinaten ein.
Lösung:
Bei Verwendung von get_rect() können Sie die Position mit Schlüsselwortargumenten angeben oder sie dem virtuellen Attribut oben links des Rechtecks zuweisen. Verwenden Sie diesen korrigierten Code:
self.rect = self.image.get_rect(topleft=(self.x, self.y))
Falsche Rechteckposition
Grund:
Sie haben den Sprites unnötige x- und y-Attribute hinzugefügt, anstatt sich darauf zu verlassen von der Position des Rechtecks. Daher wird die Position des Rechtecks immer auf (0, 0) gesetzt, da Oberflächenobjekte keine Standardposition haben.
Lösung:
Entfernen Sie die x- und y-Attribute und verwenden Sie das rect-Attribut, um die Position der Sprite-Objekte festzulegen. Hier ist der korrigierte Code:
class Ball(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self): pygame.sprite.Sprite.__init__(self) self.image = pygame.image.load("ball.png") self.rect = self.image.get_rect(topleft=(280, 475)) self.col = False
Vereinfachter Code mithilfe der Sprite-Gruppe
Sie können Ihren Code weiter vereinfachen, indem Sie eine pygame.sprite.Group zum Verwalten der Sprite-Objekte verwenden. Dadurch wird das Zeichnen und Aktualisieren automatisch durchgeführt.
obstacle = Obstacle() ball = Ball() # Create a sprite group and add the sprites to it. all_sprites = pygame.sprite.Group([obstacle, ball]) while not crashed: # [... event handling and game logic] gameDisplay.fill((255, 255, 255)) # Draw all sprites using the group's draw method. all_sprites.draw(gameDisplay) # [... other game loop tasks]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gibt meine Pygame-Kollisionserkennung immer „True' zurück und warum ist die Position meines Bildrechtecks fälschlicherweise auf (0, 0) eingestellt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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