Android dip,px,pt,sp 的区别

本文介绍了Android开发中常用的几种UI单位,包括dip、px、pt、sp等,并解释了它们之间的区别与联系,以及如何根据不同的屏幕密度选择合适的资源。

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 dip: device independent pixels(设备独立像素). 不同设备有不同的显示效果,这个和设备硬件有关,一般我们为了支持WVGA、HVGA和QVGA 推荐使用这个,不依赖像素。

       px: pixels(像素). 不同设备显示效果相同,一般我们HVGA代表320x480像素,这个用的比较多。
       pt: point,是一个标准的长度单位,1pt=1/72英寸,用于印刷业,非常简单易用;
       sp: scaled pixels(放大像素). 主要用于字体显示best for textsize。由此,根据 google 的建议,TextView 的
字号最好使用 sp 做单位,而且查看TextView的源码可知 Android 默认使用 sp 作为字号单位。

       在 Android 中,  1pt 大概等于 2.22sp以上供参考,如果 UI 能够以 sp 为单位提供设计是最好的,如果设计中没有 sp的概念,则开发人员也可以通过适当的换算取近似值。

       过去,程序员通常以像素为单位设计计算机用户界面。例如,定义一个宽度为300像素的表单字段,列之间的间距为5个像素,图标大小为16×16像素 等。这样处理的问题在于,如果在一个每英寸点数(dpi)更高的新显示器上运行该程序,则用户界面会显得很小。在有些情况下,用户界面可能会小到难以看清 内容。

       与分辨率无关的度量单位可以解决这一问题。Android支持下列所有单位。
       px(像素):屏幕上的点。
       in(英寸):长度单位。
       mm(毫米):长度单位。
       pt(磅):1/72英寸。
       dp(与密度无关的像素):一种基于屏幕密度的抽象单位。在每英寸160点的显示器上,1dp = 1px。
       dip:与dp相同,多用于android/ophone示例中。
       sp(与刻度无关的像素):与dp类似,但是可以根据用户的字体大小首选项进行缩放。

       分辨率:整个屏是多少点,比如800x480,它是对于软件来说的显示单位,以px为单位的点。 density(密度)值表示每英寸有多少个显示点,与分辨率是两个概念。apk的资源包中,

       当屏幕density=240时使用hdpi标签的资源
       当屏幕density=160时,使用mdpi标签的资源
       当屏幕density=120时,使用ldpi标签的资源。
       一般android设置长度和宽度多用dip,设置字体大小多用sp. 在屏幕密度为160,1dp=1px=1dip, 1pt = 160/72 sp 1pt = 1/72 英寸.当屏幕密度为240时,1dp=1dip=1.5px.

        为了使用户界面能够在现在和将来的显示器类型上正常显示,建议大家始终使用sp作为文字大小的单位,将dip作为其他元素的单位。当然,也可以考虑使用矢量图形,而不是用位图。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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