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python图形界面函数 python图形界面编程
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python:编写图形用户界面的应用程序+要求:计算用户输入的若干整数,求整数之和
要在 Python 中创建计算用户输入的一系列整数之和的图形用户界面 (GUI) 应用程序python图形界面函数,您可以使用 Tkinter 库。该库提供了一种在 Python 中创建 GUI 应用程序的简单直观方法。下面是如何使用 Tkinter 创建计算一系列整数之和的简单应用程序的示例:
此代码创建一个简单的 GUI 应用程序python图形界面函数,其中包含一个输入字段,用户可以在其中输入一系列以空格分隔的整数,以及一个用于触发这些数字之和计算的按钮。当用户单击该按钮时,将调用该函数,该函数从输入字段中检索数字,计算总和,并使用总计更新结果标签。calculate_sum
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相关问答
Q1: python图形界面GUI——Tkinter的构造函数问题
嗯,怎么说呢。每一个gui程序都有一个称为顶层(toplevel)的窗口管理器用于管理那些窗口部件,如按钮,输入框之类的,这个窗口管理器就是这些下级部件的master,顶级窗口的master是None即,它自己管理自己。
回到你的问题,(1)第4行的master=None是表示Application这个类的master默认为None,即它是顶层窗口。
(2)第13行中的app.master是返回当前顶层窗口的对象,然后再调用title这个方法设置title,master=None只是表明app是顶层窗口而已。
我自己理解的。
Q2: 用Python画图
今天开始琢磨用Python画图python图形界面函数,没使用之前是一脸懵python图形界面函数的,我使用的开发环境是Pycharm,这个输出的是一行行命令,这个图画在哪里呢?
搜索之后发现,它会弹出一个对话框,然后就开始画python图形界面函数了,比如下图
第一个常用的库是Turtle,它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,这个词的意思就是乌龟,你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里,从原点开始根据指令控制,爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动,比如画个圆,就是绕着圆心移动;再比如上图这个怎么画呢,其实主要就两个命令python图形界面函数:
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度,注意此时并没有移动,只是转角度
然后呢? 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ,这个牛人最后用这个库画个移动的钟表,太赞了。
Turtle虽好玩,但是我想要的是我给定数据,然后让它画图,这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。其中,matplotlib的pyplot模块一般是最常用的,可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单,
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y,用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了,接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善,比如加标题,设定x轴和y轴标签,范围,颜色,网格等等,在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容,基本上都能搜索出来,而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢?当然是为了用,比如我把比特币的曲线自己画出来可好?
假设现在有个数据csv文件,一列是日期,另一列是比特币的价格,那用这个命令画下:
这两列数据读到pandas中,日期为df['time']列,比特币价格为df['ini'],那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图:
自己画的是不是很香,哈哈!
然后呢,我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数,那可不可以也放到这张图中呢?不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下:
但是,Ahr999指数怎么就一条线不动啊, 原来两个Y轴不一致,显示出来太怪了,需要用多Y轴,问题来了。
继续谷歌一下,把第二个Y轴放右边就行了,不过呢得使用多图,重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数,红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果,虽然丑了点,但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中,等等,三个甚至多个Y轴怎么加?这又是一个问题,留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据,建立自己的各个指数,然后再放到图形界面中,同时针对异常情况再自动进行提醒,比如要抄底了,要卖出了,用程序做出自己的晴雨表。
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