圆形图片CircleImageView

package com.sclgxt.customimageview;

import android.content.Context;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Color;
import android.graphics.Paint;
import android.graphics.PorterDuff;
import android.graphics.PorterDuffXfermode;
import android.util.AttributeSet;
import android.widget.ImageView;

/**
 * Created by Sclgxt on 2016/5/5.
 * Mind:圆形图片,半径取值宽的一半,请勿高度大于宽度,否则估计会有问题,再者android:scaleType="centerCrop"
 */
public class CircleImageView extends ImageView {
    private Paint roundPaint;
    private Paint maskPaint;

    public CircleImageView(Context context) {
        this(context, null);
    }

    public CircleImageView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
        super(context, attrs, defStyleAttr);
    }

    public CircleImageView(Context context, AttributeSet attrs) {
        this(context, attrs, 0);
        init();
    }

    private void init() {
        roundPaint = new Paint();
        roundPaint.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.SRC_OVER));
        roundPaint.setAntiAlias(true);
        roundPaint.setColor(Color.WHITE);
        maskPaint = new Paint();
        maskPaint.setAntiAlias(true);
        maskPaint.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.SRC_IN));
    }

    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        canvas.saveLayer(0, 0, getWidth(), getHeight(), roundPaint, Canvas.ALL_SAVE_FLAG);
        canvas.drawCircle(getWidth() / 2, getHeight() / 2, getWidth() / 2, roundPaint);
        canvas.saveLayer(0, 0, getWidth(), getHeight(), maskPaint, Canvas.ALL_SAVE_FLAG);
        super.onDraw(canvas);

    }

}

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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