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文档和元素的几何滚动

文档和元素的几何滚动 当浏览器在窗口中渲染文档时,它将会创建文档一个视觉表现层,在哪里每个元素都有自己的位置和尺寸。通常web应用程序将文档看做元素的树。...innerWidth 以及 innerHeight 这两个参数可以判断当前窗口的大小 pageYOffset 将会判断垂直滚动条所在的位置 pageXOffset 将会判断水平滚动条所在的位置 查询元素的几何尺寸...type 标识表单元素类型的只读字符串 form 对包含元素的form对象的只读引用 name 只读字符串 value 可读/写字符串,指定表单元素包含或代表的值,它是当提交表单时发送到web服务器的字符串...this的问题 this是触发该事件的文档元素的一个引用。即触发该事件的对象 在form元素中的元素拥有一个form引用了其父级的form。通过this.form会得到form对象的引用。...单选元素为整组有相关性的元素而设计的,组内所有按钮的HTML属性name值都相同。按照这种方式创建的按钮为互斥的。利用表单属性的名字选中元素时,它返回的一个类数组对象而不是单个元素。

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    按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值

    一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题,按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习...= pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值,然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果,省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题,给出了3个行之有效的方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    构造元素不等于两相邻元素平均值的数组

    题目 给你一个 下标从 0 开始 的数组 nums ,数组由若干 互不相同的 整数组成。 你打算重新排列数组中的元素以满足:重排后,数组中的每个元素都 不等于 其两侧相邻元素的 平均值 。...示例 1: 输入:nums = [1,2,3,4,5] 输出:[1,2,4,5,3] 解释: i=1, nums[i] = 2, 两相邻元素平均值为 (1+4) / 2 = 2.5 i=2, nums[...i] = 4, 两相邻元素平均值为 (2+5) / 2 = 3.5 i=3, nums[i] = 5, 两相邻元素平均值为 (4+3) / 2 = 3.5 示例 2: 输入:nums = [6,2,0,9,7...] 输出:[9,7,6,2,0] 解释: i=1, nums[i] = 7, 两相邻元素平均值为 (9+6) / 2 = 7.5 i=2, nums[i] = 6, 两相邻元素平均值为 (7+2) /...2 = 4.5 i=3, nums[i] = 2, 两相邻元素平均值为 (6+0) / 2 = 3 提示: 3 <= nums.length <= 10^5 0 <= nums[i] <= 10^5

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    删除某些元素后的数组均值(程度:简单)

    一、题目 给你一个整数数组 arr ,请你删除最小 5% 的数字和最大 5% 的数字后,剩余数字的平均值。 与 标准答案 误差在 10^-5 的结果都被视为正确结果。...二、示例 2.1> 示例 1: 【输入】arr = [1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3] 【输出】2.00000 【解释】删除数组中最大和最小的元素后,所有元素都等于...2,所以平均值为 2 。...倍数 • 0 <= arr[i] <= 10^5 三、解题思路 根据题目描述,要删除最小和最大的各5%,并且arr.length是20的倍数,那么删除的最小和最大个数就是20*5%=1的倍数。...首先,针对原有数组arr进行排序,排序后,根据arr.length * 0.05来确定要删除的最小和最大数字个数,并在有效的范围内进行统计即可。

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    投影矩阵的计算_投影矩阵的几何意义

    并且在前面的文章中《迭代重建算法中投影矩阵的计算》已经给出了一种方法,但是我发现在程序的运行过程中存在一些未知的bug,导致程序在计算某些角度的投影矩阵时出现错误。...由于一直没有找到出现bug的原因,因此我改变了计算思路,找到了下文中正确的计算方法。 首先需要证明一条直线与一个正方形相交。...接下来的问题时如何求解一条直线被一个正方形所截线段的长度。依然利用上一段的方法,将两条相交的直线联立方程组,分别求出直线与正方形的两个交点坐标。...然后通过两点之间的坐标公式计算所截线段的长度。 最后通过代码实现上述的数学思想,并将其写成一个函数文件,方便以后调用。...meshgrid(x,y),y,'k'); % axis([-N/2-5,N/2+5,-N/2-5,N/2+5]); % text(0,-0.4*delta,'0'); % end %%==投影矩阵的计算

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    Python | Numpy:详解计算矩阵的均值和标准差

    在用 Python 复现 CRITIC 权重法时,需要计算变异系数,以标准差的形式来表现,如下所示: Sj表示第 j 个指标的标准差,在 CRITIC 权重法中使用标准差来表示各指标的内取值的差异波动情况...数据如下: 二、详解计算均值和标准差 初始化一个简单的矩阵: a = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) a 分别计算整体的均值...、每一列的均值和每一行的均值: print("整体的均值:", np.mean(a)) # 整体的均值 print("每一列的均值:", np.mean(a, axis=0))...# 每一列的均值 print("每一行的均值:", np.mean(a, axis=1)) # 每一行的均值 分别计算整体的标准差、每一列的标准差和每一行的标准差: print("整体的方差..., np.std(a, axis=1)) # 每一行的标准差 结果如下: 三、实践:CRITIC权重法计算变异系数 导入需要的依赖库: import numpy as np import pandas

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    位置和方向的世界,计算几何的基本问题

    缘起 本文从最基本的线段相交问题出发,从解析几何进入计算几何,介绍点积和叉积这个最基本的计算几何工具,引入计算几何这个关于位置和方向的大航海世界~ 分析 本文要讲清楚的两个基本问题是: 如何判断线段相交...可是,问题本身仅仅对相交与否感兴趣而已(虽然后续的计算几何的问题会涉及到求交点坐标), 于是,我们希望发展更为简洁高效的算法来解决这个问题. 首先,两条线段AB 和 CD相交等价于 ?...return 1; if (fabs(d1) < eps) return 1; if (fabs(d2) < eps) return 1; return 0; } 比较一下上述计算几何解法和我们伊始想用的解析几何解法...,我们会发现计算几何的一个巨大的好处——不涉及三角函数以及除法,仅仅涉及加减法和乘法,性能高,精度好,而且不会遗漏任何特殊情况....交点坐标 好了,讲清楚了判断线段相交的问题,进一步的问题就是计算交点坐标. 已知平面上两直线 L1(P, u), L2(Q, v) 相交,且恰有一个交点, 试计算该交点坐标.

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