jQuery Select操作大集合

本文详细介绍了如何使用jQuery来获取Select元素的选择状态,包括选择的文本、值和索引。此外,还介绍了如何设置Select的选择状态及如何添加或删除Select的选项。
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本文总结了jQuery获取Select选择的Text和Value;jQuery添加/删除Select的Option项的Select操作,并给与了对应的解释。

AD:
jQuery获取Select选择的Text和Value:
语法解释:

$( "#select_id" ).change(function(){ //code...}); //为Select添加事件,当选择其中一项时触发
var checkText=$( "#select_id" ).find( "option:selected" ).text(); //获取Select选择的Text
var checkValue=$( "#select_id" ).val(); //获取Select选择的Value
var checkIndex=$( "#select_id " ).get( 0 ).selectedIndex; //获取Select选择的索引值
var maxIndex=$( "#select_id option:last" ).attr( "index" ); //获取Select最大的索引值 jQuery设置Select选择的Text和Value:

语法解释:

$( "#select_id " ).get( 0 ).selectedIndex= 1 ; //设置Select索引值为1的项选中
$( "#select_id " ).val( 4 ); //设置Select的Value值为4的项选中
$( "#select_id option[text='jQuery']" ).attr( "selected" , true ); //设置Select的Text值为jQuery的项选中
jQuery添加/删除Select的Option项:

语法解释:

$( "#select_id" ).append( "<option value='Value'>Text</option>" ); //为Select追加一个Option(下拉项)
$( "#select_id" ).prepend( "<option value='0'>请选择</option>" ); //为Select插入一个Option(第一个位置)
$( "#select_id option:last" ).remove(); //删除Select中索引值最大Option(最后一个)
$( "#select_id option[index='0']" ).remove(); //删除Select中索引值为0的Option(第一个)
$( "#select_id option[value='3']" ).remove(); //删除Select中Value='3'的Option
$( "#select_id option[text='4']" ).remove(); //删除Select中Text='4'的Option

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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