标签: annotate

我想在具有CNT.Status的MyUser表上执行group by子句,原始查询将如下所示.

SELECT user_id from user_table GROUP BY user_id HAVING COUNT(status)=1

我尝试使用Django模型API的各种选项,但它也在group by子句中添加"id".

我想加一个注释:E\perp c using ggplot2 annotate("text", label = ...).

我在网上搜索得相当彻底,但只是设法使用了一个单独的符号annotate("text", label = "symbol('\136')", parse = T).

有没有人有办法解决吗 ？

如何在序列化QuerySet中包含带注释的结果？

data = serializer.serialize(Books.objects.filter(publisher__id=id).annotate(num_books=Count('related_books')), use_natural_keys=True)

但是,键/值pare {'num_books':number}不包含在json结果中.

我一直在互联网上搜索类似的问题,但我没有找到适合我的解决方案.

这是一个类似的案例:http://python.6.x6.nabble.com/How-can-you-include-annotated-results-in-a-serialized-QuerySet-td67238.html

谢谢!

我想用一个短语“大鱼？45厘米”注释一个ggplot，但似乎无法实现。我尝试了以下示例，但生成的是“ =”。同时添加“ 45”会引发错误。

ggplot(mtcars, aes(mpg, disp))+
geom_point()+
annotate("text",25,400, label=("Fish*~symbol('\u2265')*~cm"), parse=TRUE, hjust=0) 

我需要在注释中包含所有浮点数,ggplot以在小数点分隔符后显示3位数.但是我遇到了这个问题:

require(ggplot2)
data(iris)
a <- 1.8
b <- 0.9

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length))+
   geom_point()+
   annotate("text", 7, 3, 
            label = paste0("y == ", format(a, digits = 3, nsmall = 3), " %*%z^", 
                           format(b, digits = 3, nsmall = 3)), parse = TRUE)
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length))+
 geom_point()+
 annotate("text", 7, 3,
          label = sprintf("y == %0.3f %%*%%z^ %0.3f", a,b), parse = TRUE)

都生成只有一位小数的图.很明显,如果我改为parse = FALSE,那么情节会带有正确的小数位数,但它的格式(很明显)远远超出预期的小数.

除了难以介绍文本外,还有哪些其他选项可以实现这一目标？

我在 django 应用程序中有一个模型，具有以下结构：

class items(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    location = models.CharField(max_length=3)

我想为每个名称/项目的每个位置的计数创建一个数据透视表，我设法按照以下方式进行：

queryset_res = items.objects.values('name')\
                            .annotate(NYC=Sum(Case(When(location='NYC', then=1),default=Value('0'),output_field=IntegerField())))\
                            .annotate(LND=Sum(Case(When(location='LND', then=1),default=Value('0'),output_field=IntegerField())))\
                            .annotate(ASM=Sum(Case(When(location='ASM', then=1),default=Value('0'),output_field=IntegerField())))\
                            .annotate(Total=Count('location'))\
                            .values('name', 'NYC', 'LSA','Total')\
                            .order_by('-Total')

这给了我每个名字在每个位置出现的次数，这一切都很好。

我的问题是如何使位置动态化，因此如果添加了新位置，我就不会再回来更改代码！来自列表或模型数据本身

非常感谢AB

我在ggplot2中创建了一个带有多个变量的堆积条形图:

使用以下代码:

library(ggplot2)
ggplot(meltd, aes(x=Burst, y=value, fill=variable)) +
  geom_bar(stat="identity") + facet_grid(~samp,scales="free",space="free") + 
  theme_bw() + scale_fill_manual("Fertilization",values = c('#98FB98', '#FF6347')) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1, 19, by = 1))

关于这个数据(订购):

   Burst      samp     %Fert     %Unfert
1      1    Nassau 1.0000000 0.000000000
5      2    Nassau 0.9793237 0.020676300
8      3    Nassau 0.9774301 0.022569886
16     4    Nassau 0.9750000 0.025000000
13     5    Nassau 0.9734843 0.026515719
12     6    Nassau 0.9651163 0.034883721
17     7    Nassau 0.9516807 0.048319328
4      8    Nassau 0.9444444 0.055555556
9      9    Nassau 0.9183673 0.081632653
14    10    Nassau 0.9106901 …

是否有可能在seaborn的stripplot上注释每个点？我的数据在pandas数据框中.我意识到注释适用于matplotlib,但我没有发现它在这种情况下工作.

我通过使用variable=plt.scatter(test1,test2)wheretest1和test2are 对应于 x 和 y 的列表制作了一个散点图。

有没有办法用我创建的字符串列表或可变颜色来注释每个点？

我发现：

for i, txt in enumerate(variablelabel):
    variable.annotate(txt, (test1[i],test2[i]))

wherevariablelabel定义为我的字符串列表。不幸的是，这似乎并没有注释我的散点图。

或者，我发现您可以使用以下类似的代码添加箭头：

ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
ax.set_ylim(-2,2)
plt.show()

但这会产生我不想要的大箭头。我只想要列表中的字符串。

对不起，如果我不是很清楚。

我有一个模型，其中包含一个@property当我做类似 vals = MyModel.objects.values() S / O帖子之类的事情时要包含 的模型，建议这样做的get_queryset方法是通过覆盖manager类的方法，并增加对的调用annotate(xtra_field=...)。

问题是我找不到如何使用模型属性执行此操作的示例。我已经尝试过类似的东西 super(SuperClass, self).get_queryset().annotate(xtra_fld=self.model.xtra_prop) 及其众多变体，但都无济于事。

我认为问题是注释参数的RHS应该是什么？

（而且，是的，我知道还有其他更笨拙的方法可以做到这一点，例如遍历values()返回的收益并随便添加属性。对我来说，这不是一个非常优雅（甚至是Django）的解决方案。