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CSS3过渡只有规模(CSS3 transition only scale)

一个简单的问题。

当我悬停元素时,元素应该是缩放。 工作正常。 问题是我有一些背景颜色也适用。 我想摆脱这种背景转变。

以下是我的代码。

.scale{
  -webkit-transition: all .2s ease-in-out;
  -moz-transition: all .2s ease-in-out;
  -o-transition: all .2s ease-in-out;
  transition: all .2s ease-in-out;
}

.scale:hover{
  -webkit-transform: scale(1.1);
  -moz-transform: scale(1.1);
  -o-transform: scale(1.1);
  transform: scale(1.1);
}

我已将过渡属性更改为width, height, top, right, bottom, left

我的笔http://codepen.io/anon/pen/yAGBj


A simple question.

When I hover the element, element should be scale. Working fine. Problem is I have some background colors also applying. I want to get rid of this background transition.

Following is my code.

.scale{
  -webkit-transition: all .2s ease-in-out;
  -moz-transition: all .2s ease-in-out;
  -o-transition: all .2s ease-in-out;
  transition: all .2s ease-in-out;
}

.scale:hover{
  -webkit-transform: scale(1.1);
  -moz-transform: scale(1.1);
  -o-transform: scale(1.1);
  transform: scale(1.1);
}

I have changes the transition-property to width, height, top, right, bottom, left

My pen http://codepen.io/anon/pen/yAGBj


原文:https://stackoverflow.com/questions/25426230
更新时间:2023-11-01 11:11

最满意答案

改用BY组处理。 创建一个分组变量,如果它是随机的就足够简单了。 然后在您的NLMIXED proc中添加一条BY语句,它将适用于BY变量中的每个级别。 不知道你想如何分割你的数据,假设它是随机的? 或者您可以查看SURVEYSELECT以选择10个随机样本。

data heart;
set sashelp.heart;
call streaminit(25);
rand = rand('normal', 100, 20);
run;

proc rank data=heart groups=10 out=heart_rank;
var rand;
ranks groups;
run;

proc sort data=heart_rank;
by groups;
run;

proc nlmixed data=heart_rank;
by groups;
...

这是一个扩展分析,取决于你的团队是如何创建的,前三个步骤可能是一个单一的步骤,如果你只是将它分成相等的组,那么这将是微不足道的,并且更类似于R解决方案。


Use BY group processing instead. Create a grouping variable, if it's random that's easy enough. Then add a BY statement to your NLMIXED proc and it will fit it for each level in your BY variable. Not sure how you want to split your data, assuming it's random? Or you could look at SURVEYSELECT to select 10 random samples.

data heart;
set sashelp.heart;
call streaminit(25);
rand = rand('normal', 100, 20);
run;

proc rank data=heart groups=10 out=heart_rank;
var rand;
ranks groups;
run;

proc sort data=heart_rank;
by groups;
run;

proc nlmixed data=heart_rank;
by groups;
...

This is an expanded analysis, depending on how your groups are created, the first three steps could be a single step, if you were just dividing it into equal groups in order for example this would be trivial and more similar to the R solution.

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