$("#ace-fontSize").hide(); $("#ace-fontSize").css({"visibility" : "hidden"})区别

时间: 2024-07-07 12:01:22 浏览: 61
`$("#ace-fontSize").hide();` 和 `$("#ace-fontSize").css({"visibility": "hidden"})` 都是用来隐藏HTML元素("#ace-fontSize"),但它们的实现方式有所不同。 1. `hide();`: 这是一个jQuery方法,它会将元素从文档流中移除,使其不可见,并且不占用页面空间。当元素处于`hidden`状态时,屏幕上的滚动不会受到影响,且元素不再响应用户事件(如点击)直到再次显示。 2. `.css({"visibility": "hidden"})`: 这是使用CSS样式直接设置元素的`visibility`属性为"hidden"。这种情况下,元素仍然保留在文档流中,但是其内容会被折叠起来,使得用户难以看到,同时元素占用空间,滚动条可能因为元素高度变化而受影响。虽然元素不可见,但点击等事件仍然可以通过其他方式触发(比如悬停)。
相关问题

font-weight: 700; font-size: $base-logo-title-fontSize; flex-wrap: nowrap; overflow: hidden;各属性有什么用

这些属性都是用于CSS样式的设计和布局。具体解释如下: - `font-weight: 700;` 设置字体的粗细程度,这里设置为700,表示比较粗的字体。 - `font-size: $base-logo-title-fontSize;` 设置字体的大小,这里使用了一个变量 $base-logo-title-fontSize,表示从其他地方引用了这个变量来设置字体大小。 - `flex-wrap: nowrap;` 设置弹性盒子的换行方式,这里设置为nowrap,表示不换行。 - `overflow: hidden;` 设置盒子的溢出内容的处理方式,这里设置为hidden,表示隐藏溢出的内容。

在ftl模板引擎中 <#list data as saleData> <tr style="font-size: ${(saleData.team?contains('汇总') || saleData.team?contains('汇总'))?string('28px', '26px')}; color: ${(saleData.dailySalesAmount == 0)?string("#f3f3f3", '')}; background-color: ${(saleData.dailySalesAmount == 0)?string('#4472C4', '')} ${((saleData.dailySalesAmount > 0) && (saleData.dailySalesAmount < 10000))?string('#D9E1F2', '')} ${(saleData.saleArea=='CA部门' && saleData.dailySalesAmount>0 && saleData.dailySalesAmount<50000)?string('#D9E1F2', '')} ${(saleData.team?contains('汇总')?string('#f3f3f3', ''))}; font-weight: bold"> <td>${(saleData.team)!""}</td> <td>${(saleData.name)!""}</td> <td>${(saleData.tenDailySalesAmount)!""}</td> <td>${(saleData.twelveDailySalesAmount)!""}</td> <td>${(saleData.fifteenDailySalesAmount)!""}</td> <td>${(saleData.dailySalesAmount)!""}</td> <td>${(saleData.orderCount!"")}</td> </tr> </#list> 这个代码可以怎么优化

可以将一些重复判断条件的部分提取出来,减少代码重复和冗余,同时可以使用内置函数和变量简化代码: ``` <#list data as saleData> <#assign isSummary = saleData.team?contains('汇总')> <#assign salesAmount = saleData.dailySalesAmount> <#assign bgColor = (salesAmount == 0)?string('#f3f3f3', '')> <#assign fontColor = (salesAmount == 0)?'#4472C4' : ((salesAmount > 0) && (salesAmount < 10000))? '#D9E1F2' : (saleData.saleArea == 'CA部门' && salesAmount > 0 && salesAmount < 50000)? '#D9E1F2' : ''> <#assign fontSize = isSummary?string('28px', '26px')> <#assign fontWeight = isSummary?string('bold', '')> <tr style="font-size: ${fontSize}; color: ${fontColor}; background-color: ${bgColor}; font-weight: ${fontWeight}"> <td>${saleData.team!""}</td> <td>${saleData.name!""}</td> <td>${saleData.tenDailySalesAmount!""}</td> <td>${saleData.twelveDailySalesAmount!""}</td> <td>${saleData.fifteenDailySalesAmount!""}</td> <td>${saleData.dailySalesAmount!""}</td> <td>${saleData.orderCount!""}</td> </tr> </#list> ``` 在这里,我们使用了内置函数 `contains()` 来判断字符串是否包含某个子串,使用 `assign` 定义变量来避免重复计算。同时,我们使用了三目运算符 `?` 简化了代码,使得整个代码更加简洁易懂。

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代码import matplotlib.pyplot as plt import re indexOne = data1['discount_rate'].astype(str).apply(lambda x: re.findall('\d+:\d+', x)!=[]) #满减优惠形式的索引 indexTwo = data1['discount_rate'].astype(str).apply(lambda x: re.findall('\d+\.\d+', x)!=[]) #折扣率优惠形式的索引 dfOne = data1.loc[indexOne,:] #取出满减优惠形式的数据 dfTwo = data1.loc[indexTwo,:] #取出折扣率优惠形式的数据 #在满减优惠形式的数据中,15天内优惠券被使用的数目 numberOne = sum((dfOne['date'] - dfOne['date_received']).dt.days <= 15) #在满减优惠形式的数据中,15天内优惠券未被使用的数目 numberTwo = len(dfOne) - numberOne #在折扣率优惠形式的数据中,15天内优惠券被使用的数目 numberThree = sum((dfTwo['date'] - dfTwo['date_received']).dt.days <= 15) #在折扣率优惠形式的数据中,15天内优惠券未被使用的数目 numberFour = len(dfTwo) - numberThree #绘制图形 plt.figure(figsize=(6,3)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Simhei' plt.subplot(1,2,1) plt.pie((numberOne, numberTwo), autopct='%.1f%%', pctdistance=1.4) plt.legend(['优惠券15天内被使用','优惠券15天内未被使用'], fontsize=7, loc=(0.15,0.91)) #添加图例 plt.title('满减优惠形式', fontsize=15, y=1.05) #添加标题 plt.subplot(1,2,2) plt.pie([numberThree, numberFour], autopct='%.1f%%', pctdistance=1.4) plt.legend(["优惠券15天内被使用","优惠券15天内未被使用"], fontsize=7, loc=(0.15,0.91)) #添加图例 plt.title('折扣率优惠形式', fontsize=15, y=1.05) #添加标题 plt.show()报错unsupported operand type(s) for -: 'NaTType' and 'str'解决

#coding:utf8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('darkgrid') import matplotlib.font_manager as fm myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf') #请完善下面的函数 def push_week(new_data): ############ Begin ############ new_data=new_data[new_data['type']==4].copy() #选取样本 new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(lambda x: x.weekday()+1) #时间转化 week_days = new_data.groupby('weekdays')['user_id'].count() #统计购买次数 fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #设置大小 bar_width = 0.33 # 设置宽度 plt.bar(week_days.index.values , week_days.values, bar_width, label='下单的次数') plt.xlabel('时间',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('数量',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('一周内每天的下单情况',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.xticks(week_days.index.values, ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'),fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylim(0,300) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_week.png') plt.close(fig) def push_date(new_data): new_data = new_data[(new_data['type'] == 4) & (pd.to_datetime(new_data['time']) < pd.to_datetime('2016-03-01'))].copy() #选出2016年数据 new_data['days'] = [x.day for x in pd.to_datetime(new_data['time'])] #选出天数 renew=new_data.groupby('days')['sku_id'].count() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(renew.index.values,renew.values,label='购买次数') plt.xlabel('天数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('次数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('购买量和月内日期的关系',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_date.png') plt.close(fig) 报错src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 购买意愿与星期之间的关系图完成! 购买意愿与日期之间的关系图完成!

代码#绘制图形分析满减优惠和形式和折扣率优惠形式 import matplotlib . pyplot as plt import re indexOne = data1['discount_rate']. astype (str). apply ( lambda x : re . findall ( '\d +:\ d +', x )!=[])#满减优惠形式的索引 indexTwo =data1('discount_rate'). astype ( str ). apply ( lambda x : re . findall ( '\d +\.\ d +', x )!=[])#折扣率优惠形式的索引 dfOne =data1.loc[indexOne,:]#取出满减优惠形式的数据 dTwo =data1.loc[indexTwo ,:]#取出折扣率优惠形式的数据 #在满减优惠形式的数据中,15天内优惠券被使用的数目 numberOne = sum (( dfOne ('date')- dfOne[ 'date_received ']). dt . days <=15) #在满减优惠形式的数据中,15天内优惠券未被使用的数目 numberTwo = len ( dfOne )- numberOne #在折扣率优惠形式的数据中,15天内优惠券被使用的数目 numberThree = sum (( dfTwo['date']- dfTwo[' date_received ']. dt . days <=15) #在折扣率优惠形式的数据中,15天内优惠券未被使用的数目 numberFour = len( dfTwo )- numberThree #绘制图形 plt . figure ( figsize =(6,3)) plt . rcParams ['font . sans-serif']=' Simhei ' plt . subplot (1,2,1) plt . pie (( numberOne , numberTwo ), autopct ='%.1f%%', pctdistance =1.4) plt . legend (['优惠券15天内被使用','优惠券15天内未被使用'], fontsize =7, loc =(0.15,0.91))#添加图例 plt . title ('满减优惠形式', fontsize =15, y =1.05)#添加标题 pit . subplot (1,2,2) plt . pie ([numberThree , numberfour ], autopct ='%.1f%%', pctdistance =1.4) plt . legend (["优惠券15天内被使用","优惠券15天内未被使用"], fontsize =7, loc =(0.15,0.91))#添加图例 plt . title ('折扣率优惠形式', fontsize =15, y =1.05) #添加标题 plt . show () 报错解决

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