Animated.timing 的用法介绍

19.React Native动画Animated效果三种动画类型二; 目录 1.介绍 2.Animated.decay() 2.1方法 2.1.1value参数值 2.1.2config参数有以下这些属性: 2.2示例-执行缩放 2.2.1初始化缩放值 2.2.2绑定缩放值 2.2.3定义执行动画类型并调用start()启动 2.2.4完整示例 3.Animated.spring() 3.1方法 3.1.1value参数值: 3.1... 阅读详情

Animated.timing 是 React Native 中用于创建基于时间的动画的函数之一。它允许你通过指定一个动画的起始值、结束值、持续时间以及其他参数来控制动画的执行。Animated.timing 是 React Native 中 Animated API 的一部分,用于创建流畅的动画效果。

基本用法

Animated.timing 的基本语法如下:

Animated.timing(animatedValue, {
  toValue: number, // 动画的目标值
  duration: number, // 动画的持续时间(毫秒)
  easing: function, // 动画的缓动函数
  useNativeDriver: boolean // 是否使用原生驱动
}).start(callback);

参数说明

  1. animatedValue:

    • 这是一个 Animated.Value 或 Animated.ValueXY 的实例。Animated.Value 用于表示一个简单的数值,而 Animated.ValueXY 用于表示一个二维向量(例如 X 和 Y 坐标)。
    • 你可以通过 new Animated.Value(initialValue) 或 new Animated.ValueXY({ x: initialX, y: initialY }) 来创建一个 Animated.Value 或 Animated.ValueXY。
  2. 配置对象:

    • toValue:
      • 动画的目标值。可以是一个数字(用于 Animated.Value)或一个包含 x 和 y 属性的对象(用于 Animated.ValueXY)。
    • duration:
      • 动画的持续时间,以毫秒为单位。默认值为 500 毫秒。
    • easing:
      • 动画的缓动函数。React Native 提供了一些内置的缓动函数,如 Easing.linear、Easing.ease、Easing.bounce 等。你也可以自定义缓动函数。
    • useNativeDriver:
      • 一个布尔值,表示是否使用原生驱动。原生驱动可以提高动画的性能,但并非所有动画属性都支持原生驱动。建议在可能的情况下启用 useNativeDriver。
  3. start(callback):

    • start 方法用于启动动画。它接受一个可选的回调函数,该回调函数在动画完成后执行。

示例代码

以下是一个简单的示例,展示了如何使用 Animated.timing 来创建一个简单的动画:

import React, { useRef, useEffect } from 'react';
import { Animated, View, Easing, Button } from 'react-native';

const AnimatedDemo = () => {
  // 创建一个 Animated.Value 实例,初始值为 0
  const fadeAnim = useRef(new Animated.Value(0)).current;

  useEffect(() => {
    // 使用 Animated.timing 创建一个动画,将 fadeAnim 的值从 0 变到 1,持续 2000 毫秒
    Animated.timing(fadeAnim, {
      toValue: 1,
      duration: 2000,
      easing: Easing.linear,
      useNativeDriver: true,
    }).start();
  }, []);

  // 将 fadeAnim 的值绑定到 View 的透明度上
  return (
    <View style={{ flex: 1, justifyContent: 'center', alignItems: 'center' }}>
      <Animated.View
        style={{
          width: 100,
          height: 100,
          backgroundColor: 'blue',
          opacity: fadeAnim, // 将 fadeAnim 用作透明度
        }}
      />
    </View>
  );
};

export default AnimatedDemo;

解释

  1. fadeAnim:

    • 这是一个 Animated.Value 实例,初始值为 0。它将被用于控制 View 的透明度。
  2. Animated.timing:

    • 我们使用 Animated.timing 来创建一个动画,将 fadeAnim 的值从 0 变为 1,持续时间为 2000 毫秒。动画的缓动函数是线性(Easing.linear),并且启用了原生驱动(useNativeDriver: true)。
  3. start():

    • 调用 start() 方法来启动动画。动画完成后,如果提供了回调函数,它将被执行。
  4. 绑定到样式:

    • 我们将 fadeAnim 的值绑定到 Animated.View 的 opacity 属性上,从而实现透明度的动画效果。

进阶用法

  • 循环动画: 你可以通过 Animated.loop 来创建一个循环动画:

    Animated.loop(
      Animated.timing(fadeAnim, {
        toValue: 1,
        duration: 1000,
        useNativeDriver: true,
      })
    ).start();
    
  • 组合动画: 你可以使用 Animated.parallel 或 Animated.sequence 来组合多个动画:

    Animated.parallel([
      Animated.timing(fadeAnim, {
        toValue: 1,
        duration: 1000,
        useNativeDriver: true,
      }),
      Animated.timing(scaleAnim, {
        toValue: 2,
        duration: 1000,
        useNativeDriver: true,
      }),
    ]).start();
    

注意事项

  • 原生驱动:

    • 虽然原生驱动可以提高动画性能,但并非所有属性都支持原生驱动。例如,flex、position 等属性通常不支持原生驱动。在使用原生驱动时,请确保动画属性是支持原生驱动的。
  • 性能优化:

    • 对于复杂的动画,建议使用原生驱动,并尽量减少不必要的重渲染。

通过 Animated.timing,你可以轻松地在 React Native 中创建各种基于时间的动画效果。

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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. 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% 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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