$.each(djson, function(i, data) { //验证 if (ewm==data.sn) { console.log("输入正确"); } else{ alert("输入错误,数据库不存在"); }; str += "<tr><td>" + data.sn + "</td><td>" + data.dv + "</td></tr>"; }); 输入正确的ewm就查询,错误的就提示并返回,if只循环一次 具体代码

时间: 2024-03-09 09:46:53 浏览: 107
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判断输入数据是否符合要求

你可以在循环中添加一个布尔变量 `isValidInput` 来记录是否有匹配的输入值。循环结束后,根据 `isValidInput` 的值来判断输入是否正确。 下面是一个示例代码: ```javascript let isValidInput = false; $.each(djson, function(i, data) { if (ewm == data.sn) { console.log("输入正确"); isValidInput = true; } str += "<tr><td>" + data.sn + "</td><td>" + data.dv + "</td></tr>"; }); if (isValidInput) { // 匹配到了输入值,执行查询操作 } else { // 没有匹配到输入值,提示错误 alert("输入错误,数据库不存在"); } ``` 在上面的代码中,我们定义了一个布尔变量 `isValidInput`,在循环中如果找到对应的输入值,则将其设置为 `true`。在循环结束后,根据 `isValidInput` 的值来判断输入是否正确。如果为 `true`,则表示输入值匹配成功,可以执行查询操作;否则,表示输入值不存在,需要提示错误。
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下面这段代码什么意思:for i in range(1,backward+1): df['avgDiff'+str(i)] = df['avgVehicleSpeed'].shift(i-1)/ df['avgVehicleSpeed'].shift(i) - 1 df['avgDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['avgDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowDiff'+str(i)] = df['vehicleFlowRate'].shift(i-1)/ df['vehicleFlowRate'].shift(i) - 1 df['flowDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowTraffic'+str(i)] = df['trafficConcentration'].shift(i-1)/ df['trafficConcentration'].shift(i) - 1 df['flowTraffic'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowTraffic'+str(i)].fillna(method='bfill') # EWL df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean*0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means*0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))

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