Swing014——JTextArea:文本域组件

article/2025/10/3 21:26:26

一、API简介


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二、实例

package component;import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.Dimension;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;import javax.swing.JButton;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.JScrollPane;
import javax.swing.JTextArea;
import javax.swing.JTextField;public class TestJTextArea {public static void main(String[] args) {// 1、创建一个顶层容器JFrame jFrame = new JFrame("JTextArea多行文本款");// 设置大小jFrame.setSize(600, 400);// 设置位置居中(在设置大小之后)jFrame.setLocationRelativeTo(null);// 设置关闭时推出虚拟机JVMjFrame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);// 2、创建一个中间容器JPanel jPanel = new JPanel(new BorderLayout());// 创建多行文本框final JTextArea jtestArea = new JTextArea(8, 12);// 设置大小jtestArea.setPreferredSize(new Dimension(300, 250));// 设置自动换行jtestArea.setLineWrap(true);// 将多行文本框添加到坤东面板中,位置上北jPanel.add(new JScrollPane(jtestArea), BorderLayout.CENTER);JPanel jPanel2 = new JPanel();JTextField jTextField = new JTextField();jTextField.setPreferredSize(new Dimension(80, 35));jPanel2.add(jTextField);// 创建按钮JButton jButtonSend = new JButton("添加到多行文本框中");jButtonSend.addActionListener(new ActionListener() {@Overridepublic void actionPerformed(ActionEvent e) {// 追加内容jtestArea.append(jTextField.getText() + "\n");}});jPanel2.add(jButtonSend);// 创建按钮JButton jButtonGet = new JButton("获取多行文本框内容");jButtonGet.addActionListener(new ActionListener() {@Overridepublic void actionPerformed(ActionEvent e) {System.out.println(jtestArea.getText());}});jPanel2.add(jButtonGet);// 添加面板到最下面(面板包含多个空间)jPanel.add(jPanel2, BorderLayout.SOUTH);// 将中间容器添加到顶层容器中jFrame.setContentPane(jPanel);// 显示窗口jFrame.setVisible(true);}
}

在这里插入图片描述


http://chatgpt.dhexx.cn/article/G98SKeYW.shtml

相关文章

AUC和ROC

AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于yx这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器…

如何理解西瓜书中AUC和Lrank

首先AUC的定义就是ROC曲线的面积。这是西瓜书上给的定义式子 很容易看出是微积分的思想。 为什么说AUC越大ROC越理想呢?首先思考一下ROC的定义是什么,从定义入手一切都很简单。只不过是概念多了可能会把你给绕糊涂了。ROC曲线是这样画出来的&#xff1a…

模型评估指标AUC

模型评估指标AUC 、 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于yx这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0,检测方法真实…

AUC与ROC

ROC曲线 含义 ROC曲线用来衡量阈值对模型的影响,在模型输入不变的情况下改变判断标准而获得不同的结果。是一条描述随着判断阈值变化而得到不同真阳率和假阳率结果的曲线。 例子 为了直观理解,我们做出以下三个假设: 假设1 感冒有三种…

ROC与AUC理解

ROC与AUC 简介ROC曲线ROC的动机ROC曲线特殊点 ROC曲线的绘制为什么使用ROCROC曲线使用多个实例概率/得分相同 AUC(Area Under ROC Curve)AUC判断分类器优劣的标准:AUC的物理意义损失公式AUC值的计算对于auc物理意义的理解: sklearn使用参考 简介 ROC:&a…

AUC的两种计算方式

1.什么是AUC? 推荐 搜索场景下的auc理解_凝眸伏笔的博客-CSDN博客_搜索auc 随机抽出一对样本(一个正样本,一个负样本),然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测,预测得到正样本的概率大于负样本概率…

AUC到底是什么?

前言 上一篇单值AUC计算优化里,提到了AUC,AUC的全名是Area Under Curve,就是ROC曲线下的面积,上一篇文中提到了AUC是评估模型整体排序能力的,但是具体是什么没有进行展开介绍,考虑到可能很多人对这么个玩意…

matlab计算auc,ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器…

加了权重样本的AUC如何计算

加了权重样本的AUC如何计算?对理解roc_auc_score函数里sample_weight参数以及xgb模型赋予样本权重再评估都有帮助哦~ 一、 roc_auc_score函数中有个参数是sample_weight,可以给样本设置权重。一直不太理解加上weight怎么来计算AUC&#xff…

机器学习之AUC

深入理解AUC AUC是什么 auc是roc曲线的面积,常用来评价二分类系统的好坏。 AUC如何计算 对于二分类问题,预测模型会对每一个预测样本一个得分p,然后选取一个阈值t,当 p > t p>t p>t时,样本预测为正&#…

ROC和AUC

目录 ROC AUC ROC ROC曲线是Receiver Operating Characteristic Curve的简称,中文名为"受试者工作特征曲线"。ROC曲线的横坐标为假阳性率(False Postive Rate, FPR);纵坐标为真阳性率(True Positive Rate, TPR).FPR和TPR的计算方法分别为 F…

Rank: AUC

最近计算了搜索排序的auc指标,记录一下~ AUC很大一个好处是其对正负样本比例不敏感 AUC的三种定义: AUC:一个正例,一个负例,预测正样本为正的概率值比预测负样本为正的概率值还要大的可能性。从一堆0和1中&#xff0c…

auc计算 matlab代码,AUC计算

思路 为最终比较划分好测试集和不存在边集【全集1-train-test-对角元】,根据集合中非零元【即边的数目】构建比较矩阵test_rd【比较n次,随机生成n个值右取整作为抽取的要比较的边】,下一步对test的邻接矩阵赋值,相似性指标给予一个分值存入test_pre,然后依据判断条件【tes…

AUC

最近我们在尝试深度学习模型,离线的auc已经高于基线,上线后ctr表现也优于基线,但是基于线上实际反馈的打点日志,深度学习的模型的auc要明显低于基线。但以前的模型迭代auc是可以和线上ctr对应的。 这个问题比较奇怪,一…

AUC详解

AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义,AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以,在理解AUC之前,要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵,因此,我们先从混淆矩阵开始谈起。…

笔记︱统计评估指标AUC 详解

文章目录 1 AUC的两种解读视角:1.1 ROC曲线与坐标轴形成面积1.2 古典概率模型——求导AUC 2 AUC的特性与优劣3 AUC多大才算好?4 线上、线下AUC差异较大成因分析4.1 业务场景使用AUC:点击模型与购买模型的差异4.2 线上、线下AUC有差异 5 AUC逻…

AUC原理详细讲解

一、AUC含义 首先,在试图弄懂AUC和ROC曲线之前,首先要彻底理解混淆矩阵的定义! 混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念,其意义如下: 称预测类别为1的为Positive(阳性)&#x…

详解AUC指标

AUC指标 AUC是一个模型评价指标,用于二分类模型的评价。AUC是“Area under Curve(曲线下的面积)”的英文缩写,而这条“Curve(曲线)”就是ROC曲线。 ROC:受试者工作特征曲线    为什么要用AUC作为二分类…

机器学习篇-指标:AUC

AUC是什么东西? AUC是一个模型评价指标,只能够用于二分类模型的评价,对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标: 比如:logloss,accuracy,precision 在上述的评价指标当中,数据挖掘…

网络: 快速理解NAT与NAPT的区别

NAT:网络地址转换 。 NAPT:网络地址端口转换。 (通俗的讲)它们都是地址转换,NAPT与NAT的区别在于 NAT是NAT是一对一转换,NAPT是多对一转换。通俗来说NAT是一个内部地址转换成一个外部地址进行通信的,而NAPT是多个内部地…