UITableView(二)----显示数据

[Matlab App Designer] UITtable 显示/输入数据 最近在为论文编写一个UI界面,记录一下学习过程,也方便自己后续需要的时候回顾。 一 显示外部数据功能 链接外部数据(Access数据库或Excel表),进而显示在 UITable上 这个通过直接赋值即可实现: data = readtable(‘excel文件名称.xlsx’); app.UITable.Data = data; 通过点击按钮,选择文件的方式导入数据(代码还包括了在文本框上显示文件路径) function SelectButtonPushed(app, event) 阅读详情

一. 单组数据的Table View

1. 创建工程后,直接把Table View拖到View Controller上

这里写图片描述

2. 拖线设置数据源

这里写图片描述

3. 创建数据模型
#import <Foundation/Foundation.h>

@interface SSData : NSObject
//图标
@property (nonatomic,strong) NSString *icon;
//简介
@property (nonatomic,strong) NSString *intro;
//名字
@property (nonatomic,strong) NSString *name;

//通过字典初始化对象
- (instancetype)initWithDic:(NSDictionary *)dic;

//通过字典创建对象
+ (instancetype)dataWithDic:(NSDictionary *)dic;

@end

—————————————————————————————————————————————

#import "SSData.h"

@implementation SSData

//通过字典初始化对象
- (instancetype)initWithDic:(NSDictionary *)dic {

  if (self = [super init]) {

    _icon = dic[@"icon"];
    _name = dic[@"name"];
    _intro = dic[@"intro"];

  }
  return self;
}

//通过字典创建对象
+ (instancetype)dataWithDic:(NSDictionary *)dic {

  return  [[self alloc] initWithDic:dic];

}

@end
4. 懒加载数据
(1). 在ViewController的扩展类中添加属性
@property (nonatomic,strong) NSArray *dataArray;
(2). 重写get方法实现懒加载
#pragma mark - table数据懒加载

- (NSArray *)dataArray {
  if (_dataArray == nil) {

    NSBundle *bundle = [NSBundle mainBundle];
    NSString *path = [bundle pathForResource:@"heroes.plist" ofType:nil];
    NSArray *dataArray = [NSArray arrayWithContentsOfFile:path];
    NSMutableArray *dataM = [NSMutableArray array];

    for (NSDictionary *dic in dataArray) {
      SSData *data = [SSData dataWithDic:dic];
      [dataM addObject:data];
    }
    _dataArray = dataM;
  }
  return _dataArray;
}
5. 实现数据源方法
#pragma mark - <UITableViewDataSource>实现

//该方法是告诉TableView有多少组,不实现该方法就默认只有一组
- (NSInteger)numberOfSectionsInTableView:(UITableView *)tableView {

  return 1;
}

//该方法是告诉TableView每组有多少行
- (NSInteger)tableView:(UITableView *)tableView numberOfRowsInSection:(NSInteger)section {

  return self.dataArray.count;
}

//该方法是告诉TableView每行显示什么内容
- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {
  UITableViewCell *cell = [[UITableViewCell alloc] initWithStyle:UITableViewCellStyleSubtitle reuseIdentifier:nil];

  SSData *data = self.dataArray[indexPath.row];

  cell.textLabel.text = data.name;
  cell.detailTextLabel.text = data.intro;
  cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:data.icon];

  return cell;
}

//设置第section组头部标题
- (NSString *)tableView:(UITableView *)tableView titleForHeaderInSection:(NSInteger)section {
  return @"LOL英雄名称";
}

//设置第section组的尾部内容
- (NSString *)tableView:(UITableView *)tableView titleForFooterInSection:(NSInteger)section {
  return @"直到二十年前,符文之地才从战乱中解脱。这片大陆上的人民自远古以来就习惯结群而斗,用战争解决纷争。而不论何时,战争的工具始终都是魔法。";
}

二. 多组数据的Table View

1. 创建工程后,直接把Table View拖到View Controller上,同单组类型
2. 拖线设置数据源,同单组类型
3. 设置分组的类型,不设置默认为单组

这里写图片描述

4. 创建数据模型
@interface SSData : NSObject

//图标
@property (nonatomic,strong) NSString *imageName;

//车名
@property (nonatomic,strong) NSString *carNmae;

+ (SSData *)dataWithDic:(NSDictionary *)dic;

@end

@implementation SSData

+ (SSData *)dataWithDic:(NSDictionary *)dic {
  SSData *data = [[SSData alloc] init];
  data.imageName = dic[@"imageName"];
  data.carNmae = dic[@"carNmae"];

  return data;
}

@end
5. 创建组模型
@interface SSGroup : NSObject

//头部标题
@property (nonatomic,strong) NSString *header;

//尾部标题
@property (nonatomic,strong) NSString *footer;

//组数据
@property (nonatomic,strong) NSArray *dataGroup;

@end

implementation SSGroup

@end
6. 懒加载数据
(1). 在ViewController的扩展类中添加属性
//UITable的显示数据
@property (nonatomic,strong) NSArray *dataGrup;
(2). 重写get方法实现懒加载
#pragma mark - 懒加载

- (NSArray *)dataGrup {

  if (_dataGrup == nil) {

    NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"cardata.plist" ofType:nil];
    NSArray *arrData = [NSArray arrayWithContentsOfFile:path];

    NSMutableArray *arrM1 = [NSMutableArray array];
    NSMutableArray *arrM2 = [NSMutableArray array];
    NSMutableArray *arrM3 = [NSMutableArray array];

    for (NSDictionary *dic in arrData) {

      SSData *data = [SSData dataWithDic:dic];
      NSString *str = [data.imageName substringToIndex:1];

      //分类存储汽车
      if ([str isEqualToString:@"A"]) {

        [arrM1 addObject:data];
      }
      if ([str isEqualToString:@"B"]) {

        [arrM2 addObject:data];
      }
      if ([str isEqualToString:@"C"]) {

        [arrM3 addObject:data];
      }

    }

    SSGroup *group1 = [[SSGroup alloc] init];
    group1.header = @"欧美汽车";
    group1.footer = @"世界一流";
    group1.dataGroup = arrM1;
    SSGroup *group2 = [[SSGroup alloc] init];
    group2.header = @"日韩汽车";
    group2.footer = @"无言以对";
    group2.dataGroup = arrM2;
    SSGroup *group3 = [[SSGroup alloc] init];
    group3.header = @"天朝汽车";
    group3.footer = @"无人能敌";
    group3.dataGroup = arrM3;

    _dataGrup = @[group1,group2,group3];
  }
  return _dataGrup;
}
5. 实现数据源方法
#pragma mark - <UITableViewDataSource>

//该方法是告诉tableView一共有几组
- (NSInteger)numberOfSectionsInTableView:(UITableView *)tableView {
  return self.dataGrup.count;
}

//该方法是告诉tableView每一组有多少行
- (NSInteger)tableView:(UITableView *)tableView numberOfRowsInSection:(NSInteger)section {
  SSGroup *group = self.dataGrup[section];
  return group.dataGroup.count;

}

//该方法是告诉tableView每一行怎么显示
- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {
  UITableViewCell *cell = [[UITableViewCell alloc] init];
  SSGroup *group = self.dataGrup[indexPath.section];
  SSData *data = group.dataGroup[indexPath.row];

  cell.textLabel.text = data.carNmae;
  cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:data.imageName];
  return cell;
}

//设置每一组的头部标题
- (NSString *)tableView:(UITableView *)tableView titleForHeaderInSection:(NSInteger)section {
  SSGroup *group = self.dataGrup[section];
  return group.header;
}

//设置每一组的尾部标题
- (NSString *)tableView:(UITableView *)tableView titleForFooterInSection:(NSInteger)section {
  NSLog(@"%@",@"E");  SSGroup *group = self.dataGrup[section];
  return group.footer;
}

@end
【iOS】UITableView无数据的时候,在tableview上显示无数据view 在开发过程中,我们经常会做到一些列表,当列表有数据的时候显示数据,而当列表没有数据或者网络错误的时候就显得空荡荡的,此时需要我们加上一个缺省页面,如头条: 我们的做法用到了UITableView的backgroundView属性 创建UITableView的category @interface UITableView (LKCategory) /** 根据count显示s提示信息... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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