Angular 2数据显示

本文介绍Angular框架中三种数据展示方法:插值表达式显示组件属性,NgFor显示数组,及NgIf实现条件显示。通过实例代码,展示了如何将数据有效地呈现在用户界面上。

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如何将数据显示到用户界面上,可以使用以下3种方式:

  • 通过插值表达式显示组件的属性
  • 通过NgFor显示数组型属性
  • 通过NgIf实现按条件显示

 

1.通过插值表达式显示组件的属性

要显示组件的属性,插值是最简单的方式,格式为:{{属性名}}

import { Component } from '@angular/core'
@Component({
    selector: 'my-app',
    template:`
        <h1>{{title}}</h1>
        <h2>我喜欢的网站:{{mySite}}</h2>
        `
    })
export class AppComponeent{
      title = '站点列表';
      mySite = '菜鸟教程';
}

Angular会自动从组件中提取 title 和mySite属性的值,并显示到浏览器中,显示信息为:

 

2.使用NgFor显示数组属性,如:

import { Component } from '@angular/core'
@Component({
    selector: 'my-app',
    template:`
        <h1>{{title}}</h1>
        <h2>我喜欢的网站:{{mySite}}</h2>
        <p>网站列表:</p>
        <ul>
          <li *ngFor = "let site of sites">
              {{ site }}
          </li>
        </ul>
        `
    })
export class AppComponeent{
      title = '站点列表';
      sites = ['菜鸟教程','Google','TaoBao','FaceBook']
      mySite = this.sites[0];
}

代码中使用angular的ngFor指令来显示sites列表的每一个条目,不要忘记前面加个*。显示如下:

 

3.通过NgIf进行条件显示

我们可以通过NgIf来设置输出指定条件的数据。

以下实例中我们在判断网站数3个以上,输出提示显示,代码如下:

import { Component } from '@angular/core'
@Component({
    selector: 'my-app',
    template:`
        <h1>{{title}}</h1>
        <h2>我喜欢的网站:{{mySite}}</h2>
        <p>网站列表:</p>
        <ul>
          <li *ngFor = "let site of sites">
              {{ site }}
          </li>
        </ul>
        <p *ngIf = "sites.length > 3">你有很多个喜欢的网站!</P>
        `
    })
export class AppComponeent{
      title = '站点列表';
      sites = ['菜鸟教程','Google','TaoBao','FaceBook']
      mySite = this.sites[0];
}

注意:ngIf标签中为它的条件,当条件满足时显示,条件不满足时不显示

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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