カスタムビューでは、ビットマップを描画するときとき
canvas.drawBitmap（ビットマップ、マトリックス、ペイント）
マトリックスの影響を示す行列、オンラインチャートであるマトリックスを、使用する方法
各数値行列1.Matrixの効果
X軸の最初の行の効果を、それぞれ、スケール、スキュー剪断、翻訳トランススケーリングされた
第二列の最初の行に類似するY軸に影響を与える、行列乗算をパターンに適用される
回転変位によって影響される、ありますDESCRIPTIONスケーリングおよび剪断は
例スケーリング、スケールを与える
点と元のデータ行列の座標、行列乗算、行ごと右側である
X = K1の* X0 + 0 *の Y0 + 0 * 1 = K1を* X0は、
X座標がK1回スケーリングされることが分かる
= 0 *のX0 + K2 * yを
Y0 + 0 * 1 = K2の*のY0は、 Yは、K2時間スケール時間を調整することがわかります
つまり、画像への影響は、ズームのための2つの位置を示します
2.前と後の基本的な違いについて言います
私は、後に遭遇し、ここで終わりにベースノート、preXXXの方法をとpostXXXはメソッド混乱
などの
翻訳
1.preTranslateを（）、ソースを説明しました
/**
* Preconcats the matrix with the specified translation. M' = M * T(dx, dy)
*/
public boolean preTranslate(float dx, float dy) {
nPreTranslate(native_instance, dx, dy);
return true;
}
M' = M * T(dx, dy)
也就是原矩阵在左边，要实现平移转换的的操作在右边，也可以说是原矩阵的左乘
T(dx, dy)就是一个函数表示，表示构造一个平移矩阵
M为原矩阵，当新建一个Matrix，就是一个单位矩阵，下图就是个单位矩阵，
斜边为1，其余为0
2.如果是postTranslate，源码说明
/**
* Postconcats the matrix with the specified translation. M' = T(dx, dy) * M
*/
public boolean postTranslate(float dx, float dy) {
nPostTranslate(native_instance, dx, dy);
return true;
M' = T(dx, dy) * M
也就是原矩阵的右乘
矩阵乘法的特性是：
矩阵乘法不满足交换律，即 AB ≠ BA
矩阵乘法满足结合律，即 (AB)C = A(BC)
矩阵与单位矩阵相乘结果不变，即 A * I = A
对于左乘和右乘有什么影响，特别是多个操作结合，比如preTranslate，preScale
等等。计算起来很复杂
网上有一种说法，说的是
preXXX就是先执行，postXXX就是后执行，但是其实我们知道，代码的执行顺序
是根据你写的代码先后，preXXX和postXXX在我们调用的时候就已经执行，得到
了新的Matrix，比如执行preTranslate，preScale
M’ = M * T * S T表示preTranslate，S表示preScale
调用了M*T就已经产生新的Matrix内部结构，然后再和S操作
所以我们在用的时候我想可以这么理解
用法结论
就是在执行逻辑上，比如，我们想要先位移，再缩放，再旋转，我们想要的是执行这个结果
就可以preRotate，preScale，preTranslate，按这个顺序调用，内部公式就是
M’ = M * R * S * T
我们可以逻辑上认为越靠右边的行为越先执行，但是代码执行顺序不是如此，只是我们为了
达到目标效果，逻辑上这么想，内部经历了复杂计算对应了我们的逻辑执行顺序，
得到我们想要的Matrix，这个Matrix实现了这个逻辑顺序下的计算，但是具体内部是怎么计算
出来的，我也无法得知，也期待有喜欢研究的道友讲解
override fun onDraw(canvas: Canvas?) {
super.onDraw(canvas)
//保存画布状态
canvas!!.save()
//重置Matrix，避免后续影响
mMatrix.reset()
//画布平移，將画布中心移动到屏幕中心
canvas.translate(width/2f,height/2f)
//先画出原图做对比
canvas.drawBitmap(bitmap,0f,0f,null)
//先画一个只旋转和平移的图，为了和下面的操作对比，看scale和translate谁先执行
（逻辑上）
mMatrix.preRotate(90f)
mMatrix.preTranslate(100f,100f)
canvas.drawBitmap(bitmap,mMatrix,null)
mMatrix.reset()
//实现我们之前说的平移，缩放，旋转的操作，按这个顺序
mMatrix.preRotate(progress)
mMatrix.preScale(0.5f,0.5f)
mMatrix.preTranslate(100f,100f)
canvas.drawBitmap(bitmap,mMatrix,null)
canvas.restore()
}
效果图如下
最右边的是原图，可以看到在屏幕中心点开始绘制
最左边的是没有缩放的
最小的是3个操作都有的
我平移了（100，100），也就是向右100，向下100（屏幕坐标系是向下为Y轴正向）
假设是先做的缩放再做的平移，那么缩放时候是在原点缩放，也就是屏幕中心，那么他的左上角还应该是（0,0），然后平移了（100,100），左上角旋转后现在最终视觉上成了右上角，
那么右上角坐标现在应该是（-100,100）
但是我们看到只做了旋转和平移的那张图，也就是最左边的，他明显更加远离原点，说明他的位置才是（-100,100）
所以就说明最小的那张图先做了平移操作，坐标变成（100,100），旋转后变成（-100,100），最后坐了缩放，缩放是根据原点缩放，所以那个点缩放了一般变成了（-50,50），所以就是我们说的顺序
再做个实验，如果我们最后一步是postTranslate，能不能达到我们逻辑上的最后做平移呢
override fun onDraw(canvas: Canvas?) {
super.onDraw(canvas)
// canvas!!.drawBitmap(bitmap,Rect(0,0,(bitmap.width*progress).toInt() ,bitmap.height),
// RectF(0f,0f,bitmap.width*progress,bitmap.height.toFloat()), Paint())
// canvas!!.drawBitmap(bitmap,0f,0f,null)
// canvas.translate(0f,bitmap.height.toFloat()+200f)
canvas!!.save()
mMatrix.reset()
canvas.translate(width/2f,height/2f)
canvas.drawBitmap(bitmap,0f,0f,null)
mMatrix.preRotate(progress)
mMatrix.preTranslate(100f,100f)
canvas.drawBitmap(bitmap,mMatrix,null)
mMatrix.reset()
mMatrix.preRotate(progress)
mMatrix.preScale(0.5f,0.5f)
//改成postTranslate，之前是preTranslate
mMatrix.postTranslate(100f,100f)
canvas.drawBitmap(bitmap,mMatrix,null)
canvas.restore()
}
这样公式就变成
M' = T * M * R * S
レンダリングの外観
左上及び移動距離の原点を見ることができ
、その後、元に図中左から右上隅を見て、それらの間の距離と同じ、画像が最初に経験したことを示す
スケールをそのまま座標の原点は、右下に移動します100、100は、また、上記のことが証明された
アプローチが可能です。
再びそれを言います
コードの実行の順序があれば、事前と事後に従ったものではなく、実行する必要がありますが、私たちは何をしたい
、我々は彼が効果ロジックを実現しましょう、あなたはの使用の合理化する方法を考えるために、上記の指示に従うことができます
各缶、事前と事後式が書き出され、その後、式を見て右から左に、最終結果を見ては、
一貫性があり、憶測ではありません。
反例がある場合は、あなたに感謝し、私に修正する機会を与え、私にメッセージを与えることを歓迎
参考記事：
カスタムビュー高度な-マトリックス原則
このリファレンスの記事ブログのシリーズである、あなたが見ることができる、カスタムビューたくさんのことを学ぶことができます