[{a:1,b:b2},{a:3,b:b4}] 怎么获取b的value 生成一个[b2,b4]这样的数组

时间: 2024-05-09 17:20:31 浏览: 8
可以使用 map() 方法来实现: ``` const arr = [{a:1,b:'b2'},{a:3,b:'b4'}]; const bArr = arr.map(item => item.b); console.log(bArr); // ['b2', 'b4'] ``` 以上代码中,首先定义一个包含对象的数组 arr,然后使用 map() 方法遍历数组中的每个对象,将每个对象的属性 b 的值取出来,最终返回一个新的数组 bArr,包含所有对象的属性 b 的值。
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[{a:1,b:b2},{a:3,b:b4}] 怎么获取b的value 生成一个[b2,b4]这样的数组

可以使用Array.map()方法和对象属性访问器来实现: ``` const arr = [{a:1,b:'b2'},{a:3,b:'b4'}]; const bValues = arr.map(obj => obj.b); console.log(bValues); // ['b2', 'b4'] ``` 以上代码中,Array.map()方法将原数组中每个对象的b属性访问出来,组成一个新的数组bValues。

dynamicReport A列根据B列的值进行单元格合并

可以通过在Java中使用Apache POI库来实现动态生成Excel报告并合并单元格。下面是一个简单的示例代码,展示如何根据B列的值合并A列的单元格: ```java import org.apache.poi.ss.usermodel.*; import org.apache.poi.xssf.usermodel.*; import java.io.FileOutputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class DynamicReport { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建工作簿 XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook(); XSSFSheet sheet = workbook.createSheet("Report"); // 模拟数据 Map<String, String> data = new HashMap<>(); data.put("A1", "ID"); data.put("B1", "Name"); data.put("C1", "Age"); data.put("A2", "1"); data.put("B2", "John"); data.put("C2", "25"); data.put("A3", "2"); data.put("B3", "Mary"); data.put("C3", "30"); data.put("A4", "3"); data.put("B4", "Tom"); data.put("C4", "27"); data.put("A5", "4"); data.put("B5", "Jane"); data.put("C5", "28"); // 合并单元格 int rowStart = 2; int rowEnd = 2; String prevValue = data.get("B2"); for (int i = 3; i <= 5; i++) { String value = data.get("B" + i); if (value.equals(prevValue)) { rowEnd++; } else { sheet.addMergedRegion(new CellRangeAddress(rowStart - 1, rowEnd - 1, 0, 0)); rowStart = i; rowEnd = i; prevValue = value; } } sheet.addMergedRegion(new CellRangeAddress(rowStart - 1, rowEnd - 1, 0, 0)); // 填充数据 for (Map.Entry<String, String> entry : data.entrySet()) { String key = entry.getKey(); String value = entry.getValue(); int row = Integer.parseInt(key.substring(1)) - 1; int col = key.charAt(0) - 'A'; XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(row); if (xssfRow == null) { xssfRow = sheet.createRow(row); } XSSFCell xssfCell = xssfRow.createCell(col); xssfCell.setCellValue(value); } // 保存文件 FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("report.xlsx"); workbook.write(outputStream); workbook.close(); outputStream.close(); } } ``` 在上面的代码中,我们首先创建了一个工作簿和一个工作表。然后,我们模拟了一些数据,并在B列中查找相同的值。如果找到相同的值,则将单元格合并。最后,我们填充数据并将工作簿保存到文件中。 需要注意的是,上面的示例中只合并了A列的单元格。如果你想合并其他列,只需要将`new CellRangeAddress(rowStart - 1, rowEnd - 1, 0, 0)`中的第四个参数更改为相应的列索引即可。例如,如果要合并A列和B列,则将第四个参数更改为1。

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var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); var fillMissingValues = function(image) { var selected = image.select(bands).float(); var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat(); var filled = zeros.blend(selected); return filled.select(bands); }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从 filledCollection 中选择一幅图像用于生成随机点 var sampleImage = filledCollection.first(); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints({ region: roi, points: 150, seed: seed, tileScale: 16 }).map(function(feature) { // 为随机点添加类别属性 var classValue = ee.Number.parse(sampleImage.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.first(), geometry: feature.geometry(), scale: 30 }).values().get(0)).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue', inputProperties: bands // 使用 bands 变量作为输入属性 }); // 对整个图像进行分类 var classified = filledCollection.map(function(image){ return image.classify(classifier); }); // 将分类结果可视化 Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');报错Line 21: Unrecognized arguments (tileScale) to function: FeatureCollection.randomPoints(region, points, seed, maxError) Generates points that are uniformly random on the sphere, and within the given region. Args: region (Geometry): The region to generate points for. points (Integer, optional): The number of points to generate. seed (Long, optional): A seed for the random number generator. maxError (ErrorMargin, optional): The maximum amount of error tolerated when performing any necessary reprojection.

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