仿网易新闻Android源码：抽屉效果与横向滑动菜单

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资源摘要信息:"本资源是关于在Android平台上实现类似网易新闻客户端的抽屉效果，横向菜单以及页面滑动功能的源码。网易新闻客户端以其直观的用户体验和流畅的界面交互而受到用户的喜爱，其中抽屉效果、横向菜单和页面滑动是其关键的交互设计元素。本源码将详细展示如何在Android应用中搭建这三个功能的实现框架，通过源码的分析与理解，开发者可以快速学习并应用这些交互设计模式到自己的项目中。 知识点解析： 1. Android抽屉效果实现： Android抽屉效果通常指的是在屏幕边缘实现的滑动菜单，用户可以通过滑动屏幕边缘来展开或收起一个隐藏的菜单栏。这一功能在Android 3.0版本开始官方支持，通过DrawerLayout结合NavigationView组件来实现。源码中可能使用了类似的设计，通过监听用户的滑动操作来控制NavigationView的显示与隐藏。 2. 横向菜单实现： 横向菜单是指菜单项在水平方向上排列，常见于新闻应用、社交媒体应用等的底部导航栏。在Android中，可以通过创建一个水平滚动的LinearLayout来实现，其中每个菜单项为一个TextView或Button。为了实现动态效果，可能需要结合ViewPager或者RecyclerView来展示更多的菜单项，并实现平滑的水平滚动效果。 3. 页面滑动实现： 页面滑动通常是指在屏幕内滑动切换不同的内容视图，这在新闻应用中是常见的交互方式，如滑动查看不同的新闻列表或文章详情。在Android开发中，可以通过ViewPager、ViewPager2、FragmentStateAdapter等组件来实现页面间的滑动切换。源码中可能包含自定义ViewPager的滑动逻辑，确保流畅的用户体验。 4. 高仿网易新闻效果： 本源码的特色在于能够实现与网易新闻客户端类似的交互效果。开发者在实现时不仅需要关注基本功能的开发，还要关注细节设计，例如动画效果、滑动阈值、触摸反馈等，这些都是提升用户体验的关键元素。源码中可能包含大量的自定义View和动画，使得整体效果更接近网易新闻客户端。 5. Android应用开发实践： 本源码不仅是对以上三个功能的实现，也是对Android应用开发实践的一个展示。开发者可以通过阅读源码来了解如何将这些组件有效地组织在一起，如何处理不同组件间的数据交互，以及如何优化性能和响应速度。源码应该包含完整的项目结构，包括布局文件、资源文件、Java/Kotlin代码文件等，提供一个完整的开发案例。 总结： 通过分析和学习本源码，开发者可以加深对Android用户界面设计模式的理解，掌握如何创建具有流畅交互和良好用户体验的应用界面。特别是对于那些想要复制网易新闻客户端界面特点的开发者来说，本资源提供了一条捷径，可以节省大量的开发时间和研究成本。同时，这也是一个很好的学习机会，能够提升开发者在Android平台上的布局、动画和交互设计的能力。"

Android源码——网易新闻横向导航源码_new_64.zip

2021-10-08 上传
描述部分与标题相同，"Android源码——网易新闻横向导航源码_new_64.zip"，再次强调了这是关于Android平台上的源代码，特别是实现了网易新闻应用中的横向滑动导航功能。这个描述虽然简洁，但明确了我们关注的重点...

用类写这段代码#网格id查找四个顶点 l_grid_id = [] #网格id，以矩阵形式保存，eg：（1，1）表示第一行第一列的矩阵，按x轴遍历 l_1st_point = [] #第一个点坐标,左下 l_2nd_point = [] #第二个点坐标，左上 l_3rd_point = [] #第三个点坐标，右下 l_4th_point = [] #第四个点坐标，右上 for i in range(grid_num_x): for j in range(grid_num_y): each_grid_id = (i + 1, j + 1) each_1st_point = (i * unit_length, j * unit_width) each_2nd_point = (i * unit_length, (j + 1) * unit_width) each_3rd_point = ((i + 1) * unit_length, j * unit_width) each_4th_point = ((i + 1) * unit_length, (j + 1) * unit_width) l_grid_id.append(each_grid_id) l_1st_point.append(each_1st_point) l_2nd_point.append(each_2nd_point) l_3rd_point.append(each_3rd_point) l_4th_point.append(each_4th_point)

2023-05-25 上传
在这个类中，我们定义了一个构造函数 `__init__`，用于初始化网格的相关信息，即 `grid_num_x` 表示横向的网格数量，`grid_num_y` 表示纵向的网格数量，`unit_length` 表示每个网格的长度，`unit_width` 表示每个...

#第一個表格 self.table_frame = tk.Frame(self.result_text) self.table_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 创建表格 self.columns = ("69料號", "工單", "領板數量", "待測數量", "待裁數量", "待送修數量", "實際數量", "差異", "盤點人", "確認者") self.tree = ttk.Treeview(self.table_frame, show="headings", columns=self.columns, yscrollcommand=table_scroll_y.set, xscrollcommand=table_scroll_x.set) table_scroll_y.config(command=self.tree.yview) table_scroll_x.config(command=self.tree.xview) for col in self.columns: self.tree.heading(col, text=col) self.tree.grid(row=0, column=2, rowspan=5)

2023-06-15 上传
这段代码是用来创建一个表格的，其中用到了tkinter和ttk模块。表格中包含了多列数据，...表格中还包含了纵向和横向的滚动条，方便用户查看表格中的数据。最后使用for循环将表格中的每一列数据的列名设置为对应的文本。

3.统计氨基酸NC_045512_N.fasta文件中每种氨基酸的数目，并绘制条形图，要求从左到右按从高到低排列，标注横纵坐标的标签和名称，并将条带的颜色设置为 '#8DD3C7'。

2024-10-08 上传
x_labels, y_values = zip(*sorted_amino_acids) ax.bar(x_labels, y_values, color='#8DD3C7') ax.set_xlabel('氨基酸') ax.set_ylabel('频数') ax.set_title('氨基酸在NC_045512_N.fasta中的分布') # 横向标签从...

#夹抓张开值 gripper_open=_____ #机械臂闭合值 gripper_close=_____ 2.调试机械臂记录能看噊全部二维码的识别药瓶的位姿、初始位姿、home位姿。 #init位姿 init_pose_value=[_____,_____,_____] #home点位姿 home_pose_value=[_____,_____,_____] #识别药瓶的位姿 ckeck_pose_value=[_____,_____,_____] 3.测量以下几个部分的数值 #夹抓末端噊夹抓根部的距离 gripper_dis=_____ #摄像头噊夹抓的距离 cam_gripper_dis=_____ #瓶子的半径 box_r=_____ 4.根据药瓶和噇置盒的摆噇位置，通过夹噈和噇置实验，确定以下三个数值。 #夹噈瓶子的安全高度 gripper_box_safe_value=_____ #夹噈时距离标签的X轴横向距离 L_pick=_____ #噇置时距离噇置的Z轴垂直距离 height_value=_____

2023-07-14 上传
以下是补全代码的示例： ```python ...# 夹噈时距离标签的X轴横向距离 L_pick = _____ # 噇置时距离噇置的Z轴垂直距离 height_value = _____ ``` 请根据您具体的需求和数据来填充这些变量的值。

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

2023-05-30 上传
# 将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False dist = distMeans(dataSet, centroids, metric='euclidean') clusterAssment = ...

android开发怎么实现超出页面横向滑动

2023-07-12 上传
在 Android 开发中，要实现超出页面横向滑动，可以使用 ScrollView 或 HorizontalScrollView 组件。这两个组件都继承自 ViewGroup，并且提供了横向滑动的功能。 首先，在 XML 布局文件中，将你的内容布局放置在一个...

tkinter菜单栏横向

2023-05-30 上传
要创建一个水平的菜单栏，使用 `Menu` 和 `cascade` 方法即可。下面是一个简单的示例代码： ```python import tkinter as tk root = tk.Tk() # 创建菜单栏对象 menu_bar = tk.Menu(root) # 创建菜单项 file_menu...

default_task_config: { task_type: PIECEWISE_JERK_PATH_OPTIMIZER piecewise_jerk_path_optimizer_config { default_path_config { l_weight: 3.0 dl_weight: 2.0 ddl_weight: 80.0 dddl_weight: 4000.0 } lane_change_path_config { l_weight: 1.0 dl_weight: 5.0 ddl_weight: 800.0 dddl_weight: 30000.0

2023-07-13 上传
这段代码是一个配置块，用于定义默认任务配置和分段杰克路径优化器的路径配置。其中包含了两个部分： 1. `default_path_config`...通过调整这些权重参数，可以根据实际需求优化路径规划的结果，以达到更好的行驶效果。

基于Python 和tkinter 编写一个可视化工具，其中该程序会创建一个文本框用于输入JSON，且这个文本框下方提供一个格式化按钮，点击按钮后会将文本框内的JSON进行格式化，将格式化后的JSON替换文本框的内容。另一个输入框输入JSONPath表达式，提供一个确定按钮，点击确定后，程序会使用JSONPath表达式去解析JSON并提取元素值，输出到另一个文本框中。且所有文本框都要加上横向和纵向滚动条。只能使用grid

2023-05-25 上传
下面是一个基于Python和tkinter编写的可视化工具，实现了你所需要的功能： ```python import json import tkinter as tk from tkinter import scrolledtext from jsonpath_ng import parse class JSONFormatter: ...
宿迎
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