Можно добавить несколько привязок к метке с помощью XAML, например:
<Label Text = "{Binding Address} - {Binding City} / {Binding State}" TextColor = "# ffeece" />
Можно ли добавить несколько привязок к метке с помощью XAML?
26.04.2017
- Возможный дубликат как иметь 2 данных поля привязки в одной метке форм Xamarin? 26.04.2017
Ответы:
1
Нет, это невозможно.
Но почему бы не объединить его в ViewModel и не привязать к нему?
public string Description
{
get { return $"{Address} - {City} / {State}"; }
}
И привяжите его так: <Label Text = "{Binding Description}" TextColor = "# ffeece" />
26.04.2017
2
Я не уверен, что вы можете добавить несколько привязок к одному и тому же свойству. но вы можете использовать ответ выше или использовать преобразователь значений, передав объект и вернув отформатированную строку.
26.04.2017
3
Если вы хотите привязать разные свойства к одному элементу управления в XAML, в этой ситуации вам нужно привязать свойства в своей модели представления, а затем легко привязать. Вы можете обратиться к приведенному выше примеру.
27.04.2017
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..