Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как я могу показать степень выражения в UILabel? (Быстрый)

У меня есть метка, которая показывает выражение:

(x+y)

Но я хочу показать это в метке следующим образом:

(x+y)^2

(А вот со степенью я здесь не могу, так как у меня слишком низкая репутация для вставки изображений)

Итак, я хочу показать степень выражения в UIlabel. Возможно ли это с одним UILabel?

08.08.2015

Ответы:


1

Вы можете использовать два надстрочных символа Юникода \u00B2, это всегда \u, за которым следует код символа.

NSString *equation = [NSString stringWithFormat:@"(x+y)%@", @"\u00B2"];

Быстрый:

var equation = NSString(format:"(x+y)%@",  "\u{00B2}") as String

Результат:

Юникод

http://unicode-table.com/en/

Строки и символы (Библиотека разработчиков Apple iOS )

Строки в Swift

08.08.2015

2

Я думаю, вы ищете силы, например. (х + у)⁹. Для этого вы должны использовать юникоды.

вы можете взять список символов юникода отсюда; http://www.fileformat.info/info/unicode/category/No/list.htm

В коде вы будете использовать;

print("(x+y)\u{00B2}");
08.08.2015
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..