pyGTK_读书笔记_Tutorial Chapter 5&6_Widget Overview and Button Widget

本文介绍了PyGTK中四种按钮部件的使用方法,包括NormalButton、ToggleButton、CheckButton和RadioButton,并提供了详细的创建实例及状态管理和事件处理的方法。

在pyGTK中使用部件的通用步骤:

1, 利用gtk.*创建一个部件对象;

2, 将我们需要使用的signal和event关联到相应的handler;

3, 配置部件的属性;

4, 调用gtk.Container.add()或者gtk.Box.pack_start()将部件包入容器;

5, 调用gtk.Widget.Show()保证在窗口上显示部件。


Buttion Widget: Normal Button;Toggle Button;Check Button;Radio Button


1, Normal Button

创建:button = gtk.Button(label=None, stock=None)

label: 定义按钮上的显示的文字;

stock: 将按钮的显示关联到库中的图标和文本。

Normal Button部件有如下的signal: pressed; released; clicked; enter; leave.


2, Toggle Button

Toggle Button有两种状态,点击一次,会呈现按下的状态;再次点击,则弹起。

创建:toggle_button = gtk.ToggleButton(label=None)

实例:

        vbox = gtk.VBox(True, 2)
        self.window.add(vbox)
        
        button = gtk.ToggleButton("toggle button 1")# Create first button
        button.connect("toggled", self.callback, "toggle button 1")          # When the button is toggled, we call the "callback" method with a pointer to "button" as its argument
        vbox.pack_start(button, True, True, 2)
        button.show()
        
        button = gtk.ToggleButton("toggle button 2")                                 # Create second button
        button.connect("toggled", self.callback, "toggle button 2")
        vbox.pack_start(button, True, True, 2)
        button.show()
        
        vbox.show()

状态获取: 调用get_active()可以获取toggle部件(包括radio button和check button)的状态。

   def toggle_button_callback(widget, data):
      if widget.get_active():
          # If control reaches here, the toggle button is down
      else:
          # If control reaches here, the toggle button is up

状态设置: toggle_button.set_active(is_active)

is_active取值True或者False,来决定Toggle Button的状态是down或up。在创建Toggle Button时,初始默认状态为up,即false。


3, Check Button

创建: check_button = gtk.CheckButton(label=None)


实例:

        vbox = gtk.VBox(True, 2)
        self.window.add(vbox)

        # Create first button
        button = gtk.CheckButton("check button 1")
        button.connect("toggled", self.callback, "check button 1")
        vbox.pack_start(button, True, True, 2)
        button.show()

        # Create second button
        button = gtk.CheckButton("check button 2")
        button.connect("toggled", self.callback, "check button 2")
        vbox.pack_start(button, True, True, 2)
        button.show()
        
        vbox.show()


4, Radio Button

Radio Button是以一组按钮的形式出现,其中只有一个处于选中的状态。


创建: radio_button = gtk.RadioButton(group=None, label=None)

注意: 创建一组radio button中的第一个时,group=None。

实例:

        box2 = gtk.VBox(False, 10)
        box2.set_border_width(10)
        box2.show()

        button = gtk.RadioButton(None, "radio button1")
        button.connect("toggled", self.callback, "radio button 1")
        box2.pack_start(button, True, True, 0)
        button.show()

        button = gtk.RadioButton(button, "radio button2")
        button.connect("toggled", self.callback, "radio button 2")
        button.set_active(True)
        box2.pack_start(button, True, True, 0)
        button.show()




内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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