DoTween相关疑点

本文介绍如何使用Unity结合DG.Tweening插件实现界面按钮的动画效果,包括动画的正序与倒序播放控制,以及如何优化动画资源的管理。
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using DG.Tweening;
using UnityEngine;
public class MyButton : MonoBehaviour
{
    public RectTransform panelTransform;
    private bool isIn = false;//界面是否进入执行位置的标志位.
    void Start()
    {
        Tweener tweener = panelTransform.DOLocalMove(new Vector3(0, 0, 0), 2);//DOLocalMove这个函数的返回值是他的动画效果.这个返回值(动画效果)在播放玩一次不接收的话会自动销毁.如果销毁之后,就不能调用DOPlayForward/DOPlayBackwards这2个函数了.
        tweener.SetAutoKill(false);//表示让接收的返回值不销毁.
        tweener.Pause();//这个是在Start方法里面,并不需要在开始的时候就播放动画,而是在按下button之后在调用动画,所以在开始执行Start方法的时候先暂停动画的播放.
        //此外上面这个代码放在Start方法里面,而不是放在Onclick里面的原因:因为每次播放完就会生成一个动画,如果放在OnClick方法里面,每次点击按钮都会生成一个动画,如果多次点击按钮,会存储非常多的返回动画,浪费性能,所以在这里如果放在Start里面执行的话指挥生成一次返回动画.
    }
    public void OnClick()//这个方法在Button的里面每次点击都会执行的代码.
    {
        if (isIn==false)//如果没有进入指定位置
        {
            panelTransform.DOPlayForward();//动画正序播放一次.这里之所以用DOPlayForward而没有用DOPlay是因为,DOPlayForward/DOPlayBackwards是一对,可以反复调用.
            //panelTransform.DOPlay();//动画只播放一次.
            isIn = true;
        }
        else
        {
            panelTransform.DOPlayBackwards();//动画倒叙播放一次.
            isIn = false;
        }
    }
}

在使用 Pandas 进行数据疑点分析和异常分析时,通常涉及识别数据中的缺失值、重复值以及异常值,并采取相应的清洗方法以确保数据质量。以下是几种常用的技术和步骤: ### 缺失值处理 Pandas 提供了多种方法来检测和处理缺失值。`isnull()` 和 `notnull()` 函数可以帮助识别数据集中的缺失值[^2]。一旦发现缺失值,可以采用删除含有缺失值的行或列(`dropna()`),或者用特定值填充这些缺失值(`fillna()`)。例如,使用前一个有效观测值进行填充(`ffill`)或后一个有效观测值进行填充(`bfill`)是常见的做法[^4]。 ```python import pandas as pd # 示例 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [5, None, None], 'C': [1, 2, 3]}) # 检查缺失值 missing_values = df.isnull() # 填充缺失值 filled_df = df.fillna(method='ffill') # 使用前向填充 ``` ### 重复值处理 为了保证数据的一致性和准确性,需要检查并处理重复记录。`duplicated()` 方法能够标记出重复的行,而 `drop_duplicates()` 则可以直接移除这些重复项[^2]。 ```python # 检查重复行 duplicates = df.duplicated() # 删除重复行 cleaned_df = df.drop_duplicates() ``` ### 异常值检测与处理 异常值是指那些与其他观测值显著不同的数值,它们可能对统计分析产生不利影响。可以通过描述性统计(如 `describe()`)、箱线图(box plot)等可视化手段初步判断潜在的异常值。对于已知范围的数据,也可以设定阈值来过滤异常值;此外,Z-score 或 IQR 方法也是常用的定量分析工具。 ```python # 使用 Z-Score 方法识别异常值 from scipy import stats import numpy as np z_scores = np.abs(stats.zscore(df)) outliers = (z_scores > 3).any(axis=1) # 移除异常值 no_outliers_df = df[~outliers] ``` 通过上述方法,你可以有效地执行数据疑点分析,并利用 Pandas 的强大功能来进行高效的数据清洗工作。这不仅有助于提高后续数据分析的质量,还能增强基于此数据做出决策的信心。
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