前端这段代码怎么设置css每张照片左右大小<div class="content”》 <img src="AA1bY n2I.jpg "> <img src="AAPrY Q2.jpg "><img src="BB14A fyQ. jpg "></div>

时间: 2023-07-19 21:21:24 浏览: 43
可以使用CSS中的float属性来控制图片的左右位置,同时设置每张图片的宽度即可。例如: ``` .content img { float: left; /*将图片向左浮动*/ width: 30%; /*设置每张图片的宽度为容器的30%*/ margin-right: 2%; /*设置每张图片之间的右侧间距为2%*/ } ``` 在以上代码中,我们将每张图片的宽度设置为容器的30%,并将图片向左浮动,同时设置了每张图片之间的右侧间距为2%。这样就可以实现每张照
相关问题

将这段代码循环365次,a1 = ws['Y1'].value - ws['AA1'].value,每一次数字均会累加,例如第2行代码即为a2 = ws['Y2'].value - ws['AA2'].value

可以使用 `for` 循环来实现对代码的重复执行。具体实现可以参考以下代码: ```python from openpyxl import Workbook, load_workbook # 打开 Excel 文件 workbook = load_workbook(filename="input.xlsx") # 获取工作表 ws = workbook.active # 创建新的 Workbook 对象 output_workbook = Workbook() # 创建 sheet2 sheet2 = output_workbook.create_sheet(title="Sheet2") # 写入表头 sheet2["A1"] = "Row" sheet2["B1"] = "Result" # 循环计算 for i in range(1, 366): # 计算 A1 - D1 的值 a1 = ws["Y" + str(i)].value - ws["AA" + str(i)].value # 将结果写入 sheet2 sheet2["A" + str(i + 1)] = i sheet2["B" + str(i + 1)] = a1 # 保存 Workbook output_workbook.save("output.xlsx") ``` 以上代码假设输入文件为 "input.xlsx",输出文件为 "output.xlsx"。在每次循环中,程序将会计算第 `i` 行的 A1-D1 的值,并将结果写入 sheet2 的第 `i+1` 行。最后,将结果保存到硬盘中。你可以根据实际情况修改文件名和路径。

帮我完善下面这段代码,半开区间或开区间: public static void test(Integer a1, Integer a2, Integer b1, Integer b2, Integer c1, Integer c2){ LocalDateTime aa1 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, a1, 0); LocalDateTime aa2 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, a2, 0);

好的,关于半开区间或开区间的问题,我可以给你提供一些思路。 半开区间指的是包含左端点而不包含右端点的区间,可以用大于等于和小于的符号表示。例如:[a, b),表示包含a,但不包含b的区间。 开区间则是不包含端点的区间,可以用小于和大于的符号表示。例如:(a, b),表示不包含a和b的区间。 在代码中,可以使用compareTo方法来比较两个LocalDateTime对象的大小关系,然后根据需要进行处理。 下面是一个可能的实现: ``` public static void test(Integer a1, Integer a2, Integer b1, Integer b2, Integer c1, Integer c2){ LocalDateTime aa1 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, a1, 0); LocalDateTime aa2 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, a2, 0); LocalDateTime bb1 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, b1, 0); LocalDateTime bb2 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, b2, 0); LocalDateTime cc1 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, c1, 0); LocalDateTime cc2 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, c2, 0); // 判断半开区间 [a1, a2) 是否和开区间 (b1, b2) 有交集 if (aa1.compareTo(bb2) < 0 && aa2.compareTo(bb1) > 0) { // 有交集 } else { // 没有交集 } // 判断开区间 (b1, b2) 是否和开区间 (c1, c2) 有交集 if (bb2.compareTo(cc1) < 0 || bb1.compareTo(cc2) > 0) { // 没有交集 } else { // 有交集 } } ``` 这里使用了compareTo方法比较两个LocalDateTime对象的大小关系。如果aa1小于bb2且aa2大于bb1,则说明两个区间有交集。 同样地,如果bb2小于cc1或bb1大于cc2,则说明两个开区间没有交集。 当然,具体实现还需要根据具体需求来进行调整。

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#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

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