<p class="p2">{{scope.row.analysis_sentiment}}</p> <p class="p3">发布地:{{scope.row.user_city}}</p>.p2 { padding: 0 5px; box-sizing: border-box; height: 20px; text-align: center; line-height: 20px; border-radius: 4px; margin: 0 5px; background-color: #a8dfef; color: #0f7898; width: 70px; } .p3 { padding: 0 5px; box-sizing: border-box; height: 20px; text-align: center; width: 120px; line-height: 20px; border-radius: 4px; background-color: #0f7898; color: white; } 怎么if判断如果后端传的数据为空.则隐藏该标签

时间: 2024-04-16 22:28:23 浏览: 57
TXT

A标签隐藏传参

您可以使用Vue.js中的v-if指令来根据后端传递的数据是否为空来隐藏该标签。具体步骤如下: 1. 首先,在标签上添加v-if指令,并将其绑定到后端传递的数据上,例如: ```html <p class="p2" v-if="scope.row.analysis_sentiment">{{scope.row.analysis_sentiment}}</p> ``` 2. 在Vue.js中,您可以在data属性中定义一个变量来存储后端传递的数据。然后,在模板中使用这个变量进行判断,例如: ```javascript data() { return { scope: { row: { analysis_sentiment: null, user_city: null } } }; } ``` 3. 现在,您可以使用computed属性来判断后端传递的数据是否为空,并将结果保存在一个新的变量中。然后,您可以在模板中使用这个变量来控制是否显示该标签,例如: ```javascript computed: { isAnalysisSentimentEmpty() { return !this.scope.row.analysis_sentiment; } } ``` 4. 最后,在模板中使用v-if指令来根据isAnalysisSentimentEmpty变量的值来决定是否显示该标签,例如: ```html <p class="p2" v-if="!isAnalysisSentimentEmpty">{{scope.row.analysis_sentiment}}</p> ``` 通过这样的方式,如果后端传递的数据为空,该标签将被隐藏。
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报错ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 怎么修改import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk') x = v.fit_transform(df['eview'].apply(lambda x: np.str_(x))) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['review'], data['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42) # 创建CountVectorizer对象进行词频统计和向量化 count_vectorizer = CountVectorizer() X_train_count = count_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_count = count_vectorizer.transform(X_test) # 创建TfidfVectorizer对象进行TF-IDF计算和向量化 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) # 创建逻辑回归分类器并在CountVectorizer上进行训练和预测 classifier_count = LogisticRegression() classifier_count.fit(X_train_count, y_train) y_pred_count = classifier_count.predict(X_test_count) accuracy_count = accuracy_score(y_test, y_pred_count) print("Accuracy using CountVectorizer:", accuracy_count) # 创建逻辑回归分类器并在TfidfVectorizer上进行训练和预测 classifier_tfidf = LogisticRegression() classifier_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred_tfidf = classifier_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf = accuracy_score(y_test, y_pred_tfidf) print("Accuracy using TfidfVectorizer:", accuracy_tfidf)

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