#بازی_سازی_در_پایتون
✅استفاده از صدا در بازی
این امکان در جذاب کردن بازی شما نقش مهمی دارد. شما میتوانید دو نوع صدا داشته باشید، یکی صدایی در پس زمینه و صداهایی هم در هنگام رویداد (مثلا در هنگام شلیک کردن)
برای پخش کردن صدایی در پس زمینه بصورت زیر عمل میکنیم:
با این دو دستور یک فایل صوتی را لود کرده و آن را اجرا میکنید.و هر وقت خواستید میتوانید آن را قطع کنید.
همچنین با دستور زیر میتوانید صدا رو کم و زیاد کنید:
امکانات دیگر را خودتان میتوانید با دستکاری دیگر خاصیت های pygame.mixer.music یاد بگیرید.
✅صدا هنگام رویداد
صدایی که شما برای پس زمینه انتخاب میکنید در هر زمان فقط میتوان یک صدا را پخش کرد چون با نسبت دادن یک فایل جدید به pygame.mixer.music فایل پیشین پاک میشود.برای رفع این مشکل شما باید یک متغیر صدا تعریف و مقدار دهی کنید سپس هر وقت خواستید آن را اجرا و قطع کنید.
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
✅استفاده از صدا در بازی
این امکان در جذاب کردن بازی شما نقش مهمی دارد. شما میتوانید دو نوع صدا داشته باشید، یکی صدایی در پس زمینه و صداهایی هم در هنگام رویداد (مثلا در هنگام شلیک کردن)
برای پخش کردن صدایی در پس زمینه بصورت زیر عمل میکنیم:
pygame.mixer.music.load('backgroundmusic.mp3')
pygame.mixer.music.play(-1, 0.0)
با این دو دستور یک فایل صوتی را لود کرده و آن را اجرا میکنید.و هر وقت خواستید میتوانید آن را قطع کنید.
pygame.mixer.music.stop()
همچنین با دستور زیر میتوانید صدا رو کم و زیاد کنید:
pygame.mixer.music.set_volume(میزان صدا)
امکانات دیگر را خودتان میتوانید با دستکاری دیگر خاصیت های pygame.mixer.music یاد بگیرید.
✅صدا هنگام رویداد
صدایی که شما برای پس زمینه انتخاب میکنید در هر زمان فقط میتوان یک صدا را پخش کرد چون با نسبت دادن یک فایل جدید به pygame.mixer.music فایل پیشین پاک میشود.برای رفع این مشکل شما باید یک متغیر صدا تعریف و مقدار دهی کنید سپس هر وقت خواستید آن را اجرا و قطع کنید.
import time
soundObj = pygame.mixer.Sound(' پسوند. صدا')
soundObj.play()
time.sleep(ثانیه )
soundObj.stop()
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
❤1
Forwarded from هشتگ تبلیغ تخصصی
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی
🧠 قسمت ۱: مقدمه و نصب پایتون 🐍
سلام دوستان! 👋
میخوایم سفرمون به دنیای جذاب هوش مصنوعی با پایتون رو شروع کنیم. اما قبلش باید ابزارها رو آماده کنیم! 🛠
۱. نصب پایتون
* به سایت [python.org] بروید و آخرین نسخه Python 3 رو دانلود و نصب کنید.
* حتماً تیک “Add Python to PATH” رو موقع نصب بزنید ✅
۲. محیطهای برنامهنویسی
دو تا گزینه عالی داریم:
1️⃣ Jupyter Notebook – برای تست سریع کدها و یادداشتها عالیه
2️⃣ Google Colab – نیازی به نصب نداره و روی مرورگر اجرا میشه 🌐
۳. نصب کتابخانههای ضروری
بعد از نصب پایتون، ترمینال یا کامند پرامپت رو باز کن و اینها رو نصب کن:
pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
۴. پروژه کوچک عملی
بیایید بررسی کنیم پایتون نصب شده درست کار میکنه:
print("سلام هوش مصنوعی! 🤖")
اگر خروجی بالا رو دیدید یعنی همه چیز آماده است 🎉
👀 قسمت بعدی: متغیرها و انواع دادهها در پایتون
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
❤1
#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی
🧠 قسمت ۲: متغیرها و انواع دادهها 💾
سلام دوستان! 👋
تو این قسمت میخوایم با متغیرها و انواع دادهها در پایتون آشنا بشیم. اینها پایهی همه برنامههای پایتون و هوش مصنوعی هستن! 🚀
۱. متغیر چیست؟
* متغیر مثل یک جعبه هست که میتونه دادهها رو نگه داره 📦
* مثال:
۲. انواع دادهها در پایتون
1️⃣ اعداد (Numbers)
* int: اعداد صحیح →
* float: اعداد اعشاری →
2️⃣ رشتهها (Strings)
* متنها و حروف →
* مثال:
3️⃣ لیستها (Lists)
* مجموعهای از دادهها که میتوان آنها را تغییر داد
* مثال:
4️⃣ تاپلها (Tuple)
* مشابه لیست اما غیر قابل تغییر
* مثال:
5️⃣ دیکشنریها (Dictionary)
* ذخیره دادهها به صورت کلید و مقدار
* مثال:
6️⃣ مجموعهها (Set)
* مجموعهای بدون ترتیب و بدون تکرار
* مثال:
۳. پروژه کوچک عملی
بیاید یک لیست از دوستان بسازیم و چاپ کنیم:
👀 قسمت بعدی: شرطها و حلقهها 🔄
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
🧠 قسمت ۲: متغیرها و انواع دادهها 💾
سلام دوستان! 👋
تو این قسمت میخوایم با متغیرها و انواع دادهها در پایتون آشنا بشیم. اینها پایهی همه برنامههای پایتون و هوش مصنوعی هستن! 🚀
۱. متغیر چیست؟
* متغیر مثل یک جعبه هست که میتونه دادهها رو نگه داره 📦
* مثال:
name = "علی"
age = 18
۲. انواع دادهها در پایتون
1️⃣ اعداد (Numbers)
* int: اعداد صحیح →
age = 18
* float: اعداد اعشاری →
height = 1.75
2️⃣ رشتهها (Strings)
* متنها و حروف →
"سلام دنیا!"
* مثال:
greeting = "سلام هوش مصنوعی! 🤖"
print(greeting)
3️⃣ لیستها (Lists)
* مجموعهای از دادهها که میتوان آنها را تغییر داد
* مثال:
fruits = ["سیب", "موز", "پرتقال"]
print(fruits[0]) # سیب
4️⃣ تاپلها (Tuple)
* مشابه لیست اما غیر قابل تغییر
* مثال:
colors = ("قرمز", "سبز", "آبی")
5️⃣ دیکشنریها (Dictionary)
* ذخیره دادهها به صورت کلید و مقدار
* مثال:
person = {"name": "علی", "age": 18}
print(person["name"]) # علی
6️⃣ مجموعهها (Set)
* مجموعهای بدون ترتیب و بدون تکرار
* مثال:
numbers = {1, 2, 3, 3}
print(numbers) # {1, 2, 3}
۳. پروژه کوچک عملی
بیاید یک لیست از دوستان بسازیم و چاپ کنیم:
friends = ["سارا", "رضا", "نیما"]
for friend in friends:
print("سلام", friend)
👀 قسمت بعدی: شرطها و حلقهها 🔄
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
❤2
#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی
🧠 قسمت ۳: شرطها و حلقهها 🔄
سلام دوستان! 👋
تو این قسمت میخوایم با شرطها و حلقهها در پایتون آشنا بشیم. اینها به ما کمک میکنن برنامهها تصمیم بگیرن و کارهای تکراری انجام بدن! 🚀
۱. شرطها (if, elif, else)
* شرطها باعث میشن برنامه بر اساس وضعیتهای مختلف تصمیم بگیره.
* مثال:
* چند شرط با
۲. حلقهها (Loops)
1️⃣ حلقه for – تکرار روی مجموعهای از دادهها:
2️⃣ حلقه while – تکرار تا زمانی که شرط برقرار باشد:
۳. پروژه کوچک عملی
بیاید بررسی کنیم اعداد زوج بین ۱ تا ۱۰ رو چاپ کنیم:
👀 قسمت بعدی: توابع و ماژولها ⚙️
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
🧠 قسمت ۳: شرطها و حلقهها 🔄
سلام دوستان! 👋
تو این قسمت میخوایم با شرطها و حلقهها در پایتون آشنا بشیم. اینها به ما کمک میکنن برنامهها تصمیم بگیرن و کارهای تکراری انجام بدن! 🚀
۱. شرطها (if, elif, else)
* شرطها باعث میشن برنامه بر اساس وضعیتهای مختلف تصمیم بگیره.
* مثال:
age = 18
if age >= 18:
print("میتونی رای بدی ✅")
else:
print("هنوز کوچیک هستی ❌")
* چند شرط با
elif
:score = 85
if score >= 90:
print("عالی 🌟")
elif score >= 75:
print("خوب 👍")
else:
print("نیاز به تلاش بیشتر 💪")
۲. حلقهها (Loops)
1️⃣ حلقه for – تکرار روی مجموعهای از دادهها:
fruits = ["سیب", "موز", "پرتقال"]
for fruit in fruits:
print("میوه:", fruit)
2️⃣ حلقه while – تکرار تا زمانی که شرط برقرار باشد:
count = 1
while count <= 5:
print("شماره:", count)
count += 1
۳. پروژه کوچک عملی
بیاید بررسی کنیم اعداد زوج بین ۱ تا ۱۰ رو چاپ کنیم:
for i in range(1, 11):
if i % 2 == 0:
print(i, "زوج است ✅")
👀 قسمت بعدی: توابع و ماژولها ⚙️
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
❤2
📚 فازهای آموزش پایتون و هوش مصنوعی
🔹 فاز ۱: مقدمات پایتون
آشنایی با پایتون و نصب ابزارها 🖥
متغیرها و انواع دادهها 🔤🔢
شرطها و حلقهها 🔄
توابع و ماژولها ⚙️
کار با کتابخانهها و نصب پکیجها 📦
پروژه کوچک عملی 🎯 (جمعبندی)
🔹 فاز ۲: پردازش دادهها
آشنایی با NumPy ➕
آشنایی با Pandas 🗂
کار با دادههای جدولی 📊
پاکسازی و آمادهسازی دادهها 🧹
تجسم دادهها با Matplotlib 🎨
پروژه عملی پردازش داده 📑
🔹 فاز ۳: مبانی یادگیری ماشین
مقدمهای بر یادگیری ماشین 🤖
دادههای آموزشی و تست 📂
الگوریتم رگرسیون خطی 📈
الگوریتم طبقهبندی (Classification) 🔍
درخت تصمیم و جنگل تصادفی 🌳
پروژه کوچک ML 🎯
🔹 فاز ۴: یادگیری ماشین پیشرفته
آشنایی با Scikit-learn ⚡
بهینهسازی مدلها و Cross Validation 🎯
ارزیابی مدلها 📏
خوشهبندی (Clustering) 🌀
کاهش ابعاد (PCA) 🔽
پروژه عملی پیشرفته ML 🚀
🔹 فاز ۵: یادگیری عمیق (Deep Learning)
مقدمه بر شبکههای عصبی 🧠
آشنایی با TensorFlow ⚙️
ساخت شبکه عصبی ساده 🔗
آموزش و تست شبکه عصبی 📊
شبکههای عمیق (Deep Networks) 🔥
پروژه عملی Deep Learning 🎯
🔹 فاز ۶: پروژههای کاربردی هوش مصنوعی
پردازش تصویر با OpenCV 📷
پردازش زبان طبیعی (NLP) 📝
چتبات ساده 💬
سیستم توصیهگر (Recommendation) 🎥
پروژه نهایی
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
🔹 فاز ۱: مقدمات پایتون
آشنایی با پایتون و نصب ابزارها 🖥
متغیرها و انواع دادهها 🔤🔢
شرطها و حلقهها 🔄
توابع و ماژولها ⚙️
کار با کتابخانهها و نصب پکیجها 📦
پروژه کوچک عملی 🎯 (جمعبندی)
🔹 فاز ۲: پردازش دادهها
آشنایی با NumPy ➕
آشنایی با Pandas 🗂
کار با دادههای جدولی 📊
پاکسازی و آمادهسازی دادهها 🧹
تجسم دادهها با Matplotlib 🎨
پروژه عملی پردازش داده 📑
🔹 فاز ۳: مبانی یادگیری ماشین
مقدمهای بر یادگیری ماشین 🤖
دادههای آموزشی و تست 📂
الگوریتم رگرسیون خطی 📈
الگوریتم طبقهبندی (Classification) 🔍
درخت تصمیم و جنگل تصادفی 🌳
پروژه کوچک ML 🎯
🔹 فاز ۴: یادگیری ماشین پیشرفته
آشنایی با Scikit-learn ⚡
بهینهسازی مدلها و Cross Validation 🎯
ارزیابی مدلها 📏
خوشهبندی (Clustering) 🌀
کاهش ابعاد (PCA) 🔽
پروژه عملی پیشرفته ML 🚀
🔹 فاز ۵: یادگیری عمیق (Deep Learning)
مقدمه بر شبکههای عصبی 🧠
آشنایی با TensorFlow ⚙️
ساخت شبکه عصبی ساده 🔗
آموزش و تست شبکه عصبی 📊
شبکههای عمیق (Deep Networks) 🔥
پروژه عملی Deep Learning 🎯
🔹 فاز ۶: پروژههای کاربردی هوش مصنوعی
پردازش تصویر با OpenCV 📷
پردازش زبان طبیعی (NLP) 📝
چتبات ساده 💬
سیستم توصیهگر (Recommendation) 🎥
پروژه نهایی
🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge
❤2