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Tag: DIVISION

Cómo centrar elementos que no están en un div o span en html/css. En HTML/CSS, hay varias formas de centrar elementos que no están dentro de un div o span. Aquí se presentan dos métodos comunes: Método 1: Uso de margen automático 1. Asegúrate de que el elemento que deseas centrar tiene un ancho definido en CSS. Por ejemplo: “`css .mi-elemento { width: 200px; } “` 2. Agrega las siguientes propiedades CSS para centrar el elemento horizontalmente: “`css .mi-elemento { margin-left: auto; margin-right: auto; } “` Esto establecerá los márgenes izquierdo y derecho en “automático”, lo que automáticamente centrará el elemento dentro de su contenedor. Método 2: Uso de flexbox 1. Envuelve el elemento en un contenedor usando un div. Por ejemplo: “`html
“` 2. Aplica las siguientes propiedades CSS a ese contenedor: “`css .contenedor { display: flex; justify-content: center; align-items: center; } “` Esto creará un contenedor de tipo flexbox y centrará tanto horizontal como verticalmente el elemento dentro de él. Estos son solo dos de los métodos más comunes para centrar elementos en HTML/CSS sin usar un div o span adicional. Puedes elegir el método que mejor se adapte a tus necesidades y preferencias.

A veces construyo mi sitio web en HTML y necesito agregar algunas cosas después de haber terminado, las cuales no esperaba poner al principio, por ejemplo, una imagen entre las líneas, así que simplemente abro la etiqueta img y pongo la imagen sin colocarla en un div o span. El . . . Read more

Crear una calculadora de división.

Tengo el siguiente código y cuando escribo calculate(2, 0, “/”) me gustaría imprimir “División entre cero” en lugar de solo el resultado, cuando divido entre 0. ¿Alguna sugerencia? def calculate(num1, num2, operator): if operator == “/” or operator == ‘divide’: output = float(num1) / float(num2) if float(num2) else 0 return . . . Read more

Dividir dos arreglos numpy resultando exclusivamente en NaNs.

import rasterio import numpy as np path = ‘/Users/me/Desktop/’ filename = ‘*.tif’ with rasterio.open(path + filename) as src: band_red_radiance = src.read(3) with rasterio.open(path + filename) as src: band_nir_radiance = src.read(4) nir = np.array(band_red_radiance) red = np.array(band_nir_radiance) nir.dtype # uint16 np.seterr(divide=’ignore’, invalid=’ignore’) ndvi = np.divide(np.subtract(red, nir), np.add(red, nir)) ndvi.max() ndvi.min() Puedo . . . Read more