self.frame_left_top.grid_propagate(0)的注释

时间: 2023-02-05 19:20:10 浏览: 53
`self.frame_left_top.grid_propagate(0)` 的作用是让左上方的框架固定大小。 `grid_propagate` 方法用来设置是否允许窗口管理器调整小部件大小。如果设为 `0`,则窗口管理器将不会调整小部件大小。如果设为 `1`,则窗口管理器将调整小部件大小以适应窗口大小。 在这里,设置为 `0` 后,就可以通过其他方法(如 `grid_rowconfigure` 和 `grid_columnconfigure`)来调整左上方的框架的大小。
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class Lnput_lnitialization(): def __init__(self, top, Number_of_rows): self.top = top int(data_demo.window_width // 3.9875) int(data_demo.window_height // 1.138) self.frame = tk.Frame(self.top, bg='Black', highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.frame.place(relx=0.739, rely=0.083, width=int(data_demo.window_width // 3.87), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) self.canvas = tk.Canvas(self.frame) self.canvas.place(relx=0, rely=0, width=int(data_demo.window_width // 3.9875), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) scrollbar = tk.Scrollbar(self.frame, command=self.canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") self.canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow') self.button_frame.pack_propagate(False) # 禁止自动调整大小 self.button_frame.pack(fill=BOTH, expand=True) # 使其自适应大小 self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw") self.button_frame.columnconfigure(0, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(1, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(2, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(3, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(4, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(5, weight=1) self.Content(Number_of_rows)为什么用不了滚轮了

这段代码中使用了tkinter的Canvas组件来创建一个可滚动的窗口,但是在代码中并没有对Canvas绑定滚轮事件的处理程序。因此,当鼠标滚轮事件发生时,Canvas并没有响应。解决方法是在代码中使用canvas.bind()方法绑定滚轮事件,并在绑定的处理程序中调用Canvas的yview()方法来实现滚动。具体实现可以参考下面的示例代码: ```python class Lnput_lnitialization(): def __init__(self, top, Number_of_rows): self.top = top int(data_demo.window_width // 3.9875) int(data_demo.window_height // 1.138) self.frame = tk.Frame(self.top, bg='Black', highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.frame.place(relx=0.739, rely=0.083, width=int(data_demo.window_width // 3.87), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) self.canvas = tk.Canvas(self.frame) self.canvas.place(relx=0, rely=0, width=int(data_demo.window_width // 3.9875), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) scrollbar = tk.Scrollbar(self.frame, command=self.canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") self.canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow') self.button_frame.pack_propagate(False) # 禁止自动调整大小 self.button_frame.pack(fill=BOTH, expand=True) # 使其自适应大小 self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw") self.button_frame.columnconfigure(0, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(1, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(2, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(3, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(4, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(5, weight=1) self.Content(Number_of_rows) self.canvas.bind("<MouseWheel>", self.on_mousewheel) def on_mousewheel(self, event): self.canvas.yview_scroll(-1 * int(event.delta / 120), "units") ```

class Lnput_lnitialization(): def __init__(self, top, Number_of_rows): self.top = top int(data_demo.window_width // 3.9875) int(data_demo.window_height // 1.138) self.frame = tk.Frame(self.top, bg='Black', highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.frame.place(relx=0.739, rely=0.083, width=int(data_demo.window_width // 3.87), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) self.canvas = tk.Canvas(self.frame) self.canvas.place(relx=0, rely=0, width=int(data_demo.window_width // 3.9875), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) scrollbar = tk.Scrollbar(self.frame, command=self.canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") self.canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow') self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw") self.Content(Number_of_rows) # 在步骤栏创建填写框 def Content(self, Number_of_rows): x = 0.01 y = 0.01 for a in range(Number_of_rows): var = tk.IntVar() checkbutton1 = Checkbutton(self.button_frame, variable=var, text="{}".format(data_demo.Serial_Number), compound='right') checkbutton1.grid(row=data_demo.Serial_Number, column=1, padx=3, pady=5) data_demo.checkbutton1_boxs.append(checkbutton1) data_demo.checkbutton_bool.append(var) combobox1 = ttk.Combobox(self.button_frame, values=["遥控", "语音", "随机"], width=4) combobox1.grid(row=data_demo.Serial_Number, column=2, padx=6, pady=5) data_demo.comboxox_boxs.append(combobox1)怎么让他自适应大小

可以考虑使用`pack_propagate(False)`方法来禁止自动调整大小,然后使用`pack(fill=BOTH, expand=True)`来使其自适应大小。具体修改方法如下: 1. 将`self.button_frame`的`pack()`方法更改为`pack_propagate(False)`,以禁止自动调整大小。 2. 在`self.canvas.create_window()`方法中添加`pack(fill=BOTH, expand=True)`,以使其自适应大小。 修改后的代码如下: ``` self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow') self.button_frame.pack_propagate(False) # 禁止自动调整大小 self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw") self.button_frame.pack(fill=BOTH, expand=True) # 使其自适应大小 ```

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下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

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