tk的.insert('end', "{}\n".format(str(text)))怎么修改文本样式

时间: 2024-02-21 22:00:47 浏览: 18
你可以使用tag来设置插入到Text widget中的文本样式。可以先使用tag_configure()方法定义tag的样式,然后使用tag_add()方法将tag应用于插入到Text widget中的文本。以下是一个示例代码: ``` text_widget.tag_configure("bold", font=("Arial", 12, "bold")) text_widget.insert('end', "This is bold text.", "bold") ``` 这将在Text widget的末尾插入一段文本"This is bold text.",并将其应用名为"bold"的tag,该tag设置了字体为Arial、大小为12、加粗。 你可以根据需要修改tag的样式,或者定义多个tag来应用于不同的文本部分。例如,以下代码将设置插入到Text widget中的第一行前三个字符为红色、下划线、加粗: ``` text_widget.tag_configure("bold_red_underline", font=("Arial", 12, "bold"), foreground="red", underline=True) text_widget.insert('end', "This is an example text.", "bold_red_underline 1.0 1.3") ``` 这将在Text widget的末尾插入文本"This is an example text.",并将名为"bold_red_underline"的tag应用于第一行前三个字符,该tag设置了字体为Arial、大小为12、加粗、颜色为红色、下划线。 希望这些信息对你有所帮助!

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from random import seed,randrange # 模拟历史电影打分数据 seed(2050) data = {'user'+str(i):{'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1, 6) for j in range(randrange(3, 10))} for i in range(10)} #print(data) # 当前用户打分数据 user = {'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1,6) for i in range(5)} #print(user) # 基于用户的协同过滤算法原理: # 两个用户共同打分的电影最多,并且所有电影打分差值的平方和最小 f = lambda item:(-len(item[1].keys()&user), sum(((item[1].get(film)-user.get(film))**2 for film in user.keys()&item[1].keys()))) # 寻找最相似的用户及其对电影打分情况 similarUser, films = min(data.items(), key=f) #print(similarUser, films) print('known data'.center(50, '=')) print(data) print('current user'.center(50, '=')) print(user) print('most similar user and his films'.center(50, '=')) print(similarUser, films, sep=':') print('recommended film'.center(50, '=')) # 在当前用户没看过的电影中选择打分最高的进行推荐 recommended_film = max(films.keys() - user.keys(), key=films.get) # 创建GUI界面 root = tk.Tk() root.title("电影推荐系统") # 显示已有的电影数据 text1 = tk.Text(root, height=10, width=50) text1.insert(tk.END, "已有电影数据:\n") for u, f in data.items(): text1.insert(tk.END, "{}: {}\n".format(u, f)) text1.pack() # 显示当前用户的打分数据 text2 = tk.Text(root, height=5, width=50) text2.insert(tk.END, "当前用户打分数据:\n") text2.insert(tk.END, "{}\n".format(user)) text2.pack() # 显示最相似的用户及其对电影的打分情况 text3 = tk.Text(root, height=5, width=50) text3.insert(tk.END, "最相似的用户及其对电影的打分情况:\n") text3.insert(tk.END, "{}: {}\n".format(similarUser, films)) text3.pack() # 显示推荐的电影 text4 = tk.Text(root, height=5, width=50) text4.insert(tk.END, "推荐的电影:\n") text4.insert(tk.END, "{}\n".format(recommended_film))text4.pack() root.mainloop() 以上代码的效果分析

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检测鼠标事件 def mouse_event(self, event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP and x > 550 and y < 50: def open_login_window(my_window, on_entry_click): loginwindow = LoginWindow(on_entry_click) loginwindow.transient(my_window) loginwindow.wait_visibility() loginwindow.grab_set() def quit_window(my_window): # self.camera_process.terminate() my_window.destroy() # 虚拟键盘 def on_entry_click(self, event, entry): if self.keyboard_window: self.keyboard_window.destroy() keyboard_window = tk.Toplevel(self) keyboard_window.title("虚拟键盘") keyboard_window.geometry("610x140") keyboard_window.resizable(False, False) button_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '<-', 'q', 'w', 'e', 'r', 't', 'y', 'u', 'i', 'o', 'p', 'a', 's', 'd', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'l', 'z', 'x', 'c', 'v', 'b', 'n', 'm'] row = 0 col = 0 for button_text in button_list: button = tk.Button(keyboard_window, text=button_text, width=3) if button_text != '<-': button.config(command=lambda char=button_text: entry.insert(tk.END, char)) else: button.config( command=lambda char=button_text: entry.delete(len(entry.get()) - 1, tk.END)) button.grid(row=row, column=col) col += 1 if col > 10: row += 1 col = 0 keyboard_window.deiconify() self.keyboard_window = keyboard_window # 登录界面 my_window = tk.Tk() my_window.title("登录") my_window.geometry("300x200") # 计算窗口位置,让其出现在屏幕中间 screen_width = my_window.winfo_screenwidth() screen_height = my_window.winfo_screenheight() x = (screen_width - 300) // 2 y = (screen_height - 200) // 2 my_window.geometry("+{}+{}".format(x, y)) my_window.wm_attributes("-topmost", True) login_button = tk.Button(my_window, text="登录", font=('Arial', 12), width=10, height=1, command=lambda: open_login_window(my_window, on_entry_click)) login_button.pack(side='left', expand=True) exitbutton = tk.Button(my_window, text="退出", font=('Arial', 12), width=10, height=1, command=lambda: [quit_window(my_window)]) exitbutton.pack(side='left', expand=True) my_window.mainloop() if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP and x < 50 and y > 1000: cv2.destroyAllWindows() 在此基础上请实现让tk界面不会出现重影 用中文回答

编写代码设计一个根据已有电影数据的用户评分,对某用户进行最感兴趣电影的推荐。 (1)首先需要生成数据模拟(也可以使用真实数据)多人对多个电影的打分(1-6 分)。 默认10个用户,总共15部电影。每个用户至少评3部,最多10部电影。 (2)然后根据这些数据对某用户 A 进行推荐。推荐规则为:在已有数据中选择与该用户 A 的爱好最相似的用户 B,然后从最相似的用户 B 已看过但用户 A 还没看过的电影中选择用户 B 打分最高的电影推荐给用户 A。 相似度的计算标准为:1)两个用户共同打分过的电影越多,越相似;2)两个用户对共同打分的电影的打分越接近,越相似。 (3)使用tkinter实现GUI编程。from random import seed,randrange # 模拟历史电影打分数据 seed(2050) data = {'user'+str(i):{'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1, 6) for j in range(randrange(3, 10))} for i in range(10)} #print(data) # 当前用户打分数据 user = {'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1,6) for i in range(5)} #print(user) # 基于用户的协同过滤算法原理: # 两个用户共同打分的电影最多,并且所有电影打分差值的平方和最小 f = lambda item:(-len(item[1].keys()&user), sum(((item[1].get(film)-user.get(film))**2 for film in user.keys()&item[1].keys()))) # 寻找最相似的用户及其对电影打分情况 similarUser, films = min(data.items(), key=f) #print(similarUser, films) print('known data'.center(50, '=')) print(data) print('current user'.center(50, '=')) print(user) print('most similar user and his films'.center(50, '=')) print(similarUser, films, sep=':') print('recommended film'.center(50, '=')) # 在当前用户没看过的电影中选择打分最高的进行推荐 将以上代码根据要求完善

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