$(".biaobox").on("click", ".sewvbm>li", function () { var selva = $(this).text(); var text = $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text(); if (text == '请选择') { // TotalPrice(); } else { //alert('不计算余额'); } $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text(selva); $(this).parent("ul").hide(); }) });怎么获取到li的索引

要获取li元素的索引，可以使用jQuery的index()方法。在事件处理函数中，可以使用$(this)来获取当前点击的li元素，然后通过index()方法获取其在兄弟元素中的索引。

以下是修改后的代码示例：

$(".biaobox").on("click", ".sewvbm>li", function () {
    var selva = $(this).text();
    var text = $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text();
    if (text == '请选择') {
        // TotalPrice();
    } else {
        //alert('不计算余额');
    }
    $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text(selva);
    $(this).parent("ul").hide();

    var index = $(this).index();
    console.log("li的索引：" + index);
});

在上述代码中，我添加了获取li元素索引的代码，并使用console.log()方法将索引打印到控制台。你可以根据实际需求修改处理索引的逻辑。

相关问题

$(".biaobox").on("click", ".sewvbm>li", function () { var selva = $(this).text(); var text = $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text(); if (text == '请选择') { // TotalPrice(); } else { //alert('不计算余额'); } $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text(selva); $(this).parent("ul").hide(); }) });怎么获取到li的data-stock="{$vop.stock}"stock的值

要获取li元素的data-stock属性的值，可以使用jQuery的data()方法。在事件处理函数中，可以使用$(this)来获取当前点击的li元素，然后通过data()方法获取其data-stock属性的值。

以下是修改后的代码示例：

$(".biaobox").on("click", ".sewvbm>li", function () {
    var selva = $(this).text();
    var stockValue = $(this).data("stock");
    var text = $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text();
    if (text == '请选择') {
        // TotalPrice();
    } else {
        //alert('不计算余额');
    }
    $(this).parents(".sewvbm").siblings(".sewvtop").find("span").text(selva);
    $(this).parent("ul").hide();

    console.log("stock的值：" + stockValue);
});

在上述代码中，我添加了获取li元素data-stock属性值的代码，并使用console.log()方法将其打印到控制台。你可以根据实际需求修改处理stock值的逻辑。

python发散型条形图代码

以下是使用Python绘制发散型条形图的代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv")
x = df.loc\[:, \['mpg'\]\]
df\['mpg_z'\] = (x - x.mean()) / x.std()
df\['colors'\] = \['red' if x < 0 else 'green' for x in df\['mpg_z'\]\]
df.sort_values('mpg_z', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

# 绘制图形
plt.figure(figsize=(14, 10), dpi=80)
plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z, color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=5)

# 图形装饰
plt.gca().set(ylabel='$Model$', xlabel='$Mileage$')
plt.yticks(df.index, df.cars, fontsize=12)
plt.title('Diverging Bars of Car Mileage', fontdict={'size': 20})
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来绘制发散型条形图。首先，我们导入所需的库，然后准备数据。数据来自于mtcars数据集，我们计算了每个汽车型号的mpg_z值，并根据mpg_z的正负值给条形图上色。然后，我们按照mpg_z的大小对数据进行排序，并重置索引。最后，我们使用plt.hlines函数绘制发散型条形图，并进行图形装饰，包括添加标签、标题和网格线。最终，使用plt.show()函数显示图形。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [你了解matplotlib吗？对称条形图和发散型条形图篇](https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/106231634)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python使用matplotlib可视化发散型条形图、发散条形图（Diverging Bars）是一种可以同时处理负值和正值的...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122931290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [4-02-3 Matplotlib 散点图、发散型条形图、饼图](https://blog.csdn.net/m0_50614038/article/details/124243732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]