WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Курсор Tkinter Rotated Resizing

Итак, я работал с использованием курсоров Tkinter и нашел этот список всех курсоров, которые он предлагает: https://anzeljg.github.io/rin2/book2/2405/docs/tkinter/cursors.html

Теперь меня заинтересовали эти:

введите здесь описание изображения

Эти курсоры появляются, когда вы изменяете размер окна, но некоторые из них отсутствуют. Когда вы изменяете размер окна в обоих направлениях (ширина и высота), вы получаете курсор со стрелкой, повернутой на 45 градусов, который не является частью этого списка...

Итак, предлагает ли Tkinter этот курсор? есть ли способ добавить этот курсор и использовать его?


  • Почему бы вам не использовать курсоры xxxx_xxxx_corner? 06.07.2020
  • Если у меня не будет другого выбора, я, вероятно, пойду с ними. Но они не те, кого я ищу. Они не только имеют стрелку, но и 2 линии вокруг них и полностью отличаются от набора курсоров sb. 06.07.2020
  • Если ваша платформа — Windows, попробуйте size_nw_se или size_ne_sw. См. документ. 06.07.2020

Ответы:


1

Ответ да:

import tkinter as tk


window = tk.Tk()

tk.Label(window, bg='red', width=50, height=20,cursor='size_ne_sw').pack(expand=True, fill='both')


window.mainloop()

см. подробности

06.07.2020
  • Спасибо! Я искал список курсоров, и другой веб-сайт был самым близким, который я нашел. буду использовать это сейчас :) 06.07.2020
  • Новые материалы

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]