各位大哥谁有可输入,并且输入后相似的字段会自动跑上来的下拉菜单的源码?

zyyhero 2004-09-23 02:22:39
就像IE的地址栏那样,输入文字,相似的字段会自动跑上来
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zyyhero 2004-10-19
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kingchang2000(萨那),能不能详细说说
kingchang2000 2004-09-24
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就是对这个输入的东西在目的数组里面做正则匹配,匹配的数据将重新放在列表框中,不过
我以前用了1000以上的数据,呵呵,写个字累死我了,:D
mastercyl 2004-09-24
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就是一个自动联想啊
ouyld 2004-09-24
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<script>
function aa()
{
if(document.form1.text1.value=="aa")
{
document.form1.table1.value=="aa")
}
abc=setTimeout("aa()",10)
}
</script>
<body>
<form name="form1">
<input type="text" name="text1" onfocus="aa()">
<table id="table1">
<tr>
<select>
<option>aaa
</tr>
</form>
zyyhero 2004-09-23
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要自动上到输入框的啊
soonquick 2004-09-23
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fason老大的例子.跟你说的差不多。
http://fason.nease.net/samples/js/selectwithtip.html
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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