function numArray(c_name, value, expiredays) { var exdate = new Date();exdate.setDate(exdate.getDate() + expiredays); document.numArray = c_name + "=" + escape(value) + ((expiredays == null) ? "" : ";expires=" + exdate.toGMTString()) + ";path=/;domain=cecb2b.com";}

这段代码定义了一个名为 `numArray` 的函数，用于设置浏览器 cookie 中名为 `c_name` 的值为 `value`。`expiredays` 参数为过期天数，如果未设置则默认为 null，表示不设置过期时间。

具体实现过程为：首先创建一个 `Date` 实例对象 `exdate`，并将其日期设置为当前时间加上 `expiredays` 天；然后将 cookie 的值设置为字符串 `c_name=value`，并在其后面根据 `expiredays` 的值设置过期时间和 cookie 的 path 和 domain，最后将 cookie 的值设置到 `document.numArray` 属性中。

需要注意的是，这段代码只是设置了浏览器 cookie 的值，并没有返回任何结果。因此，如果要使用该函数设置 cookie，需要调用该函数并将参数传递给它。例如：

numArray('myCookie', '123456', 7); // 设置名为 myCookie 的 cookie 值为 123456，过期时间为 7 天

另外，这段代码中的 `path` 和 `domain` 参数可以根据具体情况进行修改。

相关问题

st = datetime.datetime(2000, 1, 1, 0, 0) time1 = [] for n in time: time1.append(str(st + datetime.timedelta(hours=int(n)))) key = np.array(dataset.variables['t2m'][0, :, :]) dayarray = np.zeros(key.shape, key.dtype) dayarray1 = np.zeros(key.shape, key.dtype) hour = 0 a = 0 for i in range(0, len(time)): dayarray = dayarray + np.array(dataset.variables['t2m'][i, :, :]) hour = hour + 1 if hour % 24 == 0: numarray = np.ones(dayarray.shape, dayarray.dtype) * 24 dayarray = dayarray / numarray out_file = os.path.join(output_dir, time1[a][0:10] + ".tif") print(out_file) write_tiff(out_file, geo, src_srs_wkt, rows, cols, dayarray) a = a + 24 dayarray = dayarray1

这段代码使用了datetime、numpy和netCDF4库来处理一个气象数据集。下面是代码的主要步骤和功能：

1. 使用`datetime.datetime`函数创建一个起始时间`st`，作为后续时间计算的基准时间点。
2. 创建一个空列表`time1`，用于存储处理后的时间信息。
3. 使用`datetime.timedelta`函数和`int()`方法将每个时间步长转换为小时，并将其添加到`st`上，得到一个新的时间点。然后将新的时间点转换为字符串，并将其添加到`time1`列表中。
4. 从数据集中读取`t2m`变量的第一个时刻数据，并将其存储在`key`数组中。
5. 创建两个与`key`数组相同大小的、数据类型为`key.dtype`的全零数组`dayarray`和`dayarray1`。`dayarray`用于存储每日的平均温度数据，`dayarray1`用于在每天的结束时清空`dayarray`。
6. 初始化小时数`hour`和文件名计数器`a`。
7. 对于时间步长中的每个值，将相应的变量读取到数组`dayarray`中，并将`hour`加1。
8. 如果`hour`能够被24整除，则说明已经处理完一天的数据，将`dayarray`中的数据除以24得到每日平均温度，并将其写入TIFF格式的文件中。
9. 更新文件名计数器`a`和数组`dayarray`，继续处理下一个时间步长，直到所有时间步长处理完毕。

总的来说，这段代码的主要功能是将气象数据集中的逐小时温度数据转换为每日平均温度，并将结果写入到独立的TIFF文件中。

var dom = document.getElementById('ip-container'); var test=numArray; var myChart = echarts.init(dom, null, { renderer: 'canvas', useDirtyRect: false }); var app = {}; var option; option = { xAxis: { type: 'category', data: dateArray }, yAxis: { type: 'value' }, series: [ { data: test, type: 'line' } ] }; if (option && typeof option === 'object') { myChart.setOption(option); } window.addEventListener('resize', myChart.resize);补齐这段代码

这段代码使用 ECharts 库绘制了一个折线图，用于展示 IP 地址访问量随时间的变化趋势。下面是代码的详细注释：

// 获取包含折线图的 DOM 元素
var dom = document.getElementById('ip-container');
// 定义 IP 地址访问量随时间的变化趋势数据
var test = numArray;
// 初始化 ECharts 实例
var myChart = echarts.init(dom, null, {
  renderer: 'canvas', // 使用 canvas 渲染器
  useDirtyRect: false // 关闭脏矩形优化，避免某些浏览器出现问题
});
// 定义一个空对象，用于存放 ECharts 实例的全局配置项
var app = {};
// 定义折线图的配置项
var option;
option = {
  // X 轴配置
  xAxis: {
    type: 'category', // 类型为类目轴
    data: dateArray // X 轴数据为日期数组
  },
  // Y 轴配置
  yAxis: {
    type: 'value' // 类型为数值轴
  },
  // 折线图数据系列配置
  series: [
    {
      data: test, // 折线图数据为 IP 访问量数组
      type: 'line' // 类型为折线图
    }
  ]
};
// 判断配置项是否存在并且是一个对象，如果是则设置 ECharts 实例的配置项
if (option && typeof option === 'object') {
  myChart.setOption(option);
}
// 监听窗口大小变化事件，并在窗口大小变化时自动调整 ECharts 图表大小
window.addEventListener('resize', myChart.resize);

其中，`numArray`和`dateArray`分别为 IP 地址访问量和日期数组，可以根据具体情况进行修改。