动态的数量改变的时候另一个元素也改变

本文介绍了一种使用MUI框架实现的数量与价格联动更新的方法。当用户更改输入框中的数量时,通过JavaScript自动计算更新后的总价,并实时显示。此外,还提供了一个函数用于汇总所有商品的总价与总数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

情景描述://数字变化的时候价钱也改变


mui(".mui-numbox").on("change",".mui-input-numbox",function(){
    var amount=$(this).val();
    var price= $(this).parents().siblings("input").val();
    $(this).parents().siblings(".A").children(".pri").html(parseInt(amount*price).toFixed(2));  //合计价格


//数量和合计价格的变化,便随着加减点击变化而变化,所以单独写个函数点击就调用
    getmoney();
 
});


function getmoney(){
//小计价格
var sumprice=0;
//数量
 var amount=0;
   $(".pri").each(function(){
     var x=parseInt($(this).html());
     sumprice+=x;//合计价格
    $(".total_money").html(parseInt(sumprice).toFixed(2))
        });  
   
    $(".mui-input-numbox").each(function(){
         var x=parseInt($(this).val());
         amount+=x;//合计数量
        $(".pronum").html(amount)
        });  
}


### 修改矩阵的大小或改变矩阵的元素数量 在 Jupyter Notebook 中,可以通过 NumPy 提供的功能来调整矩阵的大小或改变元素数量。以下是几种常见的方法: #### 方法一:使用 `resize` 函数 NumPy 的数组对象提供了 `resize` 方法,可以直接更改数组的形状而不返回新的数组[^2]。如果新尺寸大于原数组,则超出部分会被填充为零;如果小于原数组,则多余的部分会被舍弃。 ```python import numpy as np arr = np.arange(10).reshape((2, 5)) # 创建一个初始矩阵 print("原始矩阵:") print(arr) arr.resize((3, 4), refcheck=False) # 调整矩阵大小到 3x4 print("\n调整后的矩阵:") print(arr) ``` 需要注意的是,在某些情况下,直接调用 `resize` 可能会引起错误(例如当其他变量引用该数组时),因此可能需要设置参数 `refcheck=False` 来忽略这些检查[^2]。 --- #### 方法二:使用 `np.pad` 添加额外元素 通过 `np.pad` 函数可以在数组周围添加特定值(如零或其他数值)。这种方法不会破坏原有数据结构,并允许灵活控制新增加的内容位置和方式。 ```python import numpy as np original_array = np.ones((2, 3)) padded_array = np.pad(original_array, ((0, 1), (0, 2)), mode='constant', constant_values=0) print("原始矩阵:\n", original_array) print("\n带有填充的新矩阵:\n", padded_array) ``` 这里 `(0, 1)` 和 `(0, 2)` 表示分别沿两个轴方向增加行数和列数[^2]。 --- #### 方法三:裁剪矩阵以减少元素数目 对于希望缩小矩阵的情况,可以简单地利用切片操作实现这一目标。 ```python matrix = np.random.rand(5, 5) reduced_matrix = matrix[:3, :4] print("完整的随机矩阵:") print(matrix) print("\n经过裁剪之后的小型矩阵:") print(reduced_matrix) ``` 此代码片段展示了如何选取前几行与前列形成一个新的较小规模子集[^2]。 --- #### 方法四:重新定义整个矩阵 有时最简便的办法就是基于现有条件完全重建所需的矩阵形式。比如先计算好最终期望得到的数据量级再生成相应规格的对象即可满足需求。 ```python new_shape = (6, 7) reshaped_data = np.zeros(new_shape) if reshaped_data.size >= old_data.size: reshaped_data.flat[:old_data.size] = old_data.ravel() else: reshaped_data[:] = old_data.reshape(-1)[:reshaped_data.size].reshape(new_shape) # 这里假设存在名为'old_data'代表旧版资料集合 ``` 上述逻辑确保即使目标空间不足以容纳全部历史记录也不会引发异常状况发生的同时保留尽可能多的有效信息。 --- ### 总结 以上介绍了四种不同的技术手段用于解决在 Jupyter Notebook 环境下的 Python 编程过程中遇到有关于动态调节二维表单即所谓“矩阵”的实际应用场景问题解决方案[^3]。
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