Rainmeter Quick Ball 스킨 by HarryAwanda (다운로드)


데스크톱에서 사용할 수 있는 Floating Action Button 같은 것입니다. (from MIUI8)




(normal)

(hover, down)

(클릭 시 메뉴)



아이콘은 https://goo.gl/m1pxbe 에서 64dp, 원하는 색으로 설정하고 

원하는 아이콘은 골라서 아래 폴더에 64x64 파일(mdpi)을 저장합니다. 

(Documents\Rainmeter\Skins\Quick Ball\@Resources\Images)



& 액션 및 아이콘 변경하는 법


Quick ball을 우클릭하고 QuickBall Config에서 변경한다.


또는 


Quick Ball 폴더에 있는 Ball-L.ini (왼쪽에 추가했을 경우 L, 오른쪽은 R) 을 열고

@Resources 폴더에 있는 Variables.inc 파일도 열어줍니다.


Variables.inc 에서

Icon에 있는 값을 바꿔 아이콘을 바꿀 수 있고 (ex: Icon1 = #@#Images\ic_home)

Path에 있는 값을 바꿔 행동을 바꿀 수 있습니다. (ex: Path5=!Execute ["C:\clean.bat"]


혹은  Ball-L.ini 에서 아래처럼 액션을 바로 바꿀 수 있다.


[1]

LeftMouseUpAction=!Execute ["C:\clean.bat"][!HideMeterGroup Shortcut][!ShowMeterGroup Ball][!HideMeterGroup Close]



clean.bat

(휴지통 바로 비우는 액션)



※ 위치를 보통으로 바꿔 바탕화면에서만 사용하게 할 수 있음

Ball-?.ini 에서 맨 위 onrefreshaction 지우면 재부팅할 때 가장 위 고정으로 안바뀜



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import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()

G.add_edge(1, 2, weight=5)
G.add_edge(1, 3, weight=6)
G.add_edge(1, 4, weight=2)
G.add_edge(2, 4, weight=1)
G.add_edge(1, 4, weight=0.5)

pos=nx.spring_layout(G)  # positions for all nodes
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True)

# Add edge labels
labels = nx.get_edge_attributes(G,'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=labels)

'''
Node Color
https://goo.gl/4ETMpV
size 300 default
node_shape, alpha, cmap, vmin, vmax, ax, linewidths, label, **kwds
'''
nx.draw_networkx_nodes(G, pos,
                       nodelist=[1, 2],  # 노드 이름
                       node_color='#FF1744',  # 기본 'r', 'g', 'b' 색 지원
                       node_size=1000)

nx.draw_networkx_nodes(G, pos,
                       nodelist=[3, 4],
                       node_color='#673AB7',
                       node_size=1000)

# Save graph as png file
plt.savefig("graph.png")
# Show
plt.show()
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※ NetworkX 라이브러리 설치 필요

https://networkx.github.io/



위 그래프에서 1부터 6까지 가는 최단 경로와 길이를 구한다고 가정

최단 경로는 1 -> 4 -> 3 -> 6, 길이는 16이 나와야 함.


(1,3,6=18, 1,2,5,6=19, 1,4,3,5,6=20, 1,2,5,3,6=31... 이기 때문)


import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Directed Graph
G = nx.DiGraph()

# G 그래프 만들기 (node 간의 edge가 존재하면 add_node 하고 add_edge 안해도 됨
# G.add_edge(node_i, node_k, distance=X)

# 연결 안 된 노드가 있을 경우를 방지
if nx.has_path(G, sourceNode, targetNode):
    length = nx.shortest_path_length(G, source=sourceNode, target=targetNode, weight='distance')
    path = nx.shortest_path(G, source=sourceNode, target=targetNode, weight='distance')

# 그래프로 표현하기
pos=nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True)

labels = nx.get_edge_attributes(G,'distance')
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=labels)

# graph.png 로 저장
plt.savefig("graph.png")
plt.show()


length는 16

path는 ['1', '4', '3', '6']


nx.shortest_path_length가 최단 경로 길이 구하는 함수 (실수)

nx.shortest_path가 최단 경로 구하는 함수 (['A', 'B', 'C'] 형식)

(위 함수들은 dijkstra 알고리즘 사용)


사용법은 그래프 G, 출발 노드, 도착 노드, weight 지정하면 끝

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import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 6)
y1 = [0.01, 0.019, 0.042, 0.038, 0.062]  # 함수로 해도 됨
y2 = [0.02, 0.021, 0.03, 0.036, 0.044]
plt.plot(x, y1, label="Label 1")  # y1 데이터 라벨
plt.plot(x, y2, label="Label 2")  # y2 데이터 라벨
plt.xlabel("X Label")  # X 축 라벨
plt.ylabel("Y Label")  # Y 축 라벨
plt.title('Title')
plt.legend()  # Places a legend(범례) on the axes.
plt.show()


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※ 폰트는 굵고 큰 게 좋음


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