中考后，他在家自学Python编程，一个月之内，他制作了动物大战僵尸游戏。
和大多数人一样，他也非常热衷于游戏，于是他开始自学Python编程。 要知道Python编程在众多编程语言中其实是比较简单的游戏源码分析，而且对于零基础的人来说，自学还是有一定的挑战的。
但一个月后，他像一个学霸一样，利用自己学到的Python知识开发了一款动物大战僵尸的游戏。 （下面附上代码截图，文末分发源码和源文件）
实现python游戏：动物大战僵尸的具体步骤
1.引入必要的模块，配置图片路径，设置界面的宽度、高度和背景颜色，创建游戏主入口。
2.勾画文字轮廓，创建要动态改变的属性游戏源码分析，并渲染位置
3.创建地图类，初始化地图和坐标
4.创建动物类，处理图片加载错误，加载动物方法
5.创建Cosmos类
6. 创建 edamame 的孪生子类
7.创建shell类
8.风暴处理
9. 创建僵尸类
10. 游戏如何结束
最终结果显示：
其实整个游戏不如已经上线的动物大战僵尸游戏，功能齐全，但没有那么精美。
如果你对此类Python游戏感兴趣，可以转发这篇文章并私信我：游戏，即可免费分发包括动物大战僵尸在内的五款Python游戏，以及相应的源码和源文件。
整理| 涂敏
出品| CSDN（ID：CSDNnews）
花 20 欧元聘请一位非常擅长数据分析的个人 AI 助理值得吗？
如今，OpenAI正在让用户的20港币变得更值。
去年3月，OpenAI首次宣布为ChatGPT提供第三方软件应用插件，让用户可以进一步扩展ChatGPT的功能。 而就在上周，OpenAI提前宣布，内部插件之一的ChatGPT代码原语（CodeInterpreter）正式发布，供每月支付20英镑打开ChatGPTPlus的用户使用。
现在，你等待已久，终于可以使用它了。
期待已久的码库上线了！
所谓代码库，就是不会编码的人在面对几乎所有问题时只能用自然语言提问，而ChatGPT还可以完成需要复杂编程技能的任务。 事实上，ChatGPT代码库并不是一个普通的AI插件。
根据OpenAI的描述，代码库允许ChatGPT运行代码，但可以选择访问用户上传的文件。 您还可以直接要求ChatGPT分析数据、创建图表、编辑文件、进行数据操作等。
此外，一些开发人员还发现，还可以使用代码类库生成数据可视化和图形、分析音乐播放列表、创建交互式 HTML 文件、清理数据集以及从图像中提取调色板。
该代码库释放了无数的功能，使其成为数据可视化、分析和操作的强大工具。
同时，ChatGPT还可以使用Python编译代码并操作最大100MB的文件。
这也正如网友所说，“带上ChatGPT，我有鼠标，世界可以自由行走”。
正如沃顿商学院院士 Ethan Mollick 评论的那样，“使用新的 ChatGPT 工具，我在博士期间需要花费几周时间才能掌握的事情现在可以在几秒钟内完成，而且出错的速度通常比人类分析师更快。” 很少”。
就连著名金融公司 Flutterwave 的亚洲国家总监、匈牙利总经理 Linas Beliūnas 也在其 LinkedIn 上评价道，“OpenAI 正在向所有人解锁自 GPT-4 以来最强大的功能。现在任何人都可以成为数据分析师。”
现在，想要尝试一下，首先需要有一个 ChatGPT 帐户，然后支付 20 欧元订阅 ChatGPTPlus，这样在帐户设置中启动代码库和其他实验性新功能，就可以“上车了” ”。
那么，这个代码库真的有那么神奇吗？ 在此基础上，国内外用户在不断尝试的基础上总结出了多维上臂引导和各种坐姿。 我们一起来看看吧。
CodeInterpreter+中途：“大杀四方”
很多网友直接用CodeInterpreter进行了尝试，结果成功让一张图片在30秒内迅速变成了电影！
要问怎么做，@ChaseLean 在 Twitter 上分享了他使用代码库的“五步”经验：
一是打开ChatGPT中的CodeInterpreter功能；
二是上传想要制作动画的图片，如：
第三是告诉ChatGPT你的需求，比如：为这张食物图片从左到右制作一个动画；
第四是给ChatGPT一些明确的提示，比如改变图片规格、具体显示规定：
第五种是按回车键，等待30秒，ChatGPT手动提供视频的下载链接。
最终得到如下图的疗效，是不是很神奇：
如果生成视频只需要一张图片，那么图片本身是否也可以通过AI工具来完成？ AI与AI工具的强强结合大型游戏源码，会擦出怎样的火花？
网友@黄谣()将文字生成图片工具Midjourney与码库结合，最后得出了这样的推论：“太神奇了，而且是电影！我唯一害怕不敢面对的，终于来了。”
他通过要求MidJourney生成一张36:9的宽幅图片，上传到CodeInterpreter，并要求按照“左、中、右、中、左”的顺序显示，得到了这样的视频效果：
对此，他评论道：
码库也可以“独自美丽”
事实上，不仅有效地结合了业界一些主流工具，而且代码库本身也具有很多功能。
说到具体使用，数据分析是代码协程最常用的功能。 事实证明，它能够快速剖析大量数据并提供详细的见解，使其成为专业数据分析师和业余爱好者的宝贵工具。
沃顿商学院院士 Ethan Mollick 编写了详细的手册，并以代码库处理数据为例，深入分享了整个过程和经验。
他参考了数据建模和数据分析竞赛平台Kaggle上的一个超级英雄数据集（）作为参考，并下载了这个数据集。
然后点击ChatGPT上的“+”按钮上传数据，或者直接上传ZIP等压缩数据。 在给出适当的初始提示后，人工智能可以从上下文中找出数据的含义和结构。
EthanMollick在使用代码库的过程中发现，这个工具更多的是与AI对话，而不是通过Prompt继续。
在使用代码类库的环节中，EthanMollick说道：虽然Prompt只在二维上发挥重要作用：
数据上传成功后显示如下：
接下来，让 ChatGPT 完成任何数据分析工作中繁琐的部分：数据合并和清理。 人类用户只需通过简单的提示词让AI直接处理即可。
在本次会议中，Dean EthanMollick 表示，很多时候，人工智能发现错误后会纠正错误。 而且为了安全起见，建议人类工程师也参与校准，而不是盲目相信人工智能。
现在，进入分析阶段。
EthanMollick发现AI当然非常熟悉分析方法。 他表示有兴趣进行一些预测建模，以预测英雄可能给予哪些能力的其他激励。 并请教ChatGPT应该如何处理这个问题？
没想到ChatGPT直接构建了随机森林分类模型，效率特别高。
同时，EthanMollick表示，他不愿意让ChatGPT用数值数据来计算缺失的数据。 当进一步询问AI是否有更好的方法或替代解决方案时，ChatGPT还可以根据其丰富的知识提供建议。
Ethan Mollick 总结道，Code Interpreter 最令人印象深刻的方面是它以一种特别人性化的方式对数据进行“推理”。 当被问及网络分析的结果时，ChatGPT 得出了一个有趣的推论：英雄通常拥有的一组能力本质上是视觉的（因为它们来自漫画书），适合个人原型，但最适合构建持续的冒险。 将数据和故事集成在一起是多么巧妙的方式！
5分钟制作游戏、创建图表...代码库都很简单
同时，代码库可以制作游戏、创建图表、一键将任何 GIF 转换为 MP4 等等。
@KrisKashtanova 在 Twitter 上分享了他如何利用 ChatGPT 中的代码库功能花了 5 分钟制作一个游戏。
详情如下：
1、写一个这样的提示：“编写小行星的p5.js代码，用键盘控制飞船，然后点击键盘左键射击小行星。如果你的飞船与小行星相撞，你就输了。如果你摧毁所有小行星，你就赢了！我想使用我自己的纹理来制作宇宙飞船和小行星。”
2. 转到 Openprocessing 网站创建并保存草图（您需要在上传任何纹理文件之前保存它）。 从 GPT-4 复制粘贴代码。
3.生成纹理文件并删除背景，例如ClipDrop中的。
4. 将文件名替换为您的文件名。
5. 运行程序。
6. 如果出现问题，您可以使用 GPT-4 修复它（您可以复制错误并将其粘贴到 GPT-4 中），就像询问人类程序员一样。
7. 要学习一些编程，请在 GPT-4 对话窗口中写入以下提示：“作为我的编程老师。详细告诉我小行星游戏的算法，命名函数并解释每个函数的作用。不要编写代码还没有。那么你能向 10 岁的女儿描述一下这个算法吗？”
最终，一个小游戏就这样轻松诞生了：
不过需要注意的是，这个最强大的代码库的到来，虽然可以让你为什么不写代码，但并不意味着你可以停止学习编码。 对于一些有难度的程序生成和设计，比如上面提到的游戏开发，还是需要有一定的游戏开发和编程背景才能够正确调试并实现最终的程序运行。
与这段艰难时期相比，有网友基于ChatGPT代码库总结了一些实践示例：
创建各种图表
正如 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 所演示的，只要轻轻地问，“你能在平面上随机绘制 10,000 个点吗？每个维度都是正态分布”，ChatGPT 就会给出这样的结果：
一键将任何 GIF 转换为 MP4
上传GIF图片，ChatGPT可以生成MP4视频文件回来！
创建调色板
同样基于 ChatGPT，还可以从图像中提取颜色以创建简单的 PNG 调色板。
一键数据可视化
根据清洗后的数据，直接生成数据可视化图表的内容：
将 CSV 文件转换为 GIF
用户上传了包含日本每个灯塔位置的 CSV 文件。 ChatGPT在几秒钟后直接创建了一个灯塔位置图的gif，其中地图很暗，但每个灯塔都在闪烁。
剖析播放列表以产生独特的音乐品味
另一位用户使用 ChatGPT 代码库剖析了 300 小时的 Spotify 最爱播放列表。 最后，GPT 向他展示了如何从 SpotifyAPI 导入，运行多维 PCA 和 t-SNE 分析，并为他总结了自己的品味：
从数据集创建功能齐全的 HTML 热图
你用过这个代码类库吗？
综上所述大型游戏源码，这只是代码库实践的表面，更多的功能还需要不断解锁。 而正是通过以上几个例子，我们亲眼目睹了AI正在将更多的从业者从工作中最讨厌、最重复的部分中解放出来，让他们能够专注于更有价值的事情。
对此，沃顿商学院院士 Ethan Mollick 表示，“我的时间更有价值，而不是更少，因为我可以专注于重要的事情，而不是死记硬背。代码类库代表了迄今为止最清晰、积极的工作愿景：颠覆。”
事实上，CodeInterpreter 实际上正在为人工智能和数据科学的未来制定新标准。 借助这个工具，OpenAI再次突破了ChatGPT和小语言模型（LLM）的界限。
参考：
@smraiyyan/chatgpt-code-interpreter-launches-next-week-here-are-10-mind-blowing-use-cases-c20ce9be3824
