extjs中的dataIndex获取对象中的属性

时间: 2024-01-21 14:19:40 浏览: 27
在 ExtJS 中,可以使用 `dataIndex` 属性来获取对象中的属性。假设你有一个数据模型对象 `myModel`,并且该对象有一个属性 `myProperty`,你可以使用以下代码来获取该属性的值: ```javascript var propertyValue = myModel.get('myProperty'); ``` 这将返回 `myModel` 对象中 `myProperty` 属性的值。如果你正在使用 ExtJS 的 Grid 控件来显示数据,你可以在列配置中使用 `dataIndex` 属性来指定要显示的数据模型对象的属性。例如: ```javascript { xtype: 'gridcolumn', text: 'My Property', dataIndex: 'myProperty' } ``` 这将在 Grid 控件中显示 `myModel` 对象中 `myProperty` 属性的值。
相关问题

extjs中数据源获取响应体中的某个属性

在 ExtJS 中,你可以通过数据源的 `reader` 来获取响应体中的某个属性。 首先,你需要定义一个数据模型(Model),指定属性的名称和类型。例如,假设你的响应体是一个包含 `name` 和 `age` 属性的 JSON 对象,你可以定义一个模型如下: ```javascript Ext.define('MyModel', { extend: 'Ext.data.Model', fields: [ { name: 'name', type: 'string' }, { name: 'age', type: 'int' } ] }); ``` 接下来,你需要创建一个数据源(Store),并配置它的 `reader` 属性来解析响应体。假设你的响应体包含在一个名为 `response` 的 JSON 对象的 `data` 属性中,你可以这样配置数据源: ```javascript var store = Ext.create('Ext.data.Store', { model: 'MyModel', proxy: { type: 'ajax', url: 'your_api_url', reader: { type: 'json', rootProperty: 'data' } } }); ``` 现在,当你加载数据到数据源时,ExtJS 会根据模型和读取器的配置来解析响应体。要获取响应体中的某个属性,你可以使用数据源的 `getAt` 方法来获取指定索引的记录,然后通过模型的 `get` 方法来获取属性值。例如,获取第一条记录的 `name` 属性: ```javascript var record = store.getAt(0); var name = record.get('name'); ``` 希望能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。

extjs 通过name属性获取mixkycombotable值

如果你使用的是 `Ext.ux.form.field.MixedComboBox` 组件,可以通过以下步骤获取该组件的值: 1. 通过 `Ext.ComponentQuery.query('组件类型[name="name属性值"]')` 方法获取指定名称的组件对象,如下面的示例代码: ``` var mixedCombo = Ext.ComponentQuery.query('mixedcombobox[name="mixComboName"]')[0]; ``` 其中 `mixedcombobox` 为组件类型,`mixComboName` 为 `MixedComboBox` 组件的名称属性值。 2. 使用 `mixedCombo.getValue()` 方法获取 `MixedComboBox` 组件的值,如下面的示例代码: ``` var value = mixedCombo.getValue(); ``` 这样就可以获取 `MixedComboBox` 组件的值了。完整示例代码如下: ``` var mixedCombo = Ext.ComponentQuery.query('mixedcombobox[name="mixComboName"]')[0]; var value = mixedCombo.getValue(); ``` 其中,`mixComboName` 为 `MixedComboBox` 组件的名称属性值。

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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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