关于light box的使用方法.

本文介绍了如何使用PrettyPopin插件实现lightbox效果,并解决了在实际应用中遇到的问题,包括调整布局适应大尺寸内容及实现在lightbox内进行表单提交。

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好长时间没有来更新自己的BLOG了.

这之间做的东西也没有及时来更新, 我就把这期间最让我头疼的事情写下来吧, 以便以后忘了就回来看看,也让别人参考下.

 

关于lightbox的实现, 有很多版本, 我使用的是PrettyPopin的一个Jquery插件. 整体效果不错,使用起来不是很难.

下面简单介绍如何使用.

 

环境:

jquery : jquery-1.4.3.js  (www.jquery.com/)

prettyPopin.rar :

 - jquery.prettyPopin.js (www.no-margin-for-errors.com/projects/prettyPopin/)

 - prettyPopin.css

 - 一些相关图片

浏览器: prettyPopin网站上所说的FF,还有IE7,8.还有我在本地试过Chrome, 也可以.

 

使用方法

 

在页面代码中include这2个文件.

 

然后需要加入以下代码.

 

页面链接部分的代码如下.

 

 

这样你在页面中单击这个链接的时候可以看到lightbox的效果了.

是不是很简单?

效果可以在prettyPopin的网站上看到. 或者自己可以先试一试.

 

补充部分

在实际的使用当中有可能发现如下问题.

 

1. 当你弹出的页面过大的时候, 可能影响页面的布局.

 - 解决方法: 因为prettyPopin在计算总页面大小和要显示的地方时, 没有考虑过大的页面情况, 这个问题可以通过修改popinRight.gif文件的大小(增大高度,宽度)来解决.(这个文件是prettypopin提供的文件. 是个背景文件.)

 

2. 我想在弹出的LightBox里面还需要做提交.

- 解决方法: 其实这个方法prettyPopin已经提供了. 你如果看prettyPopin源代码的话有这样的一块.

 

 

在以上代码可以看出来, 他只提供了一个GET(链接的方式)和POST(<input type="submit">)的方法.

但是我如过想通过a标签,而且还要提交表单. 好像在源代码中找不到相应的功能.

只能自己写一个.

 

代码如下.

 

 

这样我们可以在lightbox窗口的代码中通过a标签来提交表单了.

 

如下

 

 

*注意我在onclick事件上写的只是为了我自己的逻辑处理写的, 提交表单并不是他来做的. 实际提交的是通过ajax来做的.在prettyPopin里.

 

除此之外还有一些问题, 希望prettyPopin更新一个新的版本出来.

 

写到这里回头一看, 太复杂了.

哪里没说清楚可以在下面回帖.

以便大家一起讨论.

### 如何使用 Pandas 或 Matplotlib 创建箱线图 #### 使用 Pandas 的 `df.plot.box()` 方法创建箱线图 Pandas 提供了一个简单的方法来生成箱线图,即通过调用 DataFrame 对象上的 `.plot.box()` 方法[^1]。此方法会自动基于数据中的数值列生成对应的箱线图。 以下是具体实现方式: ```python import pandas as pd import numpy as np # 构造示例数据 np.random.seed(0) data = {'A': np.random.normal(size=100), 'B': np.random.uniform(size=100)} df = pd.DataFrame(data) # 绘制箱线图 box_plot = df.plot.box() ``` 在此代码片段中,`df.plot.box()` 自动生成了两组数据 A 和 B 的箱线图,并将其显示出来[^4]。 --- #### 使用 Matplotlib 的 `pyplot.boxplot()` 函数创建箱线图 Matplotlib 中提供了更灵活的方式生成箱线图,可以通过 `plt.boxplot()` 实现[^3]。这种方式允许用户自定义更多绘图细节,例如颜色、样式等。 下面是具体的实现过程: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造示例数据 np.random.seed(0) data_A = np.random.normal(size=100) data_B = np.random.uniform(size=100) data = [data_A, data_B] # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 调用 boxplot 函数 plt.boxplot(data, labels=['A', 'B'], patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor='lightblue')) # 添加标题和标签 plt.title('Box Plot Using Matplotlib') plt.ylabel('Values') # 显示图像 plt.show() ``` 在这个例子中,`patch_artist=True` 参数使得箱子可以填充颜色,而 `boxprops` 则用于指定填充值的颜色和其他属性。 --- #### 关键区别与注意事项 - **灵活性**:虽然 Pandas 的 `.plot.box()` 更加简洁易用,但它依赖于 Matplotlib 并提供较少的定制选项。相比之下,Matplotlib 的 `plt.boxplot()` 可以让用户完全控制图表外观。 - **初始化画布**:当使用 Matplotlib 进行复杂绘图时,建议先初始化画布 (`fig = plt.figure()`) 和子图 (`ax = fig.add_subplot(...)`),以便更好地管理布局。 - **显示命令**:无论哪种方法,在脚本环境中都需要显式调用 `plt.show()` 来展示最终结果。 ---
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