谈谈你对display的理解

本文深入解析CSS中Display属性的功能与应用场景,包括控制页面元素的显示与隐藏,以及块元素和内联元素之间的转换。探讨如何利用Display属性实现网页布局及各种效果。

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Display 这个单词本身时是否显示的意思,但是我们用的时候主要有两种功能:
第一种功能是用来控制页面元素的显示和隐藏的。
第二种功能是在块元素和内联元素进行切换的。
如果是用来控制元素的隐藏和显示,用display:none(隐藏)和display:block(显示);
如果是内联元素切换成块元素直接用display:block;这样行内元素就具有了块元素的特征,不仅独占一行,还可以设置宽高,正是有了display以后会实现行内元素和块元素的任意切换,在页面布局时可以把所有的元素都可以看做是块元素。
display的应用场景有两块:第一块是:显示和隐藏加js去实现一些效果,第二块是布局,像导航,菜单,这些用display转换为block和inline之间的相互切换是非常方便的,display也可以用来实现页面布局或页面的各种效果的,这是我对display的看法。

在MATLAB中,我们可以使用内置函数如`linspace`生成等间距的节点,然后分别应用拉格朗日插值、分段线性插值(也称为线性插值)和三次样条插值对给定函数 `f(x) = 1 / (1 + x^2)` 进行逼近。 首先,我们设置x范围 [-5,5] 和 n+1 个等距节点: ```matlab n = 5; % 例如选择5个节点,你可以根据需要调整 x = -5 + 10 * (0:n)'/n; % 等差序列 ``` 接下来,我们将计算每个节点处的函数值并存储到向量中: ```matlab y = 1 ./ (1 + x .^ 2); % 计算函数值 ``` ### 拉格朗日插值(Lagrange Interpolation) 拉格朗日插值公式可以手动编写,但对于大量数据点效率较低,我们可以使用`polyfit`和`polyval`函数: ```matlab % 拉格朗日多项式 p_L = polyfit(x, y, n); y_interp_L = polyval(p_L, linspace(-5, 5, 100)); % 插值在更密集的点 ``` ### 分段线性插值(Piecewise Linear Interpolation) 对于线性插值,可以直接使用 `interp1` 函数: ```matlab y_interp_Lin = interp1(x, y, linspace(-5, 5, 100)); ``` ### 三次样条插值(Spline Interpolation) MATLAB提供`spline`函数,用于创建光滑的样条插值: ```matlab spline_x = spline(x, y, linspace(-5, 5, 100)); y_interp_Spline = spline_x; ``` 最后,绘制函数及其三种插值形式: ```matlab plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 2) % 原始数据点 hold on plot(linspace(-5, 5, 100), y_interp_L, 'r', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Lagrange') plot(linspace(-5, 5, 100), y_interp_Lin, 'b', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Linear') plot(linspace(-5, 5, 100), y_interp_Spline, 'g', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Spline') legend('Data Points', 'Lagrange', 'Linear', 'Spline') xlabel('x') ylabel('f(x)') title('Interpolation of f(x) = 1/(1+x^2)') hold off ``` 观察图形,我们可以得出以下结论: 1. **精度**:拉格朗日插值通常会产生数值不稳定的结果,而线性插值简单直观,但在曲率大的部分可能不够准确;三次样条插值则能较好地保持平滑度同时提高精确性。 2. **连续性**:线性插值是跳跃式的,而样条插值是连续的,这意味着样条曲线在每个插值点都是光滑连接的。 3. **复杂性**:拉格朗日插值和三次样条插值的计算复杂性较高,特别是随着节点数增加。 通过比较插值曲线和原始函数,可以评估插值方法的有效性和适应性。
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