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  • 包含了数十个图形化界面的Python示例,包括表格、仿微信界面、仿QQ设置、各种图形界面,菜单操作,调用dll等。 pyhton示例 python demo python图形化示例 python Gui示例
  • Python图形界面-源码

    2021-02-16 09:41:36
    Python图形界面 只是在玩一个Python GUI库,它可用于显示数据
  • python 图形编程

    2011-12-16 21:13:45
    python 图形编程,介绍了如何创建类似于flex中德控件
  • 主要为大家详细介绍了python图形用户接口实例,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 在本文里我们给大家整理了一篇关于python图形绘制奥运五环的实例内容,大家可以跟着学习下。
  • python图形图表源代码

    2017-07-19 10:29:09
    python图形图表源代码
  • python图形化界面编写样例,实现了计算器的基本功能,可供参考。
  • Plotnine是一个基于ggplot2的Python图形语法
  • python图形用户界面.pdf

    2017-08-22 09:06:32
    python图形用户界面,非常详尽的说明,值得学习
  • 主要介绍了Python图形绘制操作之正弦曲线实现方法,涉及Python使用numpy模块数值运算及matplotlib.pyplot模块进行图形绘制的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • python图形代码

    2018-12-30 14:41:25
    python简单实现一个图形的绘制,可以自己设置图形的大小和尺寸
  • 主要为大家详细介绍了python图形工具turtle绘制国际象棋棋盘,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • python图形界面开发

    千次阅读 2019-06-10 22:03:41
    python图形界面开发 #python import tkinter import tkinter.messagebox def main(): flag = True def change_label_text(): nonlocal flag flag = not flag color, msg = ('red', 'hel...

    python图形界面开发

    #python

    import tkinter
    import tkinter.messagebox
    
    def main():
        flag = True
    
        def change_label_text():
            nonlocal flag
            flag = not flag
            color, msg = ('red', 'hello, world')\
                if flag else ('blue', 'goodbye, world')
            label.config(text=msg, fg=color)
    
        def confirm_to_quit():
            if tkinter.messagebox.askokcancel('tips', 'exit?'):
                top.quit()
    
        top = tkinter.Tk()
        top.geometry('240x160')
        top.title('game')
    
        label = tkinter.Label(top, text='hello world', font='Arial -32', fg='red')
        label.pack(expand=1)
    
        panel = tkinter.Frame(top)
    
        button1 = tkinter.Button(panel, text='modify', command=change_label_text)
        button1.pack(side='left')
    
        button2 = tkinter.Button(panel, text='exit', command=confirm_to_quit)
        button2.pack(side='right')
    
        panel.pack(side='bottom')
    
        tkinter.mainloop()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    展开全文
  • 主要介绍了python图形开发GUI库pyqt5的基本使用方法详解,需要的朋友可以参考下
  • Python图形绘制.zip

    2021-04-22 22:39:36
    通过Python几行代码就能实现图形自动绘制自定义图形
  • Python图形系列之桑基图

    千次阅读 2020-05-09 22:20:09
    Python图形之桑基图 工作过程中,上司曾经发了一个下面的图问是否可以做一个这样的图,当时刚刚培训完大数据的我四处询问童鞋也没有问出这个图到底怎么做,偶然的一天,在读公众号的时候看到了一篇用python画桑基图的...

    Python图形之桑基图

    工作过程中,上司曾经发了一个下面的图问是否可以做一个这样的图,当时刚刚培训完大数据的我四处询问童鞋也没有问出这个图到底怎么做,偶然的一天,在读公众号的时候看到了一篇用python画桑基图的文章,试了一下,果然可以画出桑基图,在这里整理了一下分享给大家.

    在这里插入图片描述

    桑基图

    话说什么是桑基图呢?百度百科是这样描述的:

    桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。

    科普完毕,接下来,我们就实战一下,用python绘制一副桑基图吧,话说桑基图的组成要素有哪些呢,敲重点啦,桑基图的本质由节点,流量组成,万变不离其中.

    制作桑基图

    接下来我们用“创意李公馆在售产品”数据来举例:
    首先整理基础数据

    import  pandas as pd
    df=pd.DataFrame({
        '类型':['遥控','遥控','遥控','非遥控','非遥控','非遥控'],
        '产品名称':['机器人','猛击赛车','莱肯赛车','机器人','猛击赛车','莱肯赛车'],
        '数量':[15,23,36,48,21,11]
    })
    print(df)
    

    打印结果

    类型产品名称数量
    0遥控机器人15
    1遥控猛击赛车23
    2遥控莱肯赛车36
    3非遥控机器人48
    4非遥控猛击赛车21
    5非遥控莱肯赛车11

    接下来我们要用pyecharts来画图啦

    第一步:节点

    先把所有涉及到的节点去重规整到一起,即把“类型”列的“遥控”、“非遥控”和产品名称列中的“机器人”、“猛击赛车”、“莱肯赛车”以列表内嵌套字典的形式去重汇总:

    nodes=[]
    for i in range(2):
        vales=df.iloc[:,i].unique()
        for value in vales:
            dic={}
            dic['name']=value
            nodes.append(dic)
    print(nodes)
    

    输出结果:

    [{‘name’: ‘遥控’}, {‘name’: ‘非遥控’}, {‘name’: ‘机器人’}, {‘name’: ‘猛击赛车’}, {‘name’: ‘莱肯赛车’}]

    第二步:定义边和流量

    linkes=[]
    for i in df.values:
        dic={}
        dic['source']=i[0]
        dic['target']=i[1]
        dic['value']=i[2]
        linkes.append(dic)
    

    输出结果:

    [{‘source’: ‘遥控’, ‘target’: ‘机器人’, ‘value’: 15},
    {‘source’: ‘遥控’, ‘target’: ‘猛击赛车’, ‘value’: 23},
    {‘source’: ‘遥控’, ‘target’: ‘莱肯赛车’, ‘value’: 36},
    {‘source’: ‘非遥控’, ‘target’: ‘机器人’, ‘value’: 48},
    {‘source’: ‘非遥控’, ‘target’: ‘猛击赛车’, ‘value’: 21},
    {‘source’: ‘非遥控’, ‘target’: ‘莱肯赛车’, ‘value’: 11}]

    Source-target-value字典格式,清晰的描述了数据的流转情况

    第三步:敲出绘图代码

    from pyecharts.charts import  Sankey
    from pyecharts import options as opts
    pic=(
        Sankey().add(
            '',#图例名称
            nodes,#传入节点数据
            linkes,#传入边和流量数据
            #设置透明度、弯曲度、颜色
            linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.3,curve=0.5,color='source'),
            #标签显示位置
            label_opts=opts.LabelOpts(position='right'),
            #节点之间的距离
            node_gap=30,
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='创意李公馆产品分类图'))
    )
    pic.render('test.html')
    

    打开生成的test.html文件,检验成果的时候到了:
    在这里插入图片描述
    问题来了,如果想要垂直显示图片怎么操作呢?很简单,只需要在add函数里面加一个orient="vertical"就好:

    
    pic=(
        Sankey().add(
            '',#图例名称
            nodes,#传入节点数据
            linkes,#传入边和流量数据
            #设置透明度、弯曲度、颜色
            linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.3,curve=0.5,color='source'),
            #标签显示位置
            label_opts=opts.LabelOpts(position='right'),
            #节点之间的距离
            node_gap=30,
            orient="vertical",#查看垂直图片的操作
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='创意李公馆产品分类图'))
    )
    pic.render('test.html')
    

    结果展示:
    在这里插入图片描述
    当出现三级流转的时候怎么办呢?请继续往下看

    第一步:准备数据

    import  pandas as pd
    df=pd.DataFrame({
        '产品名称':['机器人','猛击赛车','莱肯赛车','机器人','猛击赛车','莱肯赛车'],
        '第一次购买':['遥控机器人','遥控猛击赛车','遥控莱肯赛车','非遥控机器人','非遥控猛击赛车','非遥控莱肯赛车'],
        '第二次购买':['未购买','购买','未购买','购买','未购买','购买'],
        '数量':[12,23,45,32,11,12]
    })
    print(df)
    
    产品名称第一次购买第二次购买数量
    0机器人遥控机器人未购买12
    1猛击赛车遥控猛击赛车购买23
    2莱肯赛车遥控莱肯赛车未购买45
    3机器人非遥控机器人购买32
    4猛击赛车非遥控猛击赛车未购买11
    5莱肯赛车遥控莱肯赛车购买12

    第二步:节点去重汇总,对上述nodes稍作修改

    nodes=[]
    for i in range(3):#修改处
        vales=df.iloc[:,i].unique()
        for value in vales:
            dic={}
            dic['name']=value
            nodes.append(dic)
    print(nodes)
    

    打印结果:

    [{‘name’: ‘机器人’}, {‘name’: ‘猛击赛车’}, {‘name’: ‘莱肯赛车’}, {‘name’: ‘遥控机器人’}, {‘name’: ‘遥控猛击赛车’}, {‘name’: ‘遥控莱肯赛车’}, {‘name’: ‘非遥控机器人’}, {‘name’: ‘非遥控猛击赛车’}, {‘name’: ‘非遥控莱肯赛车’}, {‘name’: ‘未购买’}, {‘name’: ‘购买’}]

    第三步:因为linkes只接受source-traget-value的格式,所以得先形成“产品名称-第一次购买-数量”,“产品名称-第二次购买-数量”的样式,再统一汇总:

    first=df.groupby(['产品名称','第一次购买'])['数量'].sum().reset_index()
    second=df.iloc[:,1:]
    first.columns=['source','target','value']
    second.columns=['source','target','value']
    result=pd.concat([first,second])
    print(result.head(6))
    
    sourcetargetvalue
    0机器人遥控机器人12
    1机器人非遥控机器人32
    2猛击赛车遥控猛击赛车23
    3猛击赛车非遥控猛击赛车11
    4莱肯赛车遥控莱肯赛车45
    5莱肯赛车非遥控莱肯赛车12

    第四步:规整汇总好之后,复用上面的linkes代码

    linkes=[]
    for i in result.values:
        dic={}
        dic['source']=i[0]
        dic['target']=i[1]
        dic['value']=i[2]
        linkes.append(dic)
    

    打印结果:

    [{‘source’: ‘机器人’, ‘target’: ‘遥控机器人’, ‘value’: 12},
    {‘source’: ‘机器人’, ‘target’: ‘非遥控机器人’, ‘value’: 32},
    {‘source’: ‘猛击赛车’, ‘target’: ‘遥控猛击赛车’, ‘value’: 23},
    {‘source’: ‘猛击赛车’, ‘target’: ‘非遥控猛击赛车’, ‘value’: 11},
    {‘source’: ‘莱肯赛车’, ‘target’: ‘遥控莱肯赛车’, ‘value’: 45},
    {‘source’: ‘莱肯赛车’, ‘target’: ‘非遥控莱肯赛车’, ‘value’: 12},
    {‘source’: ‘遥控机器人’, ‘target’: ‘未购买’, ‘value’: 12},
    {‘source’: ‘遥控猛击赛车’, ‘target’: ‘购买’, ‘value’: 23},
    {‘source’: ‘遥控莱肯赛车’, ‘target’: ‘未购买’, ‘value’: 45},
    {‘source’: ‘非遥控机器人’, ‘target’: ‘购买’, ‘value’: 32},
    {‘source’: ‘非遥控猛击赛车’, ‘target’: ‘未购买’, ‘value’: 11},
    {‘source’: ‘非遥控莱肯赛车’, ‘target’: ‘购买’, ‘value’: 12}]

    第五步:输入画图代码

    pic=(
        Sankey().add(
            '',#图例名称
            nodes,#传入节点数据
            linkes,#传入边和流量数据
            #设置透明度、弯曲度、颜色
            linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.3,curve=0.5,color='source'),
            #标签显示位置
            label_opts=opts.LabelOpts(position='right'),
            #节点之间的距离
            node_gap=30,
            #orient="vertical",#查看垂直图片的操作
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='创意李公馆产品分类图'))
    )
    pic.render('test.html')
    

    大功搞成,看看输出成果吧
    在这里插入图片描述
    最后的最后,让我们来看看本次分析的主角吧
    XB-21001猛击遥控赛车 XB-21001猛击遥控赛车
    在这里插入图片描述
    遥控地平线号机器人
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    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • python图形开发

    2011-09-09 00:53:18
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    2018-11-30 22:49:08
    基于python中tkinter库,这是学习python的小伙伴对图形化编程感兴趣的可以敲敲试试
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  • python图形绘制源代码

    2018-09-22 19:37:31
    主要是关于很常见的图形绘制的python源代码,很适合python的初学者
  • windows下Python图形化工具Matplotlib安装

    千次阅读 2016-04-22 16:25:05
    windows下Python图形化工具Matplotlib安装本人最近打算用科学运算生成的数据来进行可视化展示,无奈java的图形化接口太稀缺,Matlab太过庞大,不想多折腾。刚好最近用Python在做数值运算,看了一些网上说的工具,...

    windows下Python图形化工具Matplotlib安装

    本人最近打算用科学运算生成的数据来进行可视化展示,无奈java的图形化接口太稀缺,Matlab太过庞大,不想多折腾。刚好最近用Python在做数值运算,看了一些网上说的工具,最后决定采用和Matlab“走的最近”的Matplotlib进行图形展示,自己摸索了半天也成功了,顺便给大家分享一下自己的经验。

    Matplotlib属于Python的一类科学计算包的扩展,就类似java中第三方jar包。为了保持版本的稳定(听说Python3.X在后续的安装上会有兼容性问题),这里采用Python2.7.11。小伙伴们可以在官网下载,下载地址如下:
    https://www.python.org/downloads/release/python-2711/ ,进入后选择windows版本即可,位数根据自己的系统而定,我这里是win10 64位的,所以下载Windows x86-64 MSI installer。安装方法很简单,选择安装路径后下一步即可,完成后记得在系统中配置环境变量(如:path=%path%;D:\python\python-2.7.11)。

    • 接下来进入主题,先给出Matplotlib官网链接:http://matplotlib.org/users/installing.html

      很重要的一点,版本号尽量和Python相对应。从官网的说明来看,安装Matplotlib还需要安装numpy, setuptools, python-dateutil, pytz, pyparsing, and cycler这些外置包。我当时一看,也被它唬住了,但尝试后发现其实安装方法大多相同。
      需要下载的依赖包如下

    • 下面咱们先安装numpy。官网上给出的版本几乎都是解压版的,我也曾尝试通过pip命令进行安装,但无奈底层各种不兼容,一编译就出错,多方尝试后也没有很好的解决办法。后来看过大神的帖子后建议windows下还是通过.exe安装来的稳妥,测试了许久,找到一个Python2.7能用的版本,链接如下:
      http://download.csdn.net/download/z1137730824/8384347(numpy 64位)
      http://download.csdn.net/detail/u010156024/9302649(numpy 32位)
      下载后为numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe,双击可进入安装界面,点击下一步发现安装是灰色的,找不到相应的Python。这里很奇怪,Python安装时并没有往注册表里进行注册,所以numpy搜索不到,因此我们需要手动注册,这里提供一个简单的办法,将下面的程序复制另存为:

      register.py

    # script to register Python 2.0 or later for use with win32all
    # and other extensions that require Python registry settings
    #
    # written by Joakim Loew for Secret Labs AB / PythonWare
    #
    # source:
    # http://www.pythonware.com/products/works/articles/regpy20.htm
    #
    # modified by Valentine Gogichashvili as described in http://www.mail-archive.com/distutils-sig@python.org/msg10512.html
    
    import sys
    
    from _winreg import *
    
    # tweak as necessary
    version = sys.version[:3]
    installpath = sys.prefix
    
    regpath = "SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\" % (version)
    installkey = "InstallPath"
    pythonkey = "PythonPath"
    pythonpath = "%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\" % (
        installpath, installpath, installpath
    )
    
    def RegisterPy():
        try:
            reg = OpenKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)
        except EnvironmentError as e:
            try:
                reg = CreateKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)
                SetValue(reg, installkey, REG_SZ, installpath)
                SetValue(reg, pythonkey, REG_SZ, pythonpath)
                CloseKey(reg)
            except:
                print "*** Unable to register!"
                return
            print "--- Python", version, "is now registered!"
            return
        if (QueryValue(reg, installkey) == installpath and
            QueryValue(reg, pythonkey) == pythonpath):
            CloseKey(reg)
            print "=== Python", version, "is already registered!"
            return
        CloseKey(reg)
        print "*** Unable to register!"
        print "*** You probably have another Python installation!"
    
    if __name__ == "__main__":
        RegisterPy()
    

    然后在cmd中执行python register.py,便可以看到注册成功的提示。接下来我们再安装,便能够看到安装按钮可以点击了,我们安装它。安装好后可以在shell命令中通过import numpy来检测是否安装成功。

    • 以上步骤完成后我们开始安装matplotlib,我这里选择是1.5.1,Python2.7的windows64位版
      -链接如下:https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/
      下载红色部分

      可以看到下载完后后缀是.whl,那么我们怎么进行安装呢,网上有多种方法,命令行下是pip install XX.whl就行,但有时候pip也不是那么好使,可能会因为系统和计算机的原因出现各种编译错误;这里再大家介绍一种方法,把matplotlib-1.5.1-cp27-none-win_amd64.whl后缀给改为.zip,即matplotlib-1.5.1-cp27-none-win_amd64.zip格式,然后解压到Python目录下的Lib文件夹下的site-packages目录,即可完成安装(其实whl属于编译好的文件,咱们可以提取到python依赖包中直接引用)。现在用import导入做测试,发现并不会报错。

    • 接下来我们在官网中下载一个matplotlib示例,
      surface3d_demo.py

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    from matplotlib import cm
    from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca(projection='3d')
    X = np.arange(-5, 5, 0.25)
    Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)
    R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    Z = np.sin(R)
    surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm,
                           linewidth=0, antialiased=False)
    ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
    
    ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
    ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))
    
    fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
    
    plt.show()
    
    • 然后用python命令执行它,发现它会提示缺少很多依赖包,具体缺什么错误中会有提示。现在我们把再把上面的依赖包下载后装入python中,给出一个python外部依赖包的下载地址:
      http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    选择错误中所对应缺少的依赖包
    按照所缺的包依次在上面的链接中进行搜索,如pyparsing,按ctrl+f搜索到相应的下载链接,发现后缀也是.whl的,于是按照同样的方法更改后缀后解压到site-packages目录下,再运行surface3d_demo.py,发现图形成功生成,效果如下
    这里写图片描述


    欢迎大家批评指正!

    展开全文
  • Python 图形界面(GUI)设计

    万次阅读 2018-11-05 20:02:31
    逛了一圈下来,总体上来说,Python 图形界面有以下几个可行度比较高的解决方案。   1. pyside 为什么要把它写第一个呢?因为已经接触过 Qt,所以,总体来讲,感觉它更亲一点。没错,它就是 pyQt 的 LGPL 版本...

     

    不要问我为什么要用 Python 来做这种事,我回到“高兴咋地”也不是不可以,总之好奇有没有好的解决方案。逛了一圈下来,总体上来说,Python 图形界面有以下几个可行度比较高的解决方案。

     

    1. pyside

    为什么要把它写第一个呢?因为已经接触过 Qt,所以,总体来讲,感觉它更亲一点。没错,它就是 pyQt 的 LGPL 版本(Qt官方的介绍是,Python for Qt)。

    这个框架最早是由 Nokia 的芒果团队做完的,但是,众所周知的原因,这个团队已经消失了。目前从找到的资料来看,Qt 重新接管了它的开发工作,而且处于活跃状态。但是也不见有人推广啊。。。据说,Matplotlib,PhotoGrabber,Wing IDE,Lucas Chess,Fminer都是用 pyside 来做的,貌似很好用的样子(别问我他们是干嘛的,我是 copy 来的)。

    Nokia 的团队开发的哟!是为了手机开发的哟!那自然天然的支持 Qt Mobile Interface 了。

    它的主页:http://qt-project.org/wiki/PySide/

    这两位兄台对 pyside 做了不错的介绍:

    1) http://blog.sina.com.cn/s/blog_62c832270101dca6.html

    2)http://www.cnblogs.com/goodhacker/p/3984377.html

     

    2. tkInter

    这是 Python 做的 tk/tcl 的壳。tk/tcl 有着广泛的应用,据说用户群体很庞大。而且, tcl8 以后,用它做出来的 App 已经可以具备系统原生的效果了,不再是那种丑丑的界面。

    这个是 Python 官方承认的标准 GUI 方案(官方说 “de-facto standard“,执行上的标准,我们还没承认?),资料也比较多,自行了解吧,这里只做备忘。

    总体感觉不大好,虽然说也支持多种平台,但是还是呵呵了。

    主页:https://wiki.python.org/moin/TkInter/

     

    3. PyGTK

    偶然发现,LinuxMint 的好多页面实现,都用的是 PyGTK。操作系统级别的实现,应该是会比较在乎效率的?所以,对 PyGTK 做了一下简单了解。

    PyGTK 的所有可是功能都是调用 GTK+ library 来实现的,所以,据官方介绍, PyGTK 是可以开发全功能的 GUI 程序的。而且, GTK 和 Python 都是跨平台的缘故,PyGTK 无需任何修改,就可以随意在任意操作系统上运行(安装过 GTK 库的话)。

    此外,因为 PyGTK 的主要设计目标是使用简单和快速开发(ease of use and rapid prototyping)。此外,PyGTK 还有一流的处理本地化语言的独特功能。

    PyGTK 使用 LGPL license。

    项目主页:http://www.pygtk.org/

     

    4. wxPython

    wxWidget 的 Python 版本。wxWidget 的知名度也就不必介绍了,似乎 wxPython 也比 tkinter 更受欢迎。wxPython 的官方站更是吊炸天的挂着一句“Why the hell hasn't wxPython become the standard GUI for Python yet?”(现已消失,怂了?)。

    tkinter 都没兴趣了解, wxWidget 也就被呵呵了。不过做小三能做这么有名,也自然有过人之处,自然不能榜上无名。

    主页:http://www.wxpython.org

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  • python 图形界面开发

    万次阅读 多人点赞 2017-07-27 10:27:45
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