?指定坐标初始化的代码问题

烂熊邓 2011-10-18 07:36:42
各位大侠:
这里有段代码不是很懂:
private void Form1_MouseDown(object sender,MouseEventArgs e)
{
mouse_offset=new Point(-e.X,-e.Y); //这里是什么意思;为甚么用 -e;前面的mouse_offset是系统的变量么?因为没有见到它的声明。
}

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classbob 2011-10-18
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代码的逻辑自己好好看一下吧
无框窗体的移动有很简单的做法:

public const int WM_NCLBUTTONDOWN = 0xA1;
public const int HTCAPTION = 2;

[DllImport("user32.dll")]
public static extern int SendMessage(IntPtr hwnd, uint msg, int wParam, int lParam);

protected override void OnMouseDown(MouseEventArgs e)
{
base.OnMouseDown(e);

this.Capture = false;
SendMessage(this.Handle, WM_NCLBUTTONDOWN, HTCAPTION, 0);
}
烂熊邓 2011-10-18
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[Quote=引用 3 楼 classbob 的回复:]
引用 2 楼 lanxiongdeng 的回复:

引用 1 楼 classbob 的回复:
是-(e.X),目的是对鼠标位置的XY坐标取反
不是系统变量,你F12看一下他在哪里定义的


大侠
的确mouse_offset不是系统的变量,它之前就定义了的
但是,为什么 mouse_offset=new Point(-e.X,-e.Y); //用指定坐标初始化
这里为啥要用对鼠……
[/Quote]

我是做无框窗体,窗体上添加一个“关闭按钮”,并且可以实现鼠标拖动窗体移动的功能。
烂熊邓 2011-10-18
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[Quote=引用 3 楼 classbob 的回复:]
引用 2 楼 lanxiongdeng 的回复:

引用 1 楼 classbob 的回复:
是-(e.X),目的是对鼠标位置的XY坐标取反
不是系统变量,你F12看一下他在哪里定义的


大侠
的确mouse_offset不是系统的变量,它之前就定义了的
但是,为什么 mouse_offset=new Point(-e.X,-e.Y); //用指定坐标初始化
这里为啥要用对鼠……
[/Quote]
我的程序:一个无框窗体上有个“关闭”按钮,并且能用鼠标实行拖动。
classbob 2011-10-18
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[Quote=引用 2 楼 lanxiongdeng 的回复:]

引用 1 楼 classbob 的回复:
是-(e.X),目的是对鼠标位置的XY坐标取反
不是系统变量,你F12看一下他在哪里定义的


大侠
的确mouse_offset不是系统的变量,它之前就定义了的
但是,为什么 mouse_offset=new Point(-e.X,-e.Y); //用指定坐标初始化
这里为啥要用对鼠标位置的X Y 坐标……
[/Quote]
这要看你的程序是要做什么呀。你Find All References看一下所有用到mouse_offset的地方,看看他都用来做了些什么
烂熊邓 2011-10-18
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[Quote=引用 1 楼 classbob 的回复:]
是-(e.X),目的是对鼠标位置的XY坐标取反
不是系统变量,你F12看一下他在哪里定义的
[/Quote]

大侠
的确mouse_offset不是系统的变量,它之前就定义了的
但是,为什么 mouse_offset=new Point(-e.X,-e.Y); //用指定坐标初始化
这里为啥要用对鼠标位置的X Y 坐标去反啦?
classbob 2011-10-18
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是-(e.X),目的是对鼠标位置的XY坐标取反
不是系统变量,你F12看一下他在哪里定义的
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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