pyqt5 子类中绑定父类中的控件

时间: 2023-03-24 19:04:44 浏览: 105
可以使用 super() 函数来绑定父类中的控件,例如: class ChildClass(ParentClass): def __init__(self): super().__init__() self.parent_control = self.parent_control 其中,parent_control 是父类中的控件名称,可以根据实际情况进行修改。
相关问题

pyqt5 控件绑定点击事件 代码

在 PyQt5 中,我们可以使用 `QtCore.QObject.connect()` 方法将控件的事件绑定到特定的方法上。以下是一个简单的例子,演示如何将 `QPushButton` 的点击事件绑定到一个方法上: ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton class Example(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): btn = QPushButton("Click me", self) btn.move(50, 50) btn.clicked.connect(self.buttonClicked) self.setGeometry(300, 300, 250, 150) self.setWindowTitle("Example") self.show() def buttonClicked(self): print("Button clicked!") if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) ex = Example() sys.exit(app.exec_()) ``` 在上面的代码中,我们创建了一个 `QPushButton` 对象,然后使用 `clicked.connect()` 方法将按钮的点击事件绑定到 `buttonClicked()` 方法上。`buttonClicked()` 方法简单地打印一条消息,表示按钮已经被点击。 当用户单击按钮时,`buttonClicked()` 方法将被调用,并输出一条消息。

PyQt5中QComboBox控件 点击触发事件

在PyQt5中,可以使用QComboBox控件的currentIndexChanged信号来响应选择项的更改事件。下面是一个示例代码: ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QComboBox import sys class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.comboBox = QComboBox(self) self.comboBox.addItem("Option 1") self.comboBox.addItem("Option 2") self.comboBox.addItem("Option 3") self.comboBox.currentIndexChanged.connect(self.selectionChanged) self.setCentralWidget(self.comboBox) def selectionChanged(self, index): print("Selected:", self.comboBox.currentText()) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) mainWindow = MainWindow() mainWindow.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 在这个示例中,我们创建了一个QComboBox控件,并在其currentIndexChanged信号上连接了一个槽函数selectionChanged。在selectionChanged函数中,我们获取当前选择的项的文本并打印出来。 当用户点击或选择QComboBox中的选项时,就会触发currentIndexChanged信号,从而调用selectionChanged函数。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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