Slider

Un componente che mostra i suoi figli in una presentazione o in un carosello.

Opzioni

• title | (string|node): titolo per la presentazione / carosello da visualizzare nella sua parte superiore. Default: none.
• dots | boolean: visualizzare i punti in basso per navigare rapidamente verso qualsiasi diapositiva. Default: true.
• fade | boolean: controlla se la dissolvenza viene utilizzata per la transizione tra i vetrini. Default: false.
• draggable | boolean: controlla se gli utenti possono trascinare le diapositive per navigare tra di loro. Default: false.
• pagination | string: se mostrare la paginazione sia sul top, bottom o both. Default: 'bottom'.
• goto | number: Se la proprietà viene modificata, il componente salta alla diapositiva con l'indice selezionato. Default: 0.
• infinite | boolean: controlla se la presentazione si avvolge intorno al suo contenuto. Default: false.
• interval | number: imposta un intervallo di tempo per il cambio automatico della slitta. Default: none.
• swipe | boolean: consente un comportamento di trascinamento/trascinamento. Default: false.
• style | object: Stili in linea CSS. Default: {}.
• onClick | function: richiamata quando si fa clic sui pulsanti successivi/precedenti. Default: onClick() {}.

Esempi

• Minimal
• Customize Pagination
• Slideshow
• Custom Styling

Editore dal vivo

<Slider title="Questions to explore:" > <p>Try generating new samples of the Normal data. You'll notice that the points don't always lie exactly on the line. This is typical variation. As you generate more random realizations of this plot you'll get better calibrated to the kind of deviation you can expect to see from this large a sample of Normal data.</p> <p>How do the normal qq plots change as you vary the df parameter for the t-distributed data?</p> <p>Can you tell just by looking at the t.data histograms that the data aren't normally distributed? Is it easier to tell from the QQ plots?</p> <p>How do the normal qq plots change as you vary the shape parameter in the gamma-distributed data?</p> </Slider>

<Slider title="Questions to explore:" >
    <p>Try generating new samples of the Normal data. You'll notice that the points don't always lie exactly on the line. This is typical variation. As you generate more random realizations of this plot you'll get better calibrated to the kind of deviation you can expect to see from this large a sample of Normal data.</p>
    <p>How do the normal qq plots change as you vary the df parameter for the t-distributed data?</p>
    <p>Can you tell just by looking at the t.data histograms that the data aren't normally distributed? Is it easier to tell from the QQ plots?</p>
    <p>How do the normal qq plots change as you vary the shape parameter in the gamma-distributed data?</p>
</Slider>

Risultato

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