写一段js代码,在类名为feature的div元素被鼠标经过时,该元素实现浮动动画
时间: 2024-05-08 19:19:52 浏览: 9
好的,以下是您所需要的 JS 代码:
```javascript
const featureDiv = document.querySelector('.feature');
featureDiv.addEventListener('mouseover', () => {
featureDiv.style.transition = 'transform 0.5s ease-out';
featureDiv.style.transform = 'translateY(-10px)';
});
featureDiv.addEventListener('mouseout', () => {
featureDiv.style.transition = 'transform 0.5s ease-out';
featureDiv.style.transform = 'translateY(0px)';
});
```
这段代码会监听类名为 `feature` 的 div 元素的 `mouseover` 和 `mouseout` 事件,当鼠标经过该元素时,该元素会产生一个向上浮动的动画,当鼠标移出时,该元素会恢复原位。注意:该元素需要设置一个初始的 `transform` 值,否则动画效果可能不理想。
相关问题
在可以使用leaflet库的情况下使用JavaScript生成一段鼠标移入geojson图层时可高亮显示该图层的代码
可以使用以下代码实现:
```
// 创建地图
var map = L.map('map').setView([51.505, -0.09], 13);
// 添加地图瓦片图层
var tileLayer = L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {
attribution: '© <a href="https://www.openstreetmap.org/">OpenStreetMap</a> contributors',
maxZoom: 18
}).addTo(map);
// 加载GeoJSON数据
var geojsonLayer = L.geoJSON(geojson, {
// 绑定鼠标事件
onEachFeature: function(feature, layer) {
layer.on('mouseover', function(event) {
// 鼠标移入时高亮显示
layer.setStyle({weight: 5, color: '#666', dashArray: '', fillOpacity: 0.7});
});
layer.on('mouseout', function(event) {
// 鼠标移出时取消高亮显示
layer.setStyle({weight: 1, color: 'white', dashArray: '3', fillOpacity: 0.5});
});
}
}).addTo(map);
```
其中`geojson`是包含GeoJSON数据的变量,可以使用`L.geoJSON.ajax`方法加载。该代码会创建一个Leaflet地图,加载一个地图瓦片图层,并将GeoJSON数据添加为图层,并绑定鼠标事件,在鼠标移入时改变图层的样式实现高亮显示,鼠标移出时回复原来的样式。
帮我写一段用python实现专利分类的代码
好的,以下是一段用Python实现专利分类的代码:
```python
# 导入需要的库
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 假设有一个专利文本集合
patent_corpus = ["This is a patent on a new type of battery.",
"This patent is for a new type of solar panel.",
"This patent is related to a new algorithm for machine learning.",
"This is a patent for a new type of rocket engine.",
"This patent is related to a new medical device."]
# 使用 TfidfVectorizer 对专利文本进行特征提取
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(patent_corpus)
# 使用 KMeans 对专利进行分类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(tfidf_matrix)
# 输出每个专利所属类别
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
print("Patent {} belongs to category {}".format(i+1, label))
```
以上代码将专利文本集合中的文本按照相似度进行分类,输出每个专利所属的类别。这只是一个简单的例子,实际应用中需要根据实际情况进行调整。