linear-gradient() 函数用于创建一个表示两种或多种颜色线性渐变的图片。 创建一个线性渐变,需要指定两种颜色,还可以实现不同方向(指定为一个角度)的渐变效果,如果不指定方向,默认从上到下渐变。 /*从上到下,蓝色渐变到红色*/linear-gradient(blue,red);/*渐变轴为45度,从蓝色渐变到红色*/linear-gradient(45deg...
-webkit-gradient(<type>, <point> [, <radius>]?, <point> [, <radius>]? [, <stop>]*) //老式语法书写 线性渐变在Trident (IE)下的语法: filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(GradientType=0, startColorstr=#111CCC, endColorstr=#1CC222); -ms-filter: "progid:DXImageTransform.M...
方式一:background: linear-gradient(#e66465,#9198e5); 动图展示效果 方式二:background: linear-gradient(0deg, #e66465,#9198e5); 动图展示效果: 方式三:background: linear-gradient(to right, #e66465 0%, #e66465 25%,#9198e5 25%, #9198e5 100%); 除了上面展示的方式之外,还可以进行混合使用:...
LinearGradientBrush 类定义一个画笔,该画笔绘制颜色渐变,其中颜色从线性渐变画笔的起始边界线均匀变化到线性渐变画笔的结束边界线。
voidLinearGradientBrush( [in, ref]constRectF & rect, [in, ref]constColor & color1, [in, ref]constColor & color2, [in] REAL angle, [in] BOOL isAngleScalable ); 参数 [in, ref] rect 类型:constRect 对指定渐变起点和终点的矩形的引用。 矩形的左上角是起点。 右下角是终点。
LinearGradientBrush::GetRectangle (Rect*) 方法 LinearGradientBrush::GetRectangle (RectF*) 方法 LinearGradientBrush::GetTransform 方法 LinearGradientBrush::GetWrapMode 方法 LinearGradientBrush::LinearGradientBrush 方法 LinearGradientBrush::LinearGradientBrush (constLinearGradientBrush&) 方法 ...
linear-gradient(angle/direction, color stop, color stop, ...); 例如下面的代码指定一个从左相右,由黄色到紫色的线性渐变: linear-gradient(to right, yellow, purple); 得到的结果如下图所示: 你可以为线性渐变添加更多的颜色,例如: linear-gradient(to right, yellow, #009966, purple); ...
Internet Explorer 9、Firefox、Opera、Chrome 和 Safari 支持 createLinearGradient() 方法。注意:Internet Explorer 8 及之前的版本不支持 元素。定义和用法createLinearGradient() 方法创建线性的渐变对象。渐变可用于填充矩形、圆形、线条、文本等等。提示:请使用...
理解linear-gradient时常常对于其中的位置部分产生疑惑,如上面的left top/1px 100%; 部分 可拆解为 background-size: 1px 100%; //第一个值为宽度,第二个值为高度 background-position: left top; //第一个值是水平位置,第二个值是垂直位置 定义和用法 ...
Introduction Data & models Python R Set a compute context Data access and manipulation Summarization Visualization Data modeling Data modeling overview Linear regression Logistic regression Generalized linear Decision tree Decision forest Estimating with stochastic gradient boosting ...