CALayer

CALayer:层,每一个UIView都至少有一个layer,也就是它的根layer;

CALayer和UIView的关系:
CALayer继承于NSObject,而UIView继承于UIResponder,所以view可以相应touch事件,layer不可以。
UIView和CALayer是包含关系,view的根layer负责view的图形绘制(展示功能),而view负责交互。

layer可以添加子layer,和view添加子视图相似
self.view.layer addSublayer:layer];

layer一般不使用frame,而是使用bounds+position
layer.bounds = CGRectMake(0,0,100,100);

position设置的是锚点坐标
layer.position = self.view.center;

anchorPoint:锚点,默认值是0.5,同时也是动画的参照点
layer.anchorPoint = CGPointMake:(0.5,0.5);

contents设置layer的内容,只能设置图片,而且必须是CGImage
layer.contents = (id)[[UIImage imageNamed:@" " ]CGImage];

设置layer圆角半径
layer.cornerRadius = 20;

设置边界裁剪
layer.maskToBounds = YES;

设置边框线宽度
layer.borderWidth = 5;

设置边框线颜色
layer.borderColor = [[UIColor redColor]CGColor];

设置透明度
layer.shadowOpacity = 0.7;

设置阴影位置
layer.shadowOffset = CGSizeMake(10,10);

设置阴影颜色
layer.shadowColor = [[UIColor blackColor]CGColor];

设置阴影的半径(模糊程度)
layer.shadowRadius = 7;

设置layer的变形属性
layer.transform = CATransform3DMakeRotation(30*M_PI/180,0,0,1);

把两个变形属性合在一起
_myView.transform = CGAffineTransformConcat(CGAffineTransformMakeRotation(45*M_PI/180), CGAffineTransformMakeScale(1,1));

设置layer的梯度(Gradient)
CAGradientLayer *lay = [CAGradientLayer alloc]init];

设置梯度的起始位置
lay.startPoint = CGPointMake(0,0.5);

设置梯度的结束位置
lay.endPoint = CGPointMake(1,0.5);

layer的大部分属性在修改时本身就带有动画,这个动画叫做隐式动画

关闭layer的隐式动画, CATransaction 事务类,用于控制layer的隐式动画
[CATransaction setDisableActions:YES];

设置动画开始
[ CATransaction begin];

设置动画时间
[ CATransaction setAnimationDuration:2];

设置动画速率
[ CATransaction setAnimationTimingFunction:[CAMediaTimingFunction  functionWithName:kCAMediaTimingFunctionLinear]];

提交动画
[CATransaction commit];

layer隐式动画属性列表



内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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