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WordPress评论统计图

[wymusic title=”你知道我的迷惘 – Beyond”]347687[/wymusic] 在网络上经常会见到各种博客网站有评论留言墙,但统计图表却比较少见, 留言墙或统计图表的好处正如cfanlost...https://stackoverflow.com/questions/54248514/google-chart-using-https-www-gstatic-com-charts-loader-js...把上面GG的JS文件替换为下面的就可以了,当然为了避免失效,可以把JS文件放到自己服务器上来: Code Source 刷新一下是不是可以了,详细效果可以见本站导航 >> 实验室 >> 评论统计, 在此对在本站留下痕迹的朋友表示真挚的感谢...在折腾中意外发现因为新增”overflow:hidden”的原因,而导致之前定义的margin负值失效,后果就是又折腾半天才找到用JS解决。

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不要再用js设置rem了,现代css自适应方案来了

在做移动端适配的时候,很多人第一反应就是使用 rem ,通过动态设置 html 上的 font-size 来进行页面的自适应,基本原理就是 rem 表示的是 root em ,页面中所有的值都是基于...padding margin border-radio 等等,这样统一的字号标准,让页面不论是缩放还是适配都游刃有余,所以当你拿捏不准使用什么方式来设置一些元素的时候,就按照上述的来,一般是没有什么问题的 使用 js...设置根元素 rem 自从有了 rem 这个便捷的相对单位,我们就有了一些奇怪的操作,比如用 js 设置根元素大小这个操作,就是将网页的根元素字号根据屏幕的大小动态设置为一个固定值,然后在页面中根据 ui...} } @media (min-width: 1200px){ :root{ font-size: 1.2em } } 随着屏幕的变化,字号逐渐增加,即便是对一个组件进行不同的自适应...也不至于屏幕大了字号过大,做了一个较好的适配 总结 这就是使用现代 css 的是配置方式 更多的使用相对单位来设置一些属性 rem 设置字号,em 设置额外内容,px 设置边框 使用 calc+vw 也能做好一般自适应

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iframe自适应高度_html页面自适应

为什么需要使用iframe自适应高度呢?其实就是为了美观,要不然iframe和窗口长短大小不一,看起来总是不那么舒服,特别是对于我们这些编程的来说,如鲠在喉的感觉。...下面这个办法就是使用javascript实现iframe高度自适应的,这个可是兼容所有浏览器的,ie,firefox,chrome,opera,safari这些浏览器都能够实现iframe高度自适应的,...具体的js代码如下:function dyniframesize(down){ var Sys={}; var ua=navigator.userAgent.toLowerCase(); var s...pTar.contentDocument.body.offsetHeight; } pTar.width=pTar.contentDocument.body.scrollWidth; } } 具体的使用方法如下(设置id=phpernote的iframe的高度自适应...=”phpernote” οnlοad=”javascript:dyniframesize(‘phpernote’);”> 上篇文章我们介绍了如何使用iframe属性,这篇文章也依然教大家iframe自适应高度的解决办法

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Dojo Chart之常用统计图

很多做web的都知道,在很多web系统中会涉及到一些统计图,例如饼状图,柱状图、趋势图、以及叠加图等。...提到这儿,做web的都很熟悉的,jquery的highcharts就能搞定所有的涉及到统计图的功能,highcharts我自己也在经常用,但是呢,用过arcgis for javascript的同志们深深地知道...dojo的统计图功能,也很强大的,前两篇博文对dojo的统计图做了一定的说明,就算入个门,在本节,重点讲述在地图中常见的统计图的实现方式。 dojo的统计图表在dojox/charting下面。...不显示数据点 4、区域图 区域图也是一个比较常见的统计图之一,位于dojox/charting/plot2d/Areas下面,其实现代码如下: <script type="text/javascript...堆积柱状图 此外,dojo还有别的<em>统计图</em>,在此就不在作介绍,后面还会继续介绍,还望后面继续关注。

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Python Matplotlib库:统计图补充

本文内容:Python Matplotlib库:统计图补充 ---- Python Matplotlib库:统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图...(参见:Python 数据可视化:Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库:基本绘图补充) 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...---- 2.直方图 最常用的统计图就是直方图了,我们可以用hist()方法来绘制直方图,它的语法格式如下: plt.hist(x, bins=None, range=None, density=...np.random.normal(0, 1.5, 200) plt.hist(x,linewidth=0.5, edgecolor="white") plt.show() 效果图: ---- 3.箱线图 箱线图也是常用统计图之一...* x + np.random.randn(5000) / 3 plt.hexbin(x, y, gridsize=50) plt.show() 效果图: ---- 9.扇形图 最常用的统计图之一

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