资讯专栏INFORMATION COLUMN

python从原始代码(matplotlib)到加图形界面(tkinter),最后到制作软件(一元二

zsy888 / 1500人阅读

摘要:一基本介绍使用的开发工具是中的这个工具比较好用,安装步骤直接百度即可。原始代码用到了几个库,用到了库等,百度添加相应的库即可。二具体代码这样就得到了图形界面与代码的结合。

一、基本介绍

1.使用的python开发工具是Anaconda中的Spyder

这个工具比较好用,安装步骤直接百度即可。
2.原始代码用到了几个库,用到了matplotlib库等,百度添加相应的库即可。
3.原始代码的主要流程:main函数------>生成界面------>点击按钮调用输入函数------->调用一元二次方程代码函数。

二、具体代码

这样就得到了图形界面与代码的结合。

import tkinter as tkimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.axisartist.axislines import SubplotZeroimport numpy as npimport mathdef parabola(d):    plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]    # 用来正常显示中文标签    plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False      # 用来正常显示负号         """生成画布"""    fig = plt.figure(1, (10, 10))       # 最终生成的图片大小    axis = SubplotZero(fig, 1, 1, 1)    # 把画布分成1 * 1的格子, 把图形放在第1格    fig.add_subplot(axis)         """新建坐标轴"""    axis.axis["xzero"].set_visible(True)    axis.axis["yzero"].set_visible(True)         """生成坐标箭头"""    axis.axis["xzero"].set_axisline_style("-|>")    axis.axis["yzero"].set_axisline_style("-|>")         axis.axis["top", "right", "left", "bottom"].set_visible(False)  # 隐藏默认坐标轴    axis.grid(True, linestyle="-.")                                 # 设置网格样式         """设置图形绘制范围"""    x_boundary = 20  # 图形的边界区间设置为x_boundary 的绝对值    granularity = 0.01    x = np.arange(-x_boundary, x_boundary, granularity)    a, b, c = list(map(float, d.split(" ")))    # 输入a、b、c的值    y = a * pow(x, 2) + b * x + c  # 计算y的值    axis.plot(x, y)    # 添加标题    plt.title("y  =  ax^2  +  bx  +  c/na={:.2f}, b={:.2f}, c={:.2f}".format(a, b, c),              bbox=dict(facecolor="g", edgecolor="blue", alpha=0.65), fontsize="20")         """根据a、b、c的值画图"""    if a == 0: # 如果a == 0, 画一条y = bx + c的线, 并提示a不要为0        plt.text(0, 0, r"$this/ is/ a/ line/ !!!$", fontdict={"size": "20", "color": "red"})        plt.text(0, -1, r"$please/ make/ sure/ the/ first/ number/ is/ not/ 0!!!$", fontdict={"size": "20", "color": "red"})        # 如果a == 0,则没有极值, 坐标轴默认大小        extremum_x = 0        extremum_y = 0    else:        # 计算极值点        extremum_x = - (b / (2 * a))        extremum_y = (4 * a * c - pow(b, 2)) / (4 * a)        # 标注极值点        plt.scatter(extremum_x, extremum_y)        # 根据a的符号更新描述信息        if a > 0:            point_describe = "小"        else:            point_describe = "大"        # 距离极值点1个单位打印极值点描述        plt.text(extremum_x, extremum_y - (a / a.__abs__()),                 "(%.2f, %.2f)是极%s值点" % (extremum_x, extremum_y, point_describe),                 fontdict={"size": "18", "color": "b"})        # 如果等于0的解存在, 则求根        delta = pow(b, 2) - 4 * a * c        if delta < 0:  # 没有实根            # 距离极值点1个单位打印无实根            plt.text(extremum_x, extremum_y - 2 * (a / a.__abs__()),                     "此方程没有实根",                     fontdict={"size": "18", "color": "red"})        elif delta == 0:  # 有重根            x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2 * a)            # 标注y = 0的点            plt.scatter(x1, 0)            # 距离实根1个单位打印坐标            plt.text(x1, 0 + 1 * (a / a.__abs__()),                     "(%.2f, 0)是唯一实根" % x1,                     fontdict={"size": "18", "color": "#0cf"})        else:  # 有两个实根            x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2 * a)            x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2 * a)            # 标注y = 0的点            plt.scatter(x1, 0)            plt.scatter(x2, 0)            # 距离实根1个单位打印第1个根的坐标            plt.text(x1, 0 - 1 * (a / a.__abs__()),                     "(%.2f, 0)是第一个根" % x1,                     fontdict={"size": "18", "color": "#000"})            # 距离实根1个单位打印第2个根的坐标            plt.text(x2, 0 + 1 * (a / a.__abs__()),                     "(%.2f, 0)是第二个根" % x2,                     fontdict={"size": "18", "color": "#000"})         """根据极值点动态调整坐标轴范围"""    axis.set_xlim([extremum_x - 10, extremum_x + 10])    axis.set_ylim([-extremum_y.__abs__() - 10, extremum_y.__abs__() + 10])    plt.text(extremum_x + 10, 0.5, "x", fontdict={"size": "18", "color": "#000"})    plt.text(0.5, extremum_y.__abs__() + 9.2, "y", fontdict={"size": "18", "color": "#000"})         """显示图片"""    plt.show() def control_entry():    #获取输入值    d = entry_parabola.get()    #调用函数    parabola(d)        if __name__ == "__main__":    # 初始化    root = tk.Tk()    # 图形界面的标题    root.title("一元函数画图")    # 窗口的尺寸,分别对应的宽和高    root.geometry("250x100")    # 文本提示    label_parabola = tk.Label(root, text="y=ax^2+bx+c,请输入a,b,c的值,用空格隔开")    # 随机数展示的entry    entry_parabola = tk.Entry(root)    # 生成随机数的按钮,按下按钮触发函数    #执行标签代码    label_parabola.pack()    #执行输入框代码    entry_parabola.pack()        button_gen = tk.Button(    root,    text="点击按钮",    command=control_entry)        #执行按钮代码    button_gen.pack()        # 保持图形界面不被销毁    root.mainloop()

三、制作软件

直接百度:python打包 即可。
打包完成后,后缀为exe文件,如图:

四、总结

如此就可以制作一个简单的python软件。界面做的更美观些,多添加几个函数,就可以做成我的博客中的基本函数画图软件。


文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/122498.html

相关文章

  • Python GUI图形用户界面解答

      Python GUI图形用户界面,指的是在Python中,采用图形的形式,去操作相关的一些用户界面,这么说的话,比较简单的。大家想不想搞清楚,它到底本质上的样子是什么呢?下面就给大家做个解答。  GUI介绍  图形用户界面(Graphical User Interface,简称GUI,又称图形用户接口)是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。图形用户界面是一种人与计算机通信的界面显示格式,允...

    89542767 评论0 收藏0
  • Python的门面担当 - Tkinter

    摘要:在这个窗口之上,可以添加各种输入框按钮文本等,可以增加对各种动作的处理。事件要与特定的控件相绑定,比如按钮有点击事件,输入框有按键事件,窗体有关闭事件等。 在大多数时候,我们都在黑黢黢的控制台里执行 Python 脚本。这看起来很酷很 GEEK。但对于部分场景下的用户来说,这样就不大美观和人性化了:我们需要交互更方便的图形化产品,也就是 GUI (图形用户界面,Graphical Us...

    Lucky_Boy 评论0 收藏0
  • Python又把GUI界面攻下了,今天就告诉你怎么玩

    摘要:引言学这么久了,一直想做个界面出来,最近发现有个内置库,利用它可以很轻松做出一些简易的界面,首先来看官方对的说明从上面描述中我们不难看出,不管你是系统,还是系统,它都可以生成相对应的操作界面,这就是所谓的跨平台。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018532942?w=1078&h=1076); 0.引言 学Pyth...

    SunZhaopeng 评论0 收藏0
  • 这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

    摘要:下面,作者介绍了八种在中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。当提到这些可视化工具时,我想到三个词探索数据分析。还可以选择样式,它模拟了像和等很流行的美化工具。有很多数据可视化的包,但没法说哪个是最好的。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019029121); 作者:Aaron Frederick 喜欢用...

    testbird 评论0 收藏0
  • 如何用Python过一个完美的七夕节?

    摘要:自己选择一个好的图像背景填充画布注意背景图片可根据自己的喜好进行更换,还不赶紧定制一个属于自己的烟花秀七夕总结以上便是博主给大家的七夕节礼物了,代码不到行,但却完成了一个超炫的效果。完整代码可在公众号后台回复七夕获取,最后祝大家七夕节快乐。 作者:xiaoyu 微信公众号:Python数据科学 知乎:python数据分析师 showImg(https://segmentfault.c...

    DevTTL 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

最新活动
阅读需要支付1元查看
<