GET_PATIENT_SERVICE_CENTER_BED_ADJUSTMENT_DATA,GET_WARD_BED_SITUATION_DETAIL,表格页面用vue实现

时间: 2023-09-13 21:10:41 浏览: 184
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Vue实现表格中对数据进行转换、处理的方法

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好的,那我来给你提供一个简单的实现思路: 1. 使用 Vue 框架创建一个表格组件,组件内部定义表格的列头和数据数组; 2. 在组件的 `created` 生命周期内,分别调用 `GET_PATIENT_SERVICE_CENTER_BED_ADJUSTMENT_DATA` 和 `GET_WARD_BED_SITUATION_DETAIL` 接口获取数据; 3. 在接口返回数据的回调函数中,将数据合并到一个数组中; 4. 将合并后的数据数组赋值给表格组件的 `data` 属性,即可在页面上渲染出表格。 下面是一个简单的示例代码,你可以根据实际情况进行修改: ```html <template> <div> <table> <thead> <tr> <th>姓名</th> <th>年龄</th> <th>性别</th> <th>床位号</th> <th>病区</th> </tr> </thead> <tbody> <tr v-for="item in tableData" :key="item.id"> <td>{{ item.name }}</td> <td>{{ item.age }}</td> <td>{{ item.gender }}</td> <td>{{ item.bedNumber }}</td> <td>{{ item.wardName }}</td> </tr> </tbody> </table> </div> </template> <script> export default { data() { return { tableData: [], }; }, created() { this.fetchData(); }, methods: { fetchData() { const url1 = 'http://api1.com'; const url2 = 'http://api2.com'; const promises = [this.$axios.get(url1), this.$axios.get(url2)]; Promise.all(promises).then((responses) => { const data = []; responses.forEach((response) => { const items = response.data.items; items.forEach((item) => { data.push({ id: item.id, name: item.name, age: item.age, gender: item.gender, bedNumber: item.bedNumber, wardName: item.wardName, }); }); }); this.tableData = data; }); }, }, }; </script> ``` 以上示例代码仅供参考,你需要根据实际情况进行修改。
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运行代码: import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错: Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

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