1：打开软件python
2：编辑所需要的信息
3：然后编辑好了之后确认，点击右上角的设置中心
4：在设置中心里面找到信息就可以了
这个很简单，首先要安装，命令如下：pip install pygame然后使用，代码如下：
import pygame
import sys
#初始化
pygame.init()
size=width,height=1000,800
speed=[-5,3]
bg=(0,0,0)
#创建窗口大小
screen=pygame.display.set_mode(size)
#窗口标题
pygame.display.set_caption("跳动的足球")
#图片
a=pygame.image.load("111.png")
#获得图像的位置矩形
position =a.get_rect()
while True :
for event in pygame.event.get():
if event.type ==pygame.QUIT:
sys.exit()
#移动图像
position=position.move(speed)
if position.left<0 or position.right>width:
#翻转
a=pygame.transform.flip(a,True,False)
#反向移动
speed[0]=-speed[0]
if position.top<0 or position.bottom>height:
speed[1]=-speed[1]
screen.fill(bg)
screen.blit(a,position)
pygame.display.flip()
pygame.time.delay(10)
近年来数据分析行业大火，人才紧缺，就业前景好，薪资高！职业发展广，起点好！转行数据分析师需要的技能大致分为六个模块：
(1) Excel
零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。数据分析师需要做的是快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。
数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。
