求助,实现如下图的日期滚动选择控件?

JimCarter
领域专家: 后端开发技术领域
2017-06-08 03:24:28
求思路!
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JimCarter 2017-10-27
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@andian2016 最後沒有实现发帖时的那个功能,只实现了如2楼所示的功能
andian2016 2017-10-26
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楼主的最新实现的代码有么?我也想要你发帖时的那个效果,你贴出来的链接是用Calendar实现的效果呀。
JimCarter 2017-08-11
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sorry 代码贴错了 实际上还是用的listbox
JimCarter 2017-08-11
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解决了忘了贴代码了 详见 http://blog.csdn.net/catshitone/article/details/73469115
_Naming_ 2017-08-09
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之前好像做过类似的 当时好像是直接设置了5个样式的 textblock(一个中间最前面,两个在两侧,两个最后面之显示一半),拖拽的时候播放放大缩小的动画,然后直接更改5个控件的值…
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关键看你数据从哪里来了,如果是自定义的日期数据,用ListBox+ListBoxItem动画都可以实现;如果像DatePicker控件那样的数据,得修改它的整体模板以及日期模板了。
JimCarter 2017-06-08
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引用 1 楼 qq14923349 的回复:
controltemplate 上下渐变色

首先谢谢一楼,补充一下吧,其实我是想要这种效果:


上下两个箭头可以点击列表里的item上移一个或下移一个,中间的那个Item突出显示。
qq14923349 2017-06-08
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controltemplate 上下渐变色
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,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。 - 添加必要的示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、表标题及例说明,以提升表的可读...

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