IOS 中imageView增加响应函数

本文介绍了如何通过编程实现在点击ImageView图片时使其变大满屏,再次点击则恢复原样的功能。具体步骤包括声明ImageView、添加响应函数以及实现响应逻辑。通过整体的UIView增加新的UIImageView并控制其隐藏与显示来实现图片的放大与缩小效果。

    最近我实现了点击imageView 图片变大满屏,再点击恢复原样

(1)声明imageView

        var imageView: UIImageView!


(2)添加响应函数

        self.imageView.userInteractionEnabled =true;

        var singleTap:UITapGestureRecognizer=UITapGestureRecognizer(target:self, action: "imageViewTouch");

        imageView.addGestureRecognizer(singleTap);


(3)实现响应函数

        原理是在整体的uiview上(backGround)增加一个新的UIImageView(imgView),然后在UIImageView上增加一张Image,再次点击新的imgView,将整个imgView隐藏。

    func imageViewTouch(){

        ifimgView.hidden ==true {    //这里要将hidden的值改过来,不然只能点击一次。

            imgView.hidden =false

        } else {

        //定义新的UIImageView

        imgView.frame =CGRect(x:0,y:0,width:400,height:1080);

        imgView.backgroundColor =UIColor.blackColor();

        //定义一张图片

        var img =UIImage(named:"hot");

        var vImg =UIImageView(image: img);

        var imgWidth =imgView.frame.width-25;

        var imgYpoint =imgView.frame.height/6;

        var imgHeight =imgView.frame.height/4;

        //定义图片的大小和位置

        vImg.contentMode =UIViewContentMode.ScaleAspectFill;

        vImg.frame =CGRect(x:0,y:imgYpoint,width:imgWidth,height:imgHeight);

        //将vImg加载在imgView

        imgView.addSubview(vImg);

        //在imgView上增加一个响应函数

        imgView.userInteractionEnabled =true;

        var singleTap:UITapGestureRecognizer=UITapGestureRecognizer(target:self, action: "imgViewTouch");

        imgView.addGestureRecognizer(singleTap);

        将imgView加入到backGround

        self.backGround.addSubview(imgView);

        }

        

    }

    

//实现imgView的响应函数

    func imgViewTouch(){

        imgView.hidden =true;

    }


        

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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