Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Получить элемент DOM, связанный с классом Leaflet

Есть ли способ получить соответствующий элемент DOM для Marker или Layer с Leaflet, как в Картах Google?

javascript leaflet
09.03.2014

Ответы:


1

Вы можете использовать внутреннее свойство ._container для большинства объектов Leaflet, таких как слои и маркеры. Обратите внимание, что он является внутренним по какой-то причине — если вы используете режим Canvas или Leaflet решит изменить свой внутренний API, ваш код сломается.

10.03.2014
  • Кажется странным, что векторные слои (сейчас) поддерживают параметр className для использования с средством визуализации SVG, но не способ изменить список классов после создания экземпляра. 20.06.2018

    • 2

    getContainer() — это более формальный способ доступа к элементу DOM, но он доступен только на Карте, TileLayer и Класс управления.

    11.07.2016
  • И getElement() работает для класса Marker. 16.04.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..