jquery datatables api (转)

本文介绍如何使用jQuery DataTable插件创建动态表格,包括导入所需的CSS和JS文件、初始化DataTable实例、从后台获取数据并更新表格内容的方法。

学习可参考:http://www.guoxk.com/node/jquery-datatables

                      http://yuemeiqing2008-163-com.iteye.com/blog/2006942

 

1:导入包:

    URL:http://www.datatables.net/

   分别导入css和js文件

Html代码   收藏代码
  1. <style type="text/css" title="currentStyle">  
  2. @import "css/demo_page.css";  
  3.   
  4. @import "css/demo_table.css";  
  5.   
  6. @import "css/demo_table_jui.css";  
  7. </style>  
  8. <script type="text/javascript" language="javascript"  
  9.     src="js/jquery.js"></script>  
  10.   
  11. <script type="text/javascript" language="javascript"  
  12.     src="js/jquery.dataTables.js"></script>  

 加载

Html代码   收藏代码
  1. <script type="text/javascript">  
  2.         $(document).ready(function() {  
  3.             $('#example').dataTable();  
  4.         });  
  5.     </script>  

 表单

Html代码   收藏代码
  1. <div class="col_2_3_right">  
  2.                 <div class="index_viewport">  
  3.                     <table id="example" cellpadding="0" cellspacing="0" border="0" width="100%">  
  4.                         <thead>  
  5.                             <tr>  
  6.                                 <th width="20%">First name</th>  
  7.                                 <th width="20%">Last name</th>  
  8.                                 <th width="35%">City</th>  
  9.                                 <th width="25%">Date</th>  
  10.                             </tr>  
  11.                         </thead>  
  12.                     </table>  
  13.                 </div>  
  14.             </div>  

问题:有时提示找不到datatable方法

原因
window.onload必须等到页面内包括图片的所有元素加载完毕后才能执行。 
$(document).ready()是DOM结构绘制完毕后就执行,不必等到加载完毕。

 从后台ajax得数据重建datatables(表单的id要与json的key一致)

Js代码   收藏代码
  1. $.ajax({  
  2.                       type:'get',//可选get  
  3.                       url:'${projectPath}/search',  
  4.                       data:{"channelType":$('#channelType').val(),"channel":$('#channel').val(),"day":$('#day').val(),"startTime":$('#startTime').val(),"endTime":$('#endTime').val(),"database":$('#database').val()},  
  5.                       dataType:'text',//服务器返回的数据类型 可选XML ,Json jsonp script htmltext等  
  6.                       success:function(msg){  
  7.                         var msgObj=JSON.parse(msg);  
  8.                         //重新构建table  
  9.                          $('#example').dataTable().fnClearTable();   //将数据清除  
  10.                          $('#example').dataTable().fnAddData(packagingdatatabledata(msgObj),true);  //数据必须是json对象或json对象数组  
  11.                        
  12.                   },  
  13.                       error:function(){  
  14.                       alert('error');  
  15.                       }  
  16.             })})  

传入的数据

Js代码   收藏代码
  1. //把服务器返回的数据转成datatable须要的格式  
  2.         function packagingdatatabledata(msgObj){  
  3.             var editHtml="<a class='btn' data-toggle='modal' href='#modalbackdroptrue' >编辑</a>";  
  4.             //var editHtml="<a class='btn' href='#modalbackdroptrue' data-toggle='modal' >编辑</a>";  
  5.             var a=[];  
  6.             var tableName=['day','data','indata','edit'];  
  7.             var banddata=storjson(msgObj['data']);  
  8.             var bandindata=storjson(msgObj['indata']);  
  9.             for(var key in banddata){  
  10.                 var tempObj=new Object();  
  11.                 tempObj.day=key;  
  12.                 tempObj.data=banddata[key];  
  13.                 tempObj.indata=bandindata[key];  
  14.                 tempObj.edit=editHtml;  
  15.                 a.push(JSON.parse(JSON.stringify(tempObj,tableName)));  
  16.                 }  
  17.             return a;  
  18.         }  

 传入的是一个对象数组,每个对象代表一行,对象的属性即是列

 

单击时得到某行的值

   须要引入 jquery.dataTables.nightly.js  在附件中有  

Js代码   收藏代码
  1. $(document).ready(function() {  
  2.     /* Init DataTables */  
  3. <
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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