Ext.form.ComboBox load使用filterBy

时间: 2023-12-12 10:02:04 浏览: 30
Ext.form.ComboBox的load方法可以用于从远程数据源加载数据到下拉列表中。而filterBy方法是用于过滤下拉列表中的数据的。 如果你想在加载数据时对数据进行过滤,可以在load方法中使用params参数来指定过滤条件。例如: ``` combo.load({ url: 'mydata.php', params: { filter: 'somevalue' } }); ``` 在这个例子中,load方法会从'mydata.php'加载数据,并且只会返回符合filter参数值为'somevalue'的数据。 如果你想在加载数据后对数据进行过滤,可以使用filterBy方法。例如: ``` combo.load({ url: 'mydata.php', callback: function() { combo.store.filterBy(function(record) { return record.get('field') == 'somevalue'; }); } }); ``` 在这个例子中,load方法会从'mydata.php'加载数据,并在加载完成后调用callback函数。callback函数中使用filterBy方法对下拉列表中的数据进行过滤,只留下符合条件的数据。
相关问题

有完整的Ext.form.ComboBox调用store.filterBy例子吗

当然有,以下是一个简单的例子,展示了如何使用Ext.form.ComboBox的`store.filterBy`方法来过滤数据: ```javascript // 创建store var store = Ext.create('Ext.data.Store', { fields: ['name', 'age'], data: [ { name: '张三', age: 20 }, { name: '李四', age: 30 }, { name: '王五', age: 40 } ] }); // 创建ComboBox var comboBox = Ext.create('Ext.form.ComboBox', { fieldLabel: '姓名', displayField: 'name', valueField: 'name', store: store, queryMode: 'local' }); // 过滤数据 store.filterBy(function(record) { return record.get('age') >= 30; }); // 渲染ComboBox comboBox.render(Ext.getBody()); ``` 以上代码中,我们首先创建了一个store,其中包含了三条记录,每条记录包含了一个`name`字段和一个`age`字段。然后,我们创建了一个ComboBox,将store作为ComboBox的数据源,并且将`name`字段作为ComboBox的显示字段。 接着,我们使用`store.filterBy`方法来过滤数据,只保留`age`字段大于等于30的记录。最后,我们将ComboBox渲染到页面上。 需要注意的是,`store.filterBy`方法会改变store中记录的顺序,因此在使用该方法之前,我们需要考虑好记录的顺序是否对我们的需求产生影响。如果需要保留记录的原始顺序,可以使用`store.filter`方法来实现过滤。

Ext.form.ComboBox 基本定义

Ext.form.ComboBox 是 ExtJS 中的一个表单控件,用于创建一个下拉列表框,用户可以在列表中选择一个或多个选项。该控件可以通过 AJAX 或本地数据源进行数据加载,并支持自动完成和过滤功能。基本定义如下: ```javascript Ext.create('Ext.form.ComboBox', { fieldLabel: 'Select State', store: Ext.create('Ext.data.Store', { fields: ['abbr', 'name'], data : [ {"abbr":"AL", "name":"Alabama"}, {"abbr":"AK", "name":"Alaska"}, {"abbr":"AZ", "name":"Arizona"}, //... ] }), queryMode: 'local', displayField: 'name', valueField: 'abbr' renderTo: Ext.getBody() }); ``` 上述代码创建了一个基本的 Ext.form.ComboBox,包括一个标签、数据源、查询模式、显示字段和值字段等属性。在渲染到页面时,用户可以点击下拉箭头选择一个选项。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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