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帖子Plotly：在折线图中最后一个值处注释标记 显示了如何使用文本和单个标记注释行尾。但是，如何对多行执行相同的操作，同时设置关联的文本和标记以匹配所有行的颜色？

示例图：

带有示例数据集的代码：

# imports
import pandas as pd
import plotly.express as px

# data
df = px.data.stocks()
colors = px.colors.qualitative.T10

# plotly
fig = px.line(df, 
                 x = 'date',
                 y = [c for c in df.columns if c != 'date'],
                 template = 'plotly_dark',
                 color_discrete_sequence = colors,
                 title = 'Stocks', 
             )

fig.show()

我有这样的数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
dict(
    week=[1, 1, 2, 2, 3, 3] * 2,
    layout=["classic", "classic", "modern", "modern"] * 3,
    response=["conversion", "exit"] * 6,
    cnt=[26, 23, 45, 34, 55, 44, 53, 27, 28, 25, 30, 34],))

我需要像excel一样使用plotly获得这样的条形图：

我不能使用两个类别的主要问题。我的代码：

px.bar(
    data_frame=df,
    x='week',
    y='cnt',
    template='plotly_dark',
    color = 'layout'
)

结果：

但我无法像 excel 示例中那样显示有关“响应”的信息

我有以下结构

struct node{
    int value;
    struct node *next;
    struct node *prev;
};

而且我认为大小必须大于sizeof(整数).

但是如何计算这个结构的整体大小令人困惑.

那么如何计算尺寸呢？

我的意思是我想手动计算,而不是通过计算机...

我有以下数据框架

> S
Source: local data frame [1,991 x 3]
Groups: exp

   exp year commval
1  alb 1995     186
2  alb 1997     232
3  alb 1998     244
4  alb 2000     251
5  alb 1996     275
6  alb 1999     290
7  alb 2001     313
8  alb 2002     358
9  alb 2003     471
10 alb 2004     608
.. ...  ...     ...

我想过滤年份== 1995而不是重新订购:

> S %>% filter(year == 1995) %>% arrange(commval)
Source: local data frame [130 x 3]
Groups: exp

   exp year …

我使用 scikit-learn 通过 k-means 进行聚类：

from sklearn import cluster 
k = 4
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=k)

但另一个问题是：如何使用 scikit 学习计算 k 均值特征重要性？

挑战

当前者是元组时，我如何从(255, 255, 255, 0)到 '(255, 255, 255, 0)'？

细节：

我正在使用此处描述的方法将十六进制颜色转换为 rgba 颜色。我这样做是为了使用颜色作为带有不透明度元素的参数，如下所示：

color = 'rgba(255, 255, 255, 0)'

您可能已经猜到了，参数必须是一个string类型。我已经把整数放在像这样的元组中

(255, 255, 255, 0)

现在我需要将整个元组括在一个字符串中，就像'(255, 255, 255, 0)'进入我的最后一步：

'rgba(255, 255, 255, 0)'

恐怕我在这里遗漏了一些明显且非常基本的 Python 元素，但是任何建议都会很棒！

精华：

对于像 的列表['A', 'B', 'C']，我试图构建或找到一个函数，该函数将在每次调用时返回列表的下一个元素。在这种情况下，如果它被调用超过 3 次，A则将被返回。在那之后B等等。

详细信息和我尝试过的内容：

我有一个['A', 'B', 'C']要应用于不同对象的颜色列表。每次运行代码时，对象的数量可能会有所不同。如果列表中的对象多于颜色，我希望第四个对象具有 color 'A'。所以，正如标题所说，我想遍历一个列表 by 和 index 并从头开始 if index > len(list)。以下自定义函数looper将做到这一点。

def looper(lst, runs):
    j = 0
    for i in range(0, (len(lst)+(runs-(len(lst))))):
        if i < len(lst):
            print(lst[i])
        else:
            print(lst[j])
            j +=1

测试 1

# input:
runs = 2
looper(['A', 'B', 'C'], runs)

# output:
A
B

测试 2

#input :
runs = 5
looper(['A', 'B', 'C'], runs)

#output …