sg.Window.set_background_color 帮我把这个弄成黑色

时间: 2024-03-05 15:54:43 浏览: 22
好的,你可以使用以下代码将窗口背景颜色设置为黑色: ```python import PySimpleGUI as sg sg.theme('DarkBlue') layout = [[sg.Text('Hello, World!')]] window = sg.Window('My Window', layout) window.set_background_color('black') while True: event, values = window.read() if event == sg.WIN_CLOSED: break window.close() ``` 在上面的代码中,我们创建了一个名为window的窗口对象,并使用window.set_background_color('black')将窗口背景颜色设置为黑色。注意,这个设置必须在window.read()方法之前进行,否则不会生效。 另外,我们使用了sg.theme('DarkBlue')将应用程序的主题设置为深蓝色。这个设置可以让应用程序的其他组件(例如按钮、文本框等)与窗口背景颜色相协调,让应用程序看起来更加和谐。
相关问题

这一句里面是路径吗?sg.theme_background_color('background.png')

是的,`'background.png'`是一个字符串类型的参数,表示图片文件的路径。在调用`sg.theme_background_color()`函数时,需要传递一个图片文件的路径作为参数,然后将用户界面的背景设置为该图片。例如,如果图片文件名为my_background.png,并且该文件和Python代码文件在同一目录下,可以将函数调用改为: ```python sg.theme_background_color('my_background.png') ``` 需要注意的是,图片文件必须存在,否则会抛出FileNotFoundError异常。另外,如果图片文件路径不是绝对路径,则默认为相对于当前Python文件的路径。如果图片文件路径是绝对路径,则可以直接传递完整的路径。

sg.Window()里面的参数relative_location可以干什么

在CSDN开发中,`sg.Window()`是SimpleGUI库中创建窗口的函数,而`relative_location`是`sg.Window()`的一个参数,用于定义窗口的相对位置。它可以接受一个包含两个元素的元组或列表,表示窗口在屏幕上的相对位置。 具体来说,这个参数可以用来控制窗口的左上角相对于屏幕左上角的偏移量。例如,`relative_location=(100, 200)`表示窗口的左上角相对于屏幕左上角向右偏移100个像素,向下偏移200个像素。 通过调整`relative_location`参数,您可以控制窗口相对于屏幕的位置,使其出现在您希望的位置上。这对于创建多个窗口、窗口布局、或者根据用户偏好定位窗口等场景非常有用。

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该程序用的界面显示数据无法显示请修改: import pandas as pd import PySimpleGUI as sg # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text('选择第一个表格文件:', size=(20, 1)), sg.Input(key='file1'), sg.FileBrowse()], [sg.Text('选择第二个表格文件:', size=(20, 1)), sg.Input(key='file2'), sg.FileBrowse()], [sg.Button('查找相同时间段数据', justification='center')], [sg.Output(size=(80, 20), font=("Adobe 宋体 Std L", 10)),sg.Combo(['Method 1', 'Method 2'])], [sg.Table(values=[], headings=[], key='table3')], [sg.Button('保存数据')] ] # 创建窗 window = sg.Window('查找相同时间段数据', layout) # 当窗口打开时执行的代码 while True: event, values = window.read() if event == sg.WINDOW_CLOSED: break elif event == '查找相同时间段数据': # 获取用户选择的文件路径 file1 = values['file1'] file2 = values['file2'] # 读取两个表格的数据 df1 = pd.read_csv(file1) df2 = pd.read_csv(file2) # 按照时间段合并两个 DataFrame 对象 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Time') # 将合并后的数据显示在表格中 headings = merged_df.columns.tolist() values = merged_df.values.tolist() window['table3'].update(values=values) elif event == '保存数据': # 获取当前显示的数据 table_values = window['table3'].get() # 将数据保存到新的表格中 save_file = sg.popup_get_file('保存文件', save_as=True, default_extension='.csv') if save_file: save_df = pd.DataFrame(table_values[1:], columns=table_values[0]) save_df.to_excel(save_file, index=False) sg.popup('保存成功!')

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