微信小程序 image 加载svg

时间: 2023-07-13 17:35:13 浏览: 179
微信小程序的 `image` 组件默认是不支持加载 `svg` 格式的图片的,但是可以通过一些方法实现加载 `svg` 图片。 一种方法是使用第三方的 `wx-svg` 库,它提供了一个 `svg` 组件,可以用来展示 `svg` 格式的图片。使用方法如下: 1. 安装 `wx-svg` 库 ``` npm install wx-svg --save ``` 2. 在需要使用 `svg` 图片的页面或组件中引入 `wx-svg` 组件 ```javascript import { WxSvg } from 'wx-svg'; ``` 3. 在模板中使用 `wx-svg` 组件展示 `svg` 图片 ```html <wx-svg class="svg-img" svg="{{svgData}}"></wx-svg> ``` 其中 `svgData` 是 `svg` 图片的数据,可以通过网络请求获取到。具体使用可以参考 `wx-svg` 的文档。 另外一种方法是将 `svg` 图片转换成 `base64` 编码的格式,然后直接将 `base64` 编码的字符串赋值给 `image` 组件的 `src` 属性,可以实现加载 `svg` 图片。但是这种方法的缺点是 `svg` 图片文件较大,转换成 `base64` 编码后会更大,会导致页面加载速度变慢。
相关问题

微信小程序怎么加载svg 图标

微信小程序可以通过使用 `wx.createInnerAudioContext` 方法来加载 SVG 图标。具体步骤如下: 1. 在小程序项目中添加 SVG 图标文件,通常以 `.svg` 作为文件扩展名。 2. 在需要使用 SVG 图标的页面或组件中,使用 `<svg>` 标签来创建 SVG 元素。 3. 在 `<svg>` 标签中添加 `<use>` 标签,用于引用 SVG 图标文件。例如: ```html <svg class="icon" aria-hidden="true"> <use xlink:href="/images/icons.svg#icon-name"></use> </svg> ``` 其中 `xlink:href` 属性指向 SVG 图标文件的路径和图标名称,例如上面的示例中,SVG 图标文件的路径为 `/images/icons.svg`,图标名称为 `icon-name`。 4. 在 CSS 样式中设置 `.icon` 类的样式,例如: ```css .icon { width: 1em; height: 1em; vertical-align: -0.15em; fill: currentColor; overflow: hidden; } ``` 这样可以让 SVG 图标自适应容器大小,并且填充当前文本颜色。 注意:在微信小程序中,SVG 图标文件需要使用工具将其转换为 Base64 编码的字符串,并且在页面或组件中使用 `wx.createInnerAudioContext` 方法来加载该字符串。可以使用第三方工具库,如 `svg-to-dataurl`,来将 SVG 图标文件转换为 Base64 字符串。具体操作方法可以参考微信小程序官方文档。

微信小程序image如何使用svg

微信小程序支持使用 SVG 格式的图片,可以通过 `<image>` 标签来引用 SVG 图片。具体使用方法如下: 1. 将 SVG 图片转换为 Base64 格式,可以使用在线工具或本地软件进行转换。 2. 在 WXML 文件中使用 `<image>` 标签,设置 `src` 属性为转换后的 Base64 字符串,例如: ```html <image src="data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgMCAxMCAxMCI+CjxkZWZzPgo8c3R5bGU+LmNscy0xe2ZpbGw6IzAwMDAwMDt9PC9zdHlsZT4KPHBhdGggZD0iTTAgMGgxMHBjMC0xIDAtOC04IDgtOHM4IDggOC04IDgtOHoiLz4KPC9kZWZzPgo=" /> ``` 以上代码中,`src` 属性值为转换后的 Base64 字符串,格式为 `data:image/svg+xml;base64,` + Base64 字符串。 注意:使用 SVG 格式的图片时,需要在 WXML 文件中设置 `width` 和 `height` 属性,以保证图片显示正常。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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