函数lines()其作用是在已有图上加线,命令为lines(x,y),其功能相当于plot(x,y,type="1")函数abline()可以在图上加直线,其使用方法有四种格式。(1)abline(a,b)表示画一条y=a+bx的直线(2)abline(h=y)表示画出一条过所有点得水平直线(3)abline(v=x)表示画出一条过所有点的竖直直线(4)abline(lm.obj)表示绘出线性模型得到的线性方程lines()函数做的是一般连线图,其输入是x,y的点向量。abline()函数做的是回归线,其输入是回归模型对象。# 一、R基本操作# 1、将数据文件mydata1.txt按照以下要求整理成标准形式。#(1)读入数据文件mydata.txt命名为insurance。insurance<-read.table("mydata1.txt")head(insurance)dim(insurance)#192个数据#(2)将insurance转换为3列的矩阵。insurance<-matrix(insurance$V1,nrow = 64,ncol = 3)#nrow =192/3=64insurance#(3)将insurance转换为数据框。insurance<-as.data.frame(insurance)class(insurance)#(4)将列名命名为"District", "Holders"和"Claims"。names(insurance)<-c("District", "Holders","Claims")insurance#(5)随机无放回抽取50行数据。sub<-insurance[sample(1:nrow(insurance),50),]#无放回不用设置replacesub#(6)将抽样数据写入result1.txt。write.table(sub,"result1.txt",row.names = FALSE)####################################################################### 2、将数据文件mydata2.txt按照以下要求整理成标准形式。#(1)读入数据文件mydata2.txt命名为iris。iris<-read.table("mydata2.txt")head(iris)dim(iris)#600个数据#(2)将iris转换为4列的矩阵。iris<-matrix(iris$V1,nrow = 150,ncol = 4)#nrow =600/3=150iris#(3)将iris转换为数据框。iris<-as.data.frame(iris)class(iris)#(4)将列名命名为"Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width"。names(iris)<-c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")iris#(5)随机无放回抽取90行数据。sub<-iris[sample(1:nrow(iris),90),]#无放回不用设置replacesub#(6)将抽样数据写入result2.txt。write.table(sub,"result2.txt",row.names = FALSE)####################################################################### 3.将数据文件data.csv按照以下要求进行数据预处理。#(1)读入数据文件data.csv命名为nhanes2。nhanes2<-read.csv("data.csv")#(2) 载入缺失值处理所需要的包。install.packages("lattice")install.packages("MASS")install.packages("nnet")library(lattice)library(MASS)library(nnet)#(3) 判断nhanes2是否存在缺失值。sum(is.na(nhanes2))#(4) 利用插补法处理chl变量的缺失值。sub=which(is.na(nhanes2[,4])==TRUE)#在数据集中chl变量是第4列,返回nhanes2数据集中第4列为NA的行dataTR<-nhanes2[-sub,]#将第4列不为NA的数存入数据集dataTRdataTE<-nhanes2[sub,]#将第4列为NA的数存入数据集dataTE中dataTE[,4]<-sample(dataTR[,4],length(dataTE[,4]),replace = T)#在非缺失值中简单抽样dataTE #(5) 将插补法处理后的数据写入result3.txt。write.table(dataTE,"result3.txt",row.names = FALSE)#############################################################################################################################################二、函数调用#1、测得某班学术X(身高(cm))与Y(体重(kg))的数据如下,试画出散点图,建立线性回归方程,并作进一步分析。# (1) 建立数据集,并画出散点图,考察数据点的分布趋势,看是否呈直线条状分布。x1<-c(171,175,159,155,152,158,154,164,168,166,159,164)#身高y1<-c(57,64,41,38,35,44,41,51,57,49,47,46)#体重#构建数据集model <- data.frame(x1,y1) #探索性分析-做散点图查看数据的分布情况:plot(x1,y1)# (2)进行回归分析,列出回归方程,画拟合线,并对结果进行解读。# 用lm()函数构建模型lm.reg<-lm(y1~ x1)# 添加回归曲线查看拟合效果 abline(lm.reg) #模型解读summary(lm.reg)# (3)对回归系数进行假设检验。anova(lm.reg) # 回归模型的方差分析summary(lm.reg) #回归系数t检验:提取模型计算结果,其中有t检验的结果# (4)对回归模型进行诊断。#模型检验对方程进行进一步检验,以检查回归方程是否满足模型的先验条件及模型的稳健性。par(mfrow=c(2,2))#画布分面plot(lm.reg)#结果解读:#1.左上图:残差与拟合图,理论上散点应该散乱的分布在横线两侧;#2.右上图:正太Q-Q图,用于检验因变量的正太分布性,若服从正太分布,则散点应分布在一条直线线#3.左下图:齐方差检验,若满足其方差,则散点在水平线周围随机分布#4.右下图:独立性检验,即一个样本是否会影响另一个样本##################################################################2、研究某抗心律失常药对电刺激狗右心室致颤阙的影响,实验测得狗静脉注射不同剂量的抗心律失常药与右心室致颤阙的数据如下,试画出散点图,建立线性回归方程,并作进一步分析。# (1) 建立数据集,并画出散点图,考察数据点的分布趋势,看是否呈直线条状分布。x <- c(1,3,5,7,9)y <- c(8.03, 14.97, 19.23, 27.83, 36.23)#构建数据集model <- data.frame(x,y) #探索性分析-做散点图查看数据的分布情况:plot(model)#画散点图# (2)进行回归分析,列出回归方程,画拟合线,并对结果进行解读。# 用lm()函数构建模型fm <- lm(y ~ x)#建立回归模型fm# 添加回归曲线查看拟合效果abline(fm)# 添加回归曲线至散点图 #模型解读summary(fm)# (3)对回归系数进行假设检验。anova(fm) # 回归模型的方差分析summary(fm) # 提取模型计算结果,其中有t检验的结果# (4)对回归模型进行诊断。#模型检验对方程进行进一步检验,以检查回归方程是否满足模型的先验条件及模型的稳健性。par(mfrow=c(2,2))#画布分面plot(fm)#结果解读:#1.左上图:残差与拟合图,理论上散点应该散乱的分布在横线两侧;#2.右上图:正太Q-Q图,用于检验因变量的正太分布性,若服从正太分布,则散点应分布在一条直线线#3.左下图:齐方差检验,若满足其方差,则散点在水平线周围随机分布#4.右下图:独立性检验,即一个样本是否会影响另一个样本################################################################### 3、countries数据集含有69个国家和地区的出生率与死亡率。# (1) 请使用K-均值聚类将样本点聚为3个类别。countries=read.csv("countries.csv")head(countries)#查看前6行names(countries)=c("country","birth","death")#修改变量名称var=as.character(countries$country)#将变量country转为字符型并赋值给varfor(i in 1:69) row.names(countries)[i]=var[i]#将数据集的行名命名为国家名称km1=kmeans(countries[,-1],center=3)#用kmeans算法对countries数据集进行聚类# (2) 输出聚类结果及各类别的中心点坐标。km1$cluster#获取类别km1$centers#获取中心点坐标# (3) 绘制聚类结果将中心点以星号标识。#画出聚为四类的类别图,标注中心点。plot(countries[,-1],pch=c(1,2,3))#将中心点用星号标示出来points(km1$centers,pch=8,col="red")#对中心点添加标注legend(km1$centers[1,1],km1$centers[1,2],"Center_1",bty="n",xjust=0.5,cex=0.8)legend(km1$centers[2,1],km1$centers[2,2],"Center_2",bty="n",xjust=0.5,cex=0.8)legend(km1$centers[3,1],km1$centers[3,2],"Center_3",bty="n",xjust=0.5,cex=0.8)# (4) 判断与中国大陆同属于一个类别的国家和地区有哪些。cluster_CHINA=km1$cluster[which(countries$country=="CHINA")]which(km1$cluster==cluster_CHINA)###############################################################################################################################三、数据分析# 1、使用arules软件包中的Groceries数据集,该数据集是某一食品杂货店一个月的真实交易数据,使用R完成以下要求:(软件包:arules;数据集:Groceries; 函数:apriori())# (1)利用apriori()函数进行关联分析,支持度为0.01,置信度为0.5。install.packages("arules")library(arules)data("Groceries")rules0<-apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.5))inspect(rules0[1:10])# (2)利用sort()函数按照支持度排序。rules.sorted_sup<-sort(rules0,by="support")inspect(rules.sorted_sup[1:5])# (3)捆绑销售:寻找蛋黄酱(mayonnaise)的捆绑商品。(supp=0.001,conf=0.1,minlen=2, maxlen=6)rules1=apriori(Groceries,parameter=list(minlen=2,maxlen=6,supp=0.001,conf=0.1),appearance=list(rhs="mayonnaise",default="lhs"))inspect(rules1)# (4)查看销量最高的商品。itemsets_apr=apriori(Groceries,parameter=list(supp=0.001,target="frequent itemsets"),control=list(sort=-1))inspect(itemsets_apr[1:5])# (5)适合捆绑销售的商品。(supp=0.001,minlen=2, maxlen=3)itemsets_apr1=eclat(Groceries,parameter=list(supp=0.001,minlen=2,maxlen=3,target="frequent itemsets"),control=list(sort=-1))inspect(itemsets_apr1[1:5])# (6)关联规则的可视化(support=0.001,con=0.5)install.packages("arulesViz")library(arulesViz)rules5=apriori(Groceries,parameter=list(support=0.002,con=0.5))rules5plot(rules5)######################################################################## 2、根据breast-cancer-wisconsin.csv威斯康星州乳腺癌数据集,通过对数据的分析,提取出关键特征来判断乳腺癌患病情况。(软件包:rpart;函数:rpart()。)# (1)属性名依次设置为"编号","肿块厚度","肿块大小","肿块形状","边缘黏附","单个表皮细胞大小","细胞核大小","染色质","细胞核常规","有丝分裂","类别"),并将类别为2的设为"良性",为4的设为"恶性"。install.packages("rpart")library(rpart)install.packages("rpart.plot")library(rpart.plot)#############加载数据breast.cancer<-read.csv('breast-cancer-wisconsin.csv',header=F)head(breast.cancer)#数据整理names(breast.cancer)=c("编号","肿块厚度","肿块大小","肿块形状","边缘黏附","单个表皮细胞大小","细胞核大小","染色质","细胞核常规","有丝分裂","类别")breast.cancer$类别[breast.cancer$类别==2]="良性"breast.cancer$类别[breast.cancer$类别==4]="恶性"head(breast.cancer)# (2)抽取训练数据集为原数据的70%,测试数据集取30%。#数据预处理(分层抽样,划分训练集和测试集)#分别计算良性和恶性组中应抽取测试集样本数,记为a,ba=round(0.3*sum(breast.cancer$类别=="良性"))b=round(0.3*sum(breast.cancer$类别=="恶性"))ab #输出a,b值install.packages("sampling")library(sampling)#使用strata函数对数据集中的“分组油耗”变量进行分层抽样sub=strata(breast.cancer,stratanames="类别",size=c(b,a),method="srswor")sub #所抽出的所有测试集样本信息#生成训练集train1和测试集test1train1=breast.cancer[-sub$ID_unit,]test1=breast.cancer[sub$ID_unit,]nrow(train1)nrow(test1) #显示训练集和测试集的行数,检查两者比例是否为7:3# (3) minsplit=5,建立决策树。#CART建立分类树formula_cla=类别~肿块厚度+肿块大小+肿块形状+边缘黏附+单个表皮细胞大小+细胞核大小+染色质+细胞核常规+有丝分裂cla1=rpart(formula_cla,train1,method="class",minsplit=5)#cla1# (4)选择cp=0.05来剪枝。######修改cp的值cla2=rpart(formula_cla,train1,method="class",minsplit=5,cp=0.05)cla2# (5)画出type为2和4的树图。rpart.plot(cla1,type=2)#修改typerpart.plot(cla1,type=4) # (6)测试数据进行预测,并输出混淆矩阵,给出模型准确率为。#预测pre1=predict(cla1,test1,type="class")pre1table(test1$类别,pre1)#获取混淆矩阵#计算样本错误率error1<-sum(as.numeric(pre1!=test1$类别))/nrow(test1)error1#################################################################### 3、美国科罗拉多州某加油站连续 57 天的OVERSHORTS序列“OVERSHORTS.csv”# (1) 判断该序列的平稳性与纯随机性。# (时序图检验、白噪声检验)install.packages("fUnitRoots")install.packages("TSA")install.packages("forecast")install.packages("zoo")library(fUnitRoots)library(TSA)library(forecast)library(zoo)#读取数据c<-read.csv("OVERSHORTS.csv")#转换为时间序列overshort<-ts(c$overshort,start = 1)#平稳性,纯随机(白噪声检验)## 绘制序列的时间序列图plot.ts(overshort, xlab = "time", ylab = "prop")##对序列做单位根检验unitrootTest(overshort)##对序列做白噪声检验Box.test(overshort, lag = 1, type = "Ljung-Box")# (2) 如果序列平稳且非白噪声,选择适当模型拟合该序列的发展。(10分)# (模型的识别、参数估计(模型显著性、模型参数的显著性))#模型识别##观察自相关,偏自相关图,模型定阶par(mfrow=c(1,2))acf(overshort)###衰减到零是突然的,所以自相关系数1阶截尾pacf(overshort)### 衰减到零不是突然的,所以偏相关系数托尾# 推荐模型为 MA(1)##或者对序列进行模型识别,自动定阶auto.arima(overshort)# 推荐模型为 MA(1)#参数估计###模型检验x.fit<-arima(overshort,order=c(0,0,1),method="ML")x.fit##对残差x.fit$residual进行白噪声检验for(i in 1:2) print(Box.test(x.fit$residual,lag=6*i))##P>0.05,接受原假设,即残差为白噪声,所以拟合模型显著有效####参数检验###模型参数的显著性检验t1<--0.8477/0.1206pt(t1,df=56,lower.tail=T) ###p<0.05参数显著非零t0<--4.7942/1.0253pt(t0,df=56,lower.tail=T) ###p<0.05参数显著非零# (3) 利用拟合模型,预测该加油站未来5天的OVERSHORTS。(10分)# (模型预测、绘制预测图)####模型预测c<-read.csv("OVERSHORTS.csv")x<-ts(c$overshort,start=1)x.fit<-arima(x,order=c(0,0,1))x.fitx.fore<-forecast(x.fit,h=5)#预测x.foreplot(x.fore)###############################################################4、使用是survival软件包中的“pbc”数据集,该数据集记录的是肝硬化数据, 使用R完成一下要求:(软件包:survival;数据集:pbc; 函数:Surv()、survfit()、survdiff()、coxph()、cox.zph(), 将答案保存在“姓名.doc”文件中。)# (1)生成生存分析对象,拟合生存曲线模型。install.packages("survival") #安装survival包library(survival) #加载survival包#使用survival包自带的“pbc”数据集为例(418*20) data("pbc")str(pbc)head(pbc)#生成生存分析对象Sur_Obj<-Surv(pbc$time,pbc$status)Sur_Obj#拟合曲线模型model<-survfit(Sur_Obj~1) summary(model)# (2)两种方法绘制生存曲线。plot(model,ylab = "生存率",xlab="天")#用survminer进行漂亮的展示install.packages("survminer")library(survminer) ggsurvplot(model, data = pbc)# (3)进行单因素比较分析,并进行结果解释。#survdiff(formula)函数进行log-rank检验。survdiff(Sur_Obj~pbc$trt) #trt是分组条件# (4)考虑年龄,性别以及trt是否会影响肝硬化的生存时间,进行多因素分析Cox模型的建立,并进行结果解释。coxmodel<-coxph(Sur_Obj~pbc$age+pbc$sex+pbc$bili)coxmodel# (5)模型诊断——PH检验。zphmodel<-cox.zph(coxmodel)zphmodel############################################################### 5、life.csv为50位急性淋巴细胞白血病病人的数据,包括:入院治疗时取得外辕血中细胞数X1,淋巴结浸润等级X2,出院后有无巩固治疗X3(1表示有巩固治疗,0表示无巩固治疗);随访后,变量Y=0表示生存期在1年以内,Y=1表示生存时间在1年以上,使用R完成一下要求:(函数:glm(),predict()。)# (1)建立全变量logistic回归,对模型结果进行解释。life<-read.csv("life.csv")#建立全变量logistic回归glm.sol<-glm(Y~X1+X2+X3, family=binomial, data=life)#回归模型解读summary(glm.sol)# (2)预测当X1=5,X2=2,X3=0时,y的概率是多少?pre<-predict(glm.sol, data.frame(X1=5,X2=2,X3=0))p<-exp(pre)/(1+exp(pre))p# (3)预测当X1=5,X2=2,X3=1时,y的概率是多少?(6分)pre<-predict(glm.sol, data.frame(X1=5,X2=2,X3=1))p<-exp(pre)/(1+exp(pre))p# (4)对回归模型参数进行检验,用step()函数做变量筛选。step(glm.sol)glm.new<-glm(Y~X2+X3, family=binomial, data=life)summary(glm.new)# (5)对筛选后的变量进行建模,预测。pre<-predict(glm.new, data.frame(X2=2,X3=0))p<-exp(pre)/(1+exp(pre))ppre<-predict(glm.new, data.frame(X2=2,X3=1))p<-exp(pre)/(1+exp(pre))p
急问,R中的abline是什么意思,是哪几个单词的缩写啊?谢谢谢谢!!!
给您推荐相同类型的内容:
下列哪个css属性可以更改字体大小
Font-size。在css中,可以使用font-size属性来改变字体大小,该属性可以设置字体大小。层叠样式表(英文全称:CascadingStyleSheets)是一种用来表现HTML(标准通用标记语言的一个应用)或XML(标准通用标记在电脑上怎么制作ppt
通常用Word来录入、编辑、打印材料,而有时需要将已经编辑、打印好的材料,做成PowerPoint演示文稿,以供演示、讲座使用。如果在PowerPoint中重新录入,既麻烦又浪费时间。如果在两者之间,通过一块块地复制、粘贴,一张张地制成幻灯JS数组循环遍历常用的9种方法
首先定义一个数组 const arr = [1,2,3,4,5,6] 第一种:for循环 for (let i = 0i<arr.lengthi++){ console.log(arr[i]) }CSS中如何添加特效字体
特殊字体一般不是说不能添加,而是考虑到用户电脑上预装的字体有限,所以局限在宋体和微软雅黑两种字体,css属性中有个font属性,例如{font-family:"迷你简菱心"},在装过这个字体的的电脑会有效果,但是再没有装如何用最简单的方法用手机重装电脑系统
使用手机重新安装系统的具体操作步骤如下:一、首先下载并安装driverdroid,然后根据安装向导进行设置。二、然后注意,Android手机已经获得了根目录,在设置时需要连接到计算机。三、将手机自动下载的BIOS文件移动到映像的根目录(mojs计算器代码怎么写,通过弹窗显示
js计算器代码,通过弹窗显示步骤如下。1、js计算器代码编写html,实现计算器页面视图效果。2、js计算器代码编写,实现点击输入数字和符号输出结果。3、js计算器代码创建click1函数,判断flag的值,如果是true就定位到第一个输入css的问题
我理解的并不是很深刻但是希望能对你 有所启发以下是原创正文:css到底是什么?css据我理解也算是一种语言,专业术语叫超文本层叠样式表,css的功能非常的强大,好像是温谦老师说的爱上CSS,css:像艺术家一样浪漫,像工程师一样严禁。说实话关于CSS 中a和a:hover起到什么作用?
a的作用是链接,点击<a><a>之间的内容,页面会跳转到链接的地址。直接设置它的颜色,比如,例子中a{color:#000},意思是<a><a&用C语言编码程序 a+b=c 谢谢
话不多说,接下来是代码:#include<stdio.h>intmain(){inta,b,cprintf("请输入第一个数A的值:")scanf("%d",&a金山毒霸好用吗
金山毒霸好用吗 好用,金山毒霸最好配合腾讯电脑管家使用。金山毒霸有强力查杀的功能,对于未知的可预见的病毒有防御金山毒霸现在好用吗 什么防毒都没用,360要求占网速又占记忆体,金山防毒好但是更新病毒太慢,有时电脑中毒了,都来不及杀CSS3动画
transform不会使DOM脱离文档流,当通过translateX等属性值移动了元素后,它仍然占据原来的位置。 好处是, transform制作的动画会直接进入合成阶段,避开重排重绘,可以通过Performance简易的加减乘除的计算器代码js
html<input type="text" id="num1" value="" > <select id="mySelJS中的鼠标事件,拖拽一个东西
<!DOCTYPE HTML><html><head><style type="textcss">#div1 {width我的世界手机版js怎么导入
JS作为一个完全导入MOD的主要方式,在MC中学会使用还是很重要的,这里就给大家分享一下他的使用方法。教程:点开上方扳手(启动器)图标~点开这一行英文然后点下面Manage MODPE scripts之后有四个选项:第一个是在文件夹导入下js中【=】和【==】以及【===】有啥区别?分别应用在什么情况下?
=是赋值运算符,==是关系运算符===是全等运算符”==”是判断值是否相等,”===”是判断值及类型是否完全相等。”==”比较时会进行类型转换,“===”则不会例如:alert('55' == 55)js验证表单
avaScript 表单验证JavaScript 可用来在数据被送往服务器前对 HTML 表单中的这些输入数据进行验证。被 JavaScript 验证的这些典型的表单数据有:用户是否已填写表单中的必填项目?用户输入的邮件地址是否合法?森森水族箱 js-1000的价格
JS系列是压克力观赏型水族箱吧,蛮好看的,不过也蛮贵的,地区不一样价格也不一样的,落差还是挺大的,价格是在1500左右,我说的是我们这里哦,不知道楼主那地方的价格,不过超过2000就别买了,去义务森森那进一个,很实惠jill stuart美div css圆角边框怎么设置?除了用图片的方法以外还有其他方法吗?
1、css圆角实现的方式有很多种,最简单最方便的是使用border-radius属性。或者使用圆角图片。2、border-radius后面直接接数值。3、图片圆角就是事先切除圆角图片,可以制作定高,或者定宽的div。4、使用borde怎么在键盘上打出双引号
在键盘上同时按住【shift】键和【"】键即可打出双引号,具体步骤如下:1、用鼠标左键点击要输入符号的地方,并出现闪烁的光标。2、然后在一直按住键盘右边的【shift】键。3、在保持shift键不松开的情况下按下,按上面一个的【网页特效代码
在HTML文件中添加网页特效代码,一般有三种情况。第一,只加在HTML文件头部,即HTML文件中<head>……<head>之间的代码。这类代码只需要加在这个部分,即可达到预期的效果。第二,电脑被别人设置了密码怎么办?
如果是远程破解就没办法,如果是想用别人的电脑破解,就可以用下面的方法:一、遗忘了SYSTEM密码 如果遗忘了CMOS设置中的SYSTEM密码,就无法启动机器了,解决的办法只能是:打开机箱,把电池取下、正负极短接,给CMOS放电,清除CMOS汽车电脑板坏了能修吗
可以维修。汽车的电脑板是车上的ECU。发动机电脑板坏了的症状比较多,轻微点是发动机故障灯亮,然后失火、车辆抖动、不好启动、严重了就会车辆无法启动、不点火或者不喷油、内部程序紊乱等。汽车发动机电脑板坏了可以用汽车诊断电脑检测出来。1、为方jsp页面该如何刷新验证码
(1)jsp代码:<img id = "img_authcode" src="${ctx}accountauthcode" ><a href="ja网页设计中如何把比界面大的图片居中?
<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="texthtmlcharset=gb231用CSS做iOS和Android样式适配
在移动端webview渲染的时候,html标签会被自动加入一个class属性,会标识不同的设备 如: 所以,可以用来适配一些移动双端的差异场景,如适配不同高度Titlebar 不同样式: 使用样式: 在iOS设备上就会展eco 100b科特多少钱一台
我建议你不要买科特平板电脑,电视购物大部分都是骗人的,我建议你买个大众品牌的平板。推荐799元的纽曼。纽曼S1 Dual配备了ARM Cortex-A9 双核处理器,主频1.5GHz,1GB内存,16GB闪盘,支持最大32GB容量。分辨率1MiniCSSExtractPlugin处理css文件中的url路径问题
做项目的时候,突然发现一个容易犯错的问题 1、webpack中对css文件的处理使用的是: MiniCSSExtractPlugin、css-loader、post-loader。 2、在plugins中也相对应的设置一个MiniC如何改变鼠标图案
问题一:win7电脑怎么改变鼠标图案在里面换就行了问题二:怎么将鼠标的光标设置成其它图案?具体步骤是什么?开始-设置-控制面板-鼠标-指针-浏览,选择你想要设置的图案。网上可以多下载一点鼠标指针,才有选择。问如何使用js实现可走动时间代码
一、js实现时间代码<script type="textjavascript"> function showtime(){ var date=new Date()var year=date.gJS 里的数据类型转换
js中有7种数据类型,他们分别是: ①number 、②string、③boolean 、④symbol、⑤undefined、⑥null 、⑦object 其中1~6是简单数据类型,7是复杂数据类型0x开头(16进制)、0