使用CAShapeLayer与UIBezierPath画出想要的图形

本文介绍如何使用CAShapeLayer与UIBezierPath在iOS应用中创建环形进度视图,无需重写drawRect方法。通过设置不同层的属性如颜色、宽度等,实现了动态更新进度的功能。

使用CAShapeLayer与UIBezierPath可以实现不在view的drawRect方法中就画出一些想要的图形

步骤:
1、新建UIBezierPath对象bezierPath
2、新建CAShapeLayer对象caShapeLayer
3、将bezierPath的CGPath赋值给caShapeLayer的path,即caShapeLayer.path = bezierPath.CGPath
4、把caShapeLayer添加到某个显示该图形的layer中

下面的小例子是一个环形的progress代码,有具体的使用方法
.h文件:

#import <QuartzCore/QuartzCore.h>  
#import <UIKit/UIKit.h>  

@interface KACircleProgressView : UIView {  
    CAShapeLayer *_trackLayer;  
    UIBezierPath *_trackPath;  
    CAShapeLayer *_progressLayer;  
    UIBezierPath *_progressPath;  
}  

@property (nonatomic, strong) UIColor *trackColor;  
@property (nonatomic, strong) UIColor *progressColor;  
@property (nonatomic) float progress;//0~1之间的数  
@property (nonatomic) float progressWidth;  

- (void)setProgress:(float)progress animated:(BOOL)animated;  

@end  

.m文件

#import "KACircleProgressView.h"  

@implementation KACircleProgressView  

- (id)initWithFrame:(CGRect)frame  
{  
    self = [super initWithFrame:frame];  
    if (self) {  
        // Initialization code  
        _trackLayer = [CAShapeLayer new];  
        [self.layer addSublayer:_trackLayer];  
        _trackLayer.fillColor = nil;  
        _trackLayer.frame = self.bounds;  

        _progressLayer = [CAShapeLayer new];  
        [self.layer addSublayer:_progressLayer];  
        _progressLayer.fillColor = nil;  
        _progressLayer.lineCap = kCALineCapRound;  
        _progressLayer.frame = self.bounds;  

        //默认5  
        self.progressWidth = 5;  
    }  
    return self;  
}  

- (void)setTrack  
{  
    _trackPath = [UIBezierPath bezierPathWithArcCenter:self.center radius:(self.bounds.size.width - _progressWidth)/ 2 startAngle:0 endAngle:M_PI * 2 clockwise:YES];;  
    _trackLayer.path = _trackPath.CGPath;  
}  

- (void)setProgress  
{  
    _progressPath = [UIBezierPath bezierPathWithArcCenter:self.center radius:(self.bounds.size.width - _progressWidth)/ 2 startAngle:- M_PI_2 endAngle:(M_PI * 2) * _progress - M_PI_2 clockwise:YES];  
    _progressLayer.path = _progressPath.CGPath;  
}  


- (void)setProgressWidth:(float)progressWidth  
{  
    _progressWidth = progressWidth;  
    _trackLayer.lineWidth = _progressWidth;  
    _progressLayer.lineWidth = _progressWidth;  

    [self setTrack];  
    [self setProgress];  
}  

- (void)setTrackColor:(UIColor *)trackColor  
{  
    _trackLayer.strokeColor = trackColor.CGColor;  
}  

- (void)setProgressColor:(UIColor *)progressColor  
{  
    _progressLayer.strokeColor = progressColor.CGColor;  
}  

- (void)setProgress:(float)progress  
{  
    _progress = progress;  

    [self setProgress];  
}  

- (void)setProgress:(float)progress animated:(BOOL)animated  
{  

}  

/* 
// Only override drawRect: if you perform custom drawing. 
// An empty implementation adversely affects performance during animation. 
- (void)drawRect:(CGRect)rect 
{ 
    // Drawing code 
} 
*/  

@end  

使用:
[cpp] view plain copy
- (void)viewDidLoad  
{  
    [super viewDidLoad];  
    // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib.  
    KACircleProgressView *progress = [[KACircleProgressView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 100, 100)];  
    [self.view addSubview:progress];  
    progress.trackColor = [UIColor blackColor];  
    progress.progressColor = [UIColor orangeColor];  
    progress.progress = .7;  
    progress.progressWidth = 10;  
}  

这里写图片描述

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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