bootstraps 列宽

根据提供的引用内容，可以使用`style`属性来控制Bootstrap表格的列宽。具体来说，可以使用`style="width: XX%"`来设置列的宽度，其中XX是一个百分比值，表示相对于父元素的宽度的比例。

以下是一个示例，展示如何使用Bootstrap来设置表格的列宽：

<table class="table">
  <thead>
    <tr>
      <th style="width: 30%">列1</th>
      <th style="width: 70%">列2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>内容1</td>
      <td>内容2</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>内容3</td>
      <td>内容4</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

在上面的示例中，我们使用`style="width: 30%"`和`style="width: 70%"`来设置表格的两列宽度比例为30%和70%。

相关问题

bootstraps居中搜索框

Bootstrap中的居中搜索框可以通过几种方法实现，主要利用了Bootstrap提供的网格系统和样式类来达到对齐效果。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，创建一个`<form>`元素作为搜索框容器：

<form class="d-flex justify-content-between align-items-center">

这里，`d-flex`表示使用Flexbox布局，`justify-content-between`使得元素在水平方向上均匀分布，`align-items-center`使元素在垂直方向上居中。

2. 在`<form>`里添加输入框（`<input type="text" class="form-control me-2" />`）和提交按钮（`<button type="submit" class="btn btn-primary">搜索</button>`）。`me-2`是间距类，用于提供一些边距。

完整代码示例：

<div class="container">
  <form class="d-flex justify-content-between align-items-center mb-3">
    <input type="text" class="form-control me-2" placeholder="搜索...">
    <button type="submit" class="btn btn-primary">搜索</button>
  </form>
</div>

bootstraps 净值曲线图实现代码

以下是使用Python语言实现Bootstrap净值曲线图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成原始数据，这里以正态分布为例
np.random.seed(42)
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

# 定义Bootstrap函数
def bootstrap(data, n_samples):
    samples = np.random.choice(data, size=(n_samples, len(data)), replace=True)
    values = np.sort(np.mean(samples, axis=1))
    return values

# 生成Bootstrap样本
n_samples = 1000
bootstrap_values = bootstrap(data, n_samples)

# 计算置信区间
ci_low = np.percentile(bootstrap_values, 2.5)
ci_high = np.percentile(bootstrap_values, 97.5)

# 绘制净值曲线图
plt.plot(np.arange(n_samples), bootstrap_values)
plt.axhline(y=np.mean(data), color='r', linestyle='--', label='Mean')
plt.axhline(y=ci_low, color='g', linestyle='--', label='95% CI')
plt.axhline(y=ci_high, color='g', linestyle='--')
plt.legend()
plt.xlabel('Bootstrap Samples')
plt.ylabel('Net Asset Value')
plt.title('Bootstrap Net Asset Value Curve')
plt.show()

以上代码使用了NumPy和Matplotlib两个常用的Python库，首先生成了一个包含1000个样本的正态分布数据。然后定义了一个Bootstrap函数，用于生成Bootstrap样本并计算平均值。接着调用Bootstrap函数生成1000个Bootstrap样本，并将其排序后绘制成净值曲线图。最后根据Bootstrap样本计算出置信区间，并在净值曲线图中加入平均值和置信区间的水平线。