python 获得窗口位置

你可以使用 Python 的 tkinter 库来获得当前窗口的位置。具体方法如下：

import tkinter as tk

root = tk.Tk()

# 获取当前窗口的位置
x = root.winfo_x()
y = root.winfo_y()

print("窗口位置：({}, {})".format(x, y))

root.mainloop()

通过 `winfo_x()` 和 `winfo_y()` 方法，可以分别获取当前窗口的 x 和 y 坐标。以上代码输出的结果类似于：

窗口位置：(100, 100)

其中 `(100, 100)` 表示窗口左上角的坐标为 (100, 100)。

相关问题

python 滑动窗口

滑动窗口是一种常用的算法技巧，在Python中可以用来解决一些数组或字符串相关的问题。滑动窗口的基本思想是通过维护一个窗口，不断调整窗口的起始位置和结束位置，从而得到我们想要的结果。

下面是一个示例代码，演示了如何使用滑动窗口求解一个数组中的最大子数组和：

def max_subarray_sum(nums, k):
    n = len(nums)
    if n < k:
        return None
    max_sum = float('-inf')
    curr_sum = sum(nums[:k])
    max_sum = max(max_sum, curr_sum)
    for i in range(k, n):
        curr_sum += nums[i] - nums[i-k]
        max_sum = max(max_sum, curr_sum)
    return max_sum

在这个例子中，`nums` 是输入的数组，`k` 是滑动窗口的大小。我们首先计算窗口的初始和 `curr_sum`，然后通过遍历数组，每次移动窗口，更新 `curr_sum` 的值，同时比较并更新最大子数组和 `max_sum`。最后返回 `max_sum`。

这只是滑动窗口的一种应用场景，滑动窗口还可以用来解决其他一些问题，比如找到最长连续子数组的长度、找到满足某个条件的子数组等等。具体问题的解法可能会有所不同，但基本的思路是类似的。

希望对你有帮助！如果有其他问题，请继续提问。

python 滑动窗口水平均值

你可以使用滑动窗口来计算水平均值。滑动窗口是指在一个固定大小的窗口内移动，并在每个位置计算窗口内元素的平均值。在Python中，你可以使用以下代码来实现滑动窗口水平均值：

def sliding_window_average(data, window_size):
    averages = []
    window_sum = sum(data[:window_size])
    averages.append(window_sum / window_size)
    
    for i in range(window_size, len(data)):
        window_sum = window_sum - data[i - window_size] + data[i]
        averages.append(window_sum / window_size)
    
    return averages

在上述代码中，`data`是输入的数据列表，`window_size`是窗口的大小。函数首先计算第一个窗口内元素的和，并将其除以窗口大小得到平均值，然后依次移动窗口，计算每个位置的平均值，并将其添加到结果列表中。

你可以调用这个函数并传入你自己的数据和窗口大小来计算滑动窗口水平均值。希望这可以帮助到你！