WinForm 画布的标尺和网格

1.ctrl+n 新建对话框(针对画布进行设置) 设置完毕后敲回车 2.ctrl+o (字母)  打开素材对话框 3.画布的三种显示方式切换:f 4.隐藏工具箱.工具属性栏.悬浮面板:Tab 5.缩放工具:z 缩放后恢复到实际大小:右键-->实际像素 6.ctrl+0 (数字)  满画布显示 7.空格:暂时切换到抓手工具(移动画布) 8.网格:ctrl+ "  (参考线的单位必须和画面的单位统一) 9.首选项:ctrl+k--->ctrl+8(参考线网格和切片) 10.辅助线:ctr

1. 自定义你的工作界面 在工具栏上右键,选择Customize Toolbar 你将会看到更多工具,试着拖拽它们到工具栏,然后看看都有什么用. 我最常用的Make Table 和Combine Shapes. 2. 样式刷(拷贝部分属性) 在 Omnigraffle 中,可以通过拖拽指示器到另一个组件上的方式将包括边框填充颜色等样式复制过去,也可以复制任意单一属性,大大节省了重复或近似组件的样式修改成本. 在Photoshop里面又“拷贝图层样式”的功能,原来在OmniGraffle里也有,而

02原理图工作环境设置原理图画布由画布和边界(Border)构成.可以通过DocumentOptions设置(快捷键DO).DocumentOptions设置-----------------------------SheetOption原理图设置>>Grids 网格 Visible可视网格(也就是在画布中出现的网格) Snap(用户可以操作的网格最小间距,也就是按一次右方向键跳动的格数)可以通过界面中右上角网格键进行改变,快捷键G可以在设定的网格间距之间切换.>>Electria

尊重原创转载请注明:From AigeStudio(http://blog.csdn.net/aigestudio)Power by Aige 侵权必究! 炮兵镇楼 近期龙体欠安.非常多任务都堆着,虽说如此.依然没有停下学习的步伐,尽管偶尔还会有点头痛.可是孤依然在学习--自赞一个~ 在1/3中我们结束了所有的Paint方法学习还略带地说了下Matri的简单使用方法,这两节呢,我们将甩掉第二个陌生又熟悉的情妇:Canvas. Canvas从我们该系列教程的第一节起就嘚啵嘚啵个没完没了.差点儿每一

Matlab提供了合并多个.fig文件的函数subplot(),通过调用subplot()函数可以将多个.fig合并为一个大的.fig文件.具体的工作原理是:subplot将画布划分为一个网格(grid),通过指定每个子fig文件的位置,将多个子fig合并为一个大的fig.该函数常用的方法如下:subplot(m, n, p),m表示网格的行数,n表示网格的列数,p表示子fig文件在网格中的位置.比如m = 3, n = 2, 不同p值如下图所示: 完整的代码如下所示: h1 = openfig

Canvas是HTML的API,我们可以用它在网页中实时的来生成图像. 文章导读 1.必备技能 2.用于画图的函数 例子: -会话气泡-    -心形-    -钟表-      -星球里的星星- -调色板-      -鼠标绘图-      -旋转的小方块- 3.图像的处理 例子: -图像的灰度和翻转效果-     -拾色器- -放大镜-      -图像的高斯模糊- 一.必备技能 <canvas id="Canvas" width="400" height

尊重原创转载请注明:From AigeStudio(http://blog.csdn.net/aigestudio)Power by Aige 侵权必究! 炮兵镇楼 最近龙体欠安,很多任务都堆着,虽说如此,依然没有停下学习的步伐,虽然偶尔还会有点头痛,但是孤依旧在学习……自赞一个~ 在1/3中我们结束了全部的Paint方法学习还略带地说了下Matri的简单用法,这两节呢,我们将甩掉第二个陌生又熟悉的情妇:Canvas.Canvas从我们该系列教程的第一节起就嘚啵嘚啵个没完没了,几乎每个View都

阅读目录 一.组件效果预览 二.初次接触 1.Gojs简介 2.使用入门 三.综合效果 1.自定义流程的使用 2.工业流程图 四.总结 正文 前言:之前分享过两篇关于流程画图的前端组件,使用的jsPlumb.这个组件本身还不错,使用方便.入门简单.轻量级,但是使用一段时间下来,发现一些弊病,比如组件不太稳定,初始进入页面的时候连线的样式有时会乱掉,刷新页面之后才能恢复正常,而且连线样式比较单一,容易让人产生视觉疲劳,加之最近公司在大力推行所谓的“工业4.0”,除了对自动化控制要求的提高之外,对这

楔子 下面我们来进行高级图表的绘制,说是高级图表,其实也不算高级.以下代码在jupyter notebook上运行,先导入以下模块 import plotly as py import plotly.graph_objs as go import numpy as np import pandas as pd import datetime 时间序列 plotly对时间的支持特别友好,即支持字符串格式.也支持日期格式,而且使用起来比较简单. x0 = [datetime.date(2018, 1