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python获取最大值坐标 canvas.create在python中的用法?

浏览量:4056 时间:2023-03-26 19:50:11 作者:采采

在python中的用法?

和HTML5的canvas一样,python语言的GUI可视化设计中也有canvas画布。在画布上,你可以画直线、矩形、圆形等。

第一步是打开已经创建了python项目的eclipse工具,创建一个新的python文件,并定义一个窗口。

第二步,定义一个拖动按钮,初始化按钮的文本内容,添加一个事件。

第三步,声明一个画布,背景为绿色,宽度和高度为200。

第四步,分别定义四个坐标变量a1,a2,b1,b2,用cr

有没有什么好用的手机学习软件推荐?

我平时用一些学习软件,非常好用。希望能给你带来一些帮助。

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python画图怎么定义坐标尺度范围?

图中距离的长短取决于他的定位和求和来定义他的刻度,坐标的刻度和长度可以大致算出他的刻度范围。

如何编写Pythonic对象?

那就说清楚。

在我们开始探索如何编写pythonic对象之前,让 让我们弄清楚这个术语的意思。It 这不是关于PEP8和遵守它的规则来编写漂亮的Python代码。It s关于写对象,最大限度的使用Python数据模型的概念,所以可以像Python标准库对象一样自然的使用。

这个想法是将Python ADN注入到我们的用户定义对象中,并使它们变异,表现为本地Python对象。为此,我们将实现一个vector类来表示多维向量。

下面的代码用最小的实现表示Vector类。矢量由它的坐标来表示。

向量坐标存储在浮点数组中;注意,数组中的元素类型被强制设置为数组类型 "d "浮点运算。我们可以将任何iterable传递给Vector的构造函数,因为array的构造函数是作为内部容器来接受任何iterable (tuple,list等。).

当我们打印一个vector对象本身时,注意我们得到的是它的引用(CPython的内存地址)而不是它的坐标。让 s通过在类中实现_str_ method来改变它,让它有更友好的输出,比如(x,y,z,…)。

当我们打印一个vector对象本身时,注意我们得到的是它的引用(CPython的内存地址)而不是它的坐标。让 通过在类中实现_str_ method来改变它,使它有一个更友好的输出,比如(x,y,z,...)注意,我们使用了。数组创建的元组的字符串表示形式。

__str_不是Python数据模型用来打印对象的唯一方法;_repr_还用于提供更加面向调试的对象表示形式,可以使用eval函数对其进行评估以创建相同的对象。

在前面的代码块中,请注意当与eval一起使用时,repr的返回值允许我们创建一个新的vector。reprlib的使用允许我们在数组包含太多元素时不打印数组的所有元素,就像vector v2一样使用它。

Python迭代为了确保我们能够循环遍历向量并对其进行解包,我们需要使它们迭代。为此,我们必须在我们的类中添加_iter_ method。

Python长度计算为了通过将对象分配给len()函数来获得矢量中的坐标数,必须将_Len_ method添加到该类中。

应用于两个矢量对象的Python比较运算符将比较它们的引用,而无需调整类来支持比较。要改变这种行为,您必须实现 "情商与智商方法。在我们的例子中,两个向量相等当且仅当它们具有相同的坐标和相同的顺序。

让 让我们花点时间来分析这个新方法:通过调用len()函数来使用len方法。

通过将self和其他参数传递给zip函数来使用iter方法,该函数接受iterable作为参数。

Pythonic的绝对值

对于此示例,我们使用__abs__方法返回由以下表达式定义的向量的欧几里德范数:

Pythonic式布尔求值对于vector类的当前实现,在计算vector的布尔值时,我们有以下行为。

在我们的类中,如果没有bool方法,那么对bool()函数的调用就会引用这个方法。如果长度等于0,则对象的计算结果为false,否则为true。

让 让我们通过实现一个方法来改变这种行为。如果向量的欧几里德范数不等于0,让它返回True,否则返回false。

Pythonic切片

Python中的切片旨在通过指示要检索的元素的索引或通过指示切片来从初始集中获取子集。

一个对象的切片返回同类型的另一个对象。getitem方法是要更新的方法,使vector对象具有这种能力。

注意,通过使用切片,返回的对象也是一个vector对象。

结论我们在本教程中实现的Dunder方法不是唯一可以使用的方法。其他的,比如字节、散列、getatrr和格式,可以用来改变用户定义对象的行为。这些方法并不是每次定义一个新的类就实现,这要看需求,这是Python数据模型的优势。

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