使用apply的方法将伪数组转化为数组

本文介绍了一种将JavaScript中的伪数组转换为标准数组的方法。利用Function.prototype.apply()方法结合Array.prototype.push(),可以轻松实现这一转换,并展示了如何对转换后的数组进行遍历操作。

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js中好多DOM方法都是针对数组的,可是有时候我们会取得一些伪数组,此时要想操作伪数组,那就必须把伪数组转化为数组,以下通过apply(  )的方法demo一个实例,以供大家参考(以下是部分代码):

</head>
<body>
<span>span</span> <span> span</span>

<p>ppp</p>
<span>span</span> <span> span</span>

<p>ppp</p>
<span>span</span> <span> span</span>

<p>ppp</p>
<script>
    function t(tagName,context){
        context=context||document;
        return context.getElementsByTagName(tagName);
    }
   var spans= t('span' );
    console.log ( spans );//伪数组
    var arr=[];  //声明一个新数组
    arr.push.apply(arr,spans);   //使用apply的第二个参数是一个数组(伪数组)的方法,将其转化成数组.
    console.log ( arr ); //数组
    arr.forEach(function (v,i){
        v.style.border='1px solid red';  //使用数组等的方法简单的添加了一个样式
    })


</script>

 

结果为:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mysmalldream/p/7022499.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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