현재(2015년 4월)에는 3.8.2가 최신 버전으로 포함된 GUI는 아직도 알파버전이다. 4.0부터는 정식으로 채용될 거라니 기대가 된다.

  일단 HD 그래픽이 뛰어나다. 기체와 배경 뿐만이 아니고 폭발 효과라던지 거대 보스들의 그래픽이 모두 3D로 모델링되어 있으며 굉장히 품질이 높다. 태블릿으로 즐길 경우 무기는 주무기와 사이드 무기를 각각 업그레이드 할 수 있으며 10여개의 스테이지가 마련되어 있으며 최종 보스를 파괴하면 나타나는스테이지도 있다. 각 스테이지마다 3개의 난이도를 진행할 수 있으며 또한 달성할 목표가 몇 개씩 지정되어 있어서 질리지 않고 반복 플레이를 할 수 있다.

빠르게 업그레이트를 하려면 현금 아이템을 구입해야 하지만 그렇지 않고도 오랫동안 재미있게 즐길 수 있는 F2P 슈팅 게임이다.

[#00087]

아래 코드를 템플릿 편집모드에서 ]]<\b:skin> 바로 앞에 복사해 넣는다.

이제 html 편집모드에서 아래와 같이 입력하면

<div class="code">

프로그램

</div>

블로거에서 포스트의 폰트를 조절하려면 [레이아웃]에 들어가면 [템플릿 디자이너]로 갈 수 있는 링크가 있다. 여기서

•  템플릿디자이너>고급>페이지텍스트

로 찾아 들어간다.

여기에서 글꼴을 선택할 수 있다.

줄간격을 조절하려면 [템플릿편집모드]에서 다음과 같은 부분을 찾는다.

---------------------------------------------------------------------------

.post-body {

  font-size: 12pt;

  line-height: 1.8;       // 줄간격

  position: relative;

}

---------------------------------------------------------------------------

여기에서 숫자를 조절하면 된다. 1.0이면 줄과 줄사이가 딱 붙게 되고 2.0이면 줄과 줄 사이에 한 줄 공백이 들어간다.

[#00004]

산술 연산자로 다음과 같은 것들이 있다.

  나눗셈의 경우 ver 2.x에서는 정수형끼리의 나눗셈은 결과도 정수형이 된다. 다음 결과를 확인해 보라.

----------------------------------------------------------

>>> 4/5

>>> a, b=11,5 #a에 11, b에 5를 대입한다.

>>> b/a

----------------------------------------------------------

하지만 3.x버전에서는 나눗셈의 결과는 무조건 실수로 된다.

■ 2.x버전에서는 정수간 나눗셈의 결과는 정수였다. 즉 1/2는 0, 2/3은 1이다. 하지만 3.x버전에서는 정수간 나눗셈의 결과는 나누어 떨어지는 경우라도 무조건 실수형이 된다. 즉, 1/2는 0.2, 6/3은 2.0이 된다.

  연산자 //는 두 피연산자가 모두 정수일 경우 결과값이 실수이면 소수점 아래는 버린다.

······································································································································

>>> 9//2 # 결과는 4 (정수)

>>> 9//2.0 # 결과는 4.5(실수)

······································································································································

  프로그램은 결국 데이터를 처리하는 일을 주로 하게 된다. 여기에서는 파이썬의 내장 자료형에 대해서 알아보자. 가장 중요하고 사용 빈도가 높은 파이썬 자료형은 다음과 같은 것들이 있다.

  파이썬에서 사용자 폴더를 검색 경로에 추가시키기 위해서는 다음과 같이 sys 모듈의 path 리스트에 이 경로를 추가해 주면 된다.

---------------------------------------------------------------------------
>>> import sys
>>> sys.path.append('d:/mydir') # 윈도는 'd:\\mydir'
---------------------------------------------------------------------------

그러면 만약 다음과 같이 모듈을 import 할 때

---------------------------------------------------------------------------
>>> import mymod
---------------------------------------------------------------------------

[#00085]

  파이썬의 numpy, scipy, 심지어 sympy 까지 있는데 MATLAB의 control system toolbox 같은 것은 없나.. 하고 생각했었는데 있었다. 사용자 매뉴얼을 아래에 링크하였다.

python control system library User's manual


이 모듈은 winPython 에서 기본적으로 설치되어 있지 않다. 하지만 윈파이썬의 콘솔창(Tools > Open command prompt) 에서 다음과 같이 명령을 내리면 자동으로 인스톨된다.

------------------------------------------------------------------------
> pip install control
------------------------------------------------------------------------

이 라이브러리는 기본적인 선형제어 시스템에 관련된 함수들과 클래스가 정의되어 있고 MATLAB control toolbox 와 이름체계가 비슷한 것 같다.

이제 simulink 같은 툴만 나오면 되는 건가.. 갈수록 파이썬에 놀라는 중이다.

[#00084]

  넘파이의 ndarray 객체는 리스트와 달리 브로드캐스트(broadcast)라 불리는 특성이 있는데 이는 리스트(list)객체와 확연히 구별이 되는 기능이다. 예를 들어서 다음과 같이 숫자로만 이루어진 중첩 리스트 la 를 고려해 보자.

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>>> la = [ [1,2], [3,4] ]

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이 리스트는 요소가 모두 숫자이지만 la+2, la/4 와 같은 연산은 지원하지 않는다. 모든 요소에 2를 더하려면 for 반복문을 사용해야만 한다. 그리고 la*2는 파이썬 문법상 전혀 다른 동작을 수행한다. 즉, 리스트 사이의 사칙연산은 수학 연산과는 전혀 관계가 없는 것이다.

  이에 반해서 ndarray는 요소간 연산이 기본적으로 가능하며 같은 크기의 객체간 산술연산은 요소끼리 행해져서 그 결과가 산출된다. 예를 들어서 다음과 같은 두 개의 ndarray 를 고려하자.

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>>> a = np.array( la )

>>> b = np.array([[1j,2j],[3j,4j]])

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이렇게 생성된 a와 b에 대해서는 a+1, a*3, a-b 와 같은 사칙 연산이 정의되며 각각의 요소에 대해서 연산이 수행된다. 배열간 곱셈의 경우는 행렬곱셈과는 상관이 없는 연산이므로 이것과 헷갈리면 안된다. 여기서의 곱셈은 요소간 곱셈이다. 이러한 ndarray 의 기능을 broadcast라고 한다.

  그럼 크기가 다른 객체간 연산은 어떨까? 먼저 한 쪽이 배열이고 다른 쪽이 스칼라라면 그 스칼라는 다른 배열의 크기로 확장된 후 각각의 요소에 더해진다.

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>>> np.arange(5) + 2 # [0, 1, 2, 3, 4] + [2, 2, 2, 2, 2] 와 같다

array([2, 3, 4, 5, 6])

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이 예를 보면 1x5 크기의 배열과 2라는 스칼라의 합이다. 2라는 스칼라는 모든 요소가 2인 1x5의 배열로 확장된 후 각 요소간 더해진다. 행렬의 경우도 마찬가지이다.

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>>> a=np.arange(1,10).reshape(3,3) # [0,1,2, ... ,9] 배열은 3x3로 재배열한다.

>>> a**2

array([[ 1, 4, 9],

[16, 25, 36],

[49, 64, 81]])

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크기가 다른 행렬 간에는 산술연산이 일반적으로 불가하다. 즉, 다음과 같은 행렬 a, b 간의 산술연산은 불가능하다.

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>>> a=np.arange(1,10).reshape(3,3)

>>> b=np.array([[1,2],[3,4]])

>>> a+b # 에러 발생

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하지만 가능한 경우가 있으니 다음의 세 가지 경우이다.

• mxn 행렬과 mx1 벡터 간의 연산
• m x n 행렬과 1xn 벡터 간의 연산
• 또한 mx1 벡터와 1xn 벡터간의 연산.

이 세가지 경우는 한 쪽의 크기가 다른 쪽의 크기로 확장된 후 요소간 연산을 수행하게 된다. (다음 그림 참조)

[#00083]