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  • Android values资源是Xml格式文件 上图定义了颜色(colors)字符串(strings)样式(style)三个资源文件 xml文件写在resources标签里 1 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 2 <resources&...

    Android values资源是Xml格式的文件

    上图定义了颜色(colors)字符串(strings)样式(style)三个资源文件

    xml文件写在resources标签里

    1 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    2 <resources>
    3     <color name="colorPrimary">#008577</color>
    4     <color name="colorPrimaryDark">#00574B</color>
    5     <color name="colorAccent">#D81B60</color>
    6 </resources>

     在安卓中引用资源

    android:label="@color/colorPrimary"
     格式:@类型/资源名

    转载于:https://www.cnblogs.com/xfweb/p/10544371.html

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  • res中values定义styles

    2017-01-18 17:54:16
    比如当我们对textview中字体要求很多时,边界、颜色、字体大小、加粗等,为了代码简洁可以单独style出去<resources xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"> <item name="android:paddingTop">5dp...

    比如当我们对textview中的字体要求很多时,边界、颜色、字体大小、加粗等,为了代码的简洁可以单独style出去

    <resources xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools">
    
        <style name="pageTitleStyle">
            <item name="android:paddingTop">5dp</item>
            <item name="android:paddingBottom">5dp</item>
            <item name="android:textColor">@color/black221e1f</item>
            <item name="android:textSize">@dimen/page_title</item>
            <item name="android:textStyle">bold</item>
        </style>
    
    </resources>

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  • 定义临时集合(VALUES语句使用)

    千次阅读 2009-09-25 17:00:00
    ----start  提起VALUES语句,很多人都感觉非常陌生,哈哈,看到下面语句,你就会恍然大悟。 INSERT INTO USER (NAME,BIRTHDAY) VALUES...正如我们文章标题,它是用来定义临时集合。 我们先来看几个简单VALU

    ----start

       提起VALUES语句,很多人都感觉非常陌生,哈哈,看到下面的语句,你就会恍然大悟。

     

    哦,原来这就是VALUES语句啊,没错,这就传说中的VALUES语句,那它有什么用途呢?正如我们文章的标题,它是用来定义临时集合的。

    我们先来看几个简单的VALUES语句,如下:

     

    是不是有点乱啊,那我们缕一缕,把它当普通SQL一样执行一下,是不是很直观(不要以为它只能看,可以执行的)。那大家先猜一猜以下语句是几行几列呢?

     

    执行一下,看和你想的一样不一样啊。之前我们说过,VALUES语句定义的是临时集合,而我们知道集合是可以排序、分组的,那VALUES语句可不可以呢?你可以试一试如下语句:

     

    看到这里你应该学会了定义VALUES语句,你可能还想知道,在实际环境中,哪些情况下我们该使用VALUES语句呢?答案可能令你失望,答案就是任何需要临时表的时候都可以。举个简单的例子,考虑下面的情况:

     

    现在给你以下条件,让你把姓名查出来:

    部门 生日

    市场部 1949-10-1

    管理部       1978-12-18

    研发部       1997-7-1

    ... ...

    类似这样的条件有很多,我们就以上面的三个条件举例。该怎么办呢?有些人可能会这么写:

     

    查询出来后发现结果不正确,因为把管理部,生日是1949-10-1也查出来了。既然这么处理不行,有人可能会这么写:

     

    结果发现这条语句根本就不能执行,有人可能会说没办法了,一条一条执行吧,如下这样:

     

    经过漫长的等待(因为这样效率很差),终于查出来了,结果发现怎么还有些我们不想要的内容,如:换行,甚至是DB2打印出的一些消息。基于以上缺点,聪明人想出一个好方法,新建一个表(如:temp),把以上条件导入,然后在查询,不就可以了吗?如下:

     

    然后把条件导入到临时表中,最后这样查询:

     

    除了麻烦点,一切似乎很完美。不过,知道VALUES语句的人会说:这样做太麻烦,不用定义持久表,用VALUES定义一个临时的集合不就可以了,如下:

     

    至此,我们感觉这样做已经很简单了,不过,不一定,还有一种更简单的方法,如下:

     

    当你看到这的时候,本文也该结束了,你有什么启发呢?

     

    ---更多参见:DB2 SQL 精萃

    ----声明:转载请注明出处。

    ----last updated on 2009.9.27

    ----written by ShangBo on 2009.9.25

    ----end

     

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  • 3.3.使用linspace定义X值 (“linspace” to Define X Values) 3.设置轴标签和范围 3.1.轴标签(Labels on Axes) 我们可以向轴添加标签来改善图形外观。 这可以通过pyplotylabel和xlabel函数来完成。 import...

    3.设置轴标签和范围
    3.1.轴的标签(Labels on Axes)
    3.2.定义轴的范围
    3.3.使用linspace定义X值 (“linspace” to Define X Values)

    3.设置轴标签和范围

    3.1.轴的标签(Labels on Axes)

    我们可以向轴添加标签来改善图形的外观。 这可以通过pyplot的ylabel和xlabel函数来完成。

    import matplotlib.pyplot as plt
    days = list(range(1, 9))
    print(days)
    '''
    输出结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    '''
    celsius_values = [25.6, 24.1, 26.7, 28.3, 27.5, 30.5, 32.8, 33.1]
    plt.plot(days, celsius_values)
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Degrees Celsius')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    可以在绘图函数plot中指定任意数量的x,y,fmt组。 在以下示例中,我们使用两个不同的y值列表:

    import matplotlib.pyplot as plt
    days = list(range(1, 9))
    print(days)
    '''
    输出结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    '''
    celsius_min = [19.6, 24.1, 26.7, 28.3, 27.5, 30.5, 32.8, 33.1]
    celsius_max = [24.8, 28.9, 31.3, 33.0, 34.9, 35.6, 38.4, 39.2]
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Degrees Celsius')
    plt.plot(days, celsius_min, "oy",         # o表示离散的
              days, celsius_max, "or")
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    再如:

    import matplotlib.pyplot as plt
    days = list(range(1, 9))
    print(days)
    '''
    输出结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    '''
    celsius_min = [19.6, 24.1, 26.7, 28.3, 27.5, 30.5, 32.8, 33.1]
    celsius_max = [24.8, 28.9, 31.3, 33.0, 34.9, 35.6, 38.4, 39.2]
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Degrees Celsius')
    plt.plot(days, celsius_min,
             days, celsius_min, "oy",
             days, celsius_max,
             days, celsius_max, "or")
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    3.2.定义轴的范围

    我们还可以使用函数axis查看和定义轴的范围。 如果不带参数调用它,则返回当前轴的limits:

    import matplotlib.pyplot as plt
    days = list(range(1, 9))
    print(days)
    '''
    输出结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    '''
    celsius_min = [19.6, 24.1, 26.7, 28.3, 27.5, 30.5, 32.8, 33.1]
    celsius_max = [24.8, 28.9, 31.3, 33.0, 34.9, 35.6, 38.4, 39.2]
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Degrees Celsius')
    plt.plot(days, celsius_min,
             days, celsius_min, "oy",
             days, celsius_max,
             days, celsius_max, "or")
    print("The current limits for the axes are:")
    print(plt.axis())
    print("We set axes to the following values:")
    xmin, xmax, ymin, ymax = 0, 10, 14, 45
    print(xmin, xmax, ymin, ymax)
    plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
    plt.show()
    """
    总的输出结果:
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    The current limits for the axes are:
    (0.6499999999999999, 8.35, 18.62, 40.18)
    We set axes to the following values:
    0 10 14 45
    """
    

    在这里插入图片描述

    3.3.使用linspace定义X值 (“linspace” to Define X Values)

    我们在以下示例中使用Numpy函数linspace。 linspace可用于在指定间隔内创建均匀分布的数字。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    X = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50, endpoint=True)
    F = np.sin(X)
    plt.plot(X,F)
    startx, endx = -0.1, 2*np.pi + 0.1
    starty, endy = -1.1, 1.1
    plt.axis([startx, endx, starty, endy])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    X = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 50, endpoint=True)
    F1 = 3 * np.sin(X)
    F2 = np.sin(2*X)
    F3 = 0.3 * np.sin(X)
    startx, endx = -2 * np.pi - 0.1 , 2* np.pi + 0.1
    starty, endy = -3.1, 3.1
    plt.axis([startx, endx, starty, endy])
    plt.plot(X, F1)
    plt.plot(X, F2)
    plt.plot(X, F3)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    下一个例子中将在上图的基础上添加两个具有离散点的图:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    X = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 50, endpoint=True)
    F1 = 3 * np.sin(X)
    F2 = np.sin(2*X)
    F3 = 0.3 * np.sin(X)
    startx, endx = -2 * np.pi - 0.1 , 2* np.pi + 0.1
    starty, endy = -3.1, 3.1
    plt.axis([startx, endx, starty, endy])
    plt.plot(X, F1)
    plt.plot(X, F2)
    plt.plot(X, F3)
    plt.plot(X, F1, 'ro')
    plt.plot(X, F2, 'bx')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
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