magento更新购物车产品数量

1、向购物车中添加产品
  $params = array();
  $product = Mage::getModel('catalog/product')->load($productid);
  $params['qty'] = 1;
  $cart = Mage::getSingleton('checkout/cart');
  $cart->addProduct($product, $params);
  $cart->save();
  $success = 'DIY定制图片已经成功加入购物车!';
  $cart->getCheckoutSession()->addNotice($success);
2、更新购物车中产品的数量和删除购物车中的产品
  $cart = Mage::getSingleton('checkout/cart');
  $items = $cart->getItems();
        $data = $items->getData();
        foreach($data as $key=>$v){
             if($v['product_id'] == $productid){
                 $item_id = $v['item_id'];
                 $qty = $v['qty'];
             }
        }
  $params['options'] = array();
  $params['qty'] = $qty - 1;
  if($params['qty']){
        $cart->updateItem($item_id, new Varien_Object($params));
  }else{
        $cart->removeItem($item_id);
  }
  $cart->save();


本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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