解析前端面试:设备像素与CSS像素的区别详解

需积分: 5 0 下载量 61 浏览量 更新于2024-08-04 收藏 904KB DOCX 举报
前端大厂面试题聚焦于设备像素、CSS像素、设备独立像素(DIP)、设备像素比(DPR)和像素密度(PPD)的概念及其在开发中的应用。这些概念在移动端开发中尤为重要,因为它们影响着网页在不同设备上的显示效果一致性。 首先,CSS像素(CSSpixel,px)是Web编程中的基本长度单位,用于定义元素的尺寸。它是相对单位,基于设备像素,但在同一设备上可能随屏幕分辨率改变。例如,当页面缩放时,1个CSS像素可能对应多个物理像素,导致元素的实际尺寸变化。 设备像素,又称物理像素,是指设备显示器上的最小显示单元,它们是固定的,不随屏幕大小调整。这些像素不一定是正方形的,也不一定有标准的宽度和高度,仅表示屏幕显示颜色的能力。 设备独立像素(DIP)或逻辑像素,是与设备无关的抽象概念,它包括了CSS像素,可以在编程中通过js的window.screen属性来获取。DIP允许开发者以统一的方式处理不同设备上的像素问题,确保跨平台的一致性。 设备像素比(DPR)则是衡量设备像素与CSS像素比例的指标,也称作屏幕密度。DPR越高,意味着每个CSS像素代表的物理像素越多,因此在高DPR屏幕上,设计的1px可能看起来比在低DPR屏幕上更小。这对于优化高清设备的视觉体验至关重要,如在响应式设计中,需要根据DPR动态调整布局和图像大小。 像素密度(PPD)虽然没有直接在题目中提及,但它是与PPi(每英寸像素)相关的概念,通常用来衡量屏幕的精细化程度。PPD越高,意味着单位面积内的像素越多,屏幕显示的细节也就更丰富。 理解并掌握这些概念对于前端开发者来说是至关重要的,因为它们直接影响到网站在各种设备上的用户体验和性能优化。面试官提问这个话题,旨在考察候选人的基础知识、跨平台适配能力和问题解决能力。在实际开发中,开发者需要灵活运用这些概念,以确保网页在不同屏幕尺寸和分辨率下都能正常显示和运行。

已知程序 import xarray as xr from collections import namedtuple import numpy as np from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import matplotlib.ticker as mticker import cartopy.feature as cfeature import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors def region_mask(lon, lat, extents): lonmin, lonmax, latmin, latmax = extents return ( (lon >= lonmin) & (lon <= lonmax) & (lat >= latmin) & (lat <= latmax) ) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Pair = namedtuple('Pair', ['start', 'end']) time = '2023-05-04' filepath_DPR = r"C:\pythontest\zFactor\test1.nc4" extents = [110, 122, 25, 38] with xr.open_dataset(filepath_DPR) as f: lon_DPR = f['FS_Longitude'][:] lat_DPR = f['FS_Latitude'][:] zFactorFinalNearSurface = f['FS_SLV_zFactorFinalNearSurface'][:] nscan, nray = lon_DPR.shape midray = nray // 2 mask = region_mask(lon_DPR[:, midray], lat_DPR[:, midray], extents) index = np.s_[mask] lon_DPR = lon_DPR[index] lat_DPR = lat_DPR[index] zFactorFinalNearSurface = zFactorFinalNearSurface[index] for data in [ zFactorFinalNearSurface, ]: data.values[data <= -9999] = np.nan proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection=proj) ax.coastlines(resolution='50m', lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) ax.set_xticks(np.arange(-180, 181, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 5), crs=proj) ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extents, crs=proj) ax.tick_params(labelsize='large') def make_zF_cmap(levels): '''制作雷达反射率的colormap.''' nbin = len(levels) - 1 cmap = cm.get_cmap('jet', nbin) norm = mcolors.BoundaryNorm(levels, nbin) return cmap, norm levels_zF = [0, 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45] cmap_zF, norm_zF = make_zF_cmap(levels_zF) im = ax.contourf( lon_DPR, lat_DPR, zFactorFinalNearSurface, levels_zF, # 三个物理量为 (500, 49)就是在500*49的格点上赋予这三个物理量 cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both', transform=proj ) cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=levels_zF) cbar.set_label('zFactor (dBZ)', fontsize='large') cbar.ax.tick_params(labelsize='large') ax.set_title(f'DPR zFactor on {time}', fontsize='x-large') plt.show()如何将其中的zFactorFinal变量变为二维

2023-05-26 上传