class collectionStatistic(ModelAdmin): model = CollectionManagement menu_label = '藏品统计' menu_icon = 'form' list_display = ['bar_chart'] def bar_chart(self, obj): # 获取图表数据 data = [10, 20, 30, 40, 50] # 创建图表 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(range(len(data)), data) # 设置图表标签和标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_title('Bar Chart') # 将图表转换为HTML字符串 from io import BytesIO buffer = BytesIO() fig.savefig(buffer, format='png') buffer.seek(0) image_png = buffer.getvalue() buffer.close() # 将图表作为HTML字符串返回 from django.utils.html import format_html return format_html('<img src="data:image/png;base64,{}" />', base64.b64encode(image_png).decode()) bar_chart.short_description = '藏品统计' 为什么展示出来的条形统计图的数量是ColllectionManagement表中数据的数量?

时间: 2024-02-14 13:24:26 浏览: 24
展示出来的条形统计图的数量是CollectionManagement表中数据的数量,是因为在该函数中,获取了数据并进行了处理,然后通过使用Matplotlib库生成了一个图表,并将其转换成HTML字符串的形式返回。在这个过程中,没有对数据进行筛选或者处理,因此生成的图表中包含了所有的数据。如果需要展示特定数据的图表,可以在获取数据时进行筛选,或者在函数中添加参数来控制需要展示的数据。
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class warehousePeopleBase(ModelAdmin): model = warehousePeople menu_label = '库房人员出入库信息' # ditch this to use verbose_name_plural from model menu_icon = 'site' # change as required list_display = ['name', 'yearMonth', 'month', 'warehouse', 'subjectMatter'] list_filter = ('name', 'yearMonth', 'month', 'warehouse',) wagtail怎么将右侧过滤器的yearMonth字段更改为可以任意的选择年份和月份?

你通过自定义`list_filter`来实现这个功能。具体步骤如下: 1. 定义一个自定义的Filter类,继承`django.contrib.admin.SimpleListFilter`类,重写`queryset`和`lookups`方法,来实现筛选功能。 ```python import datetime class YearMonthFilter(admin.SimpleListFilter): title = 'Year Month' parameter_name = 'year_month' def lookups(self, request, model_admin): # 获取所有可以选择的年月列表 year_month_list = [] for obj in model_admin.model.objects.all(): year_month = obj.yearMonth.strftime('%Y-%m') if year_month not in year_month_list: year_month_list.append(year_month) return [(ym, ym) for ym in year_month_list] def queryset(self, request, queryset): if self.value(): year_month = datetime.datetime.strptime(self.value(), '%Y-%m') return queryset.filter(yearMonth=year_month) ``` 2. 在`list_filter`中添加自定义的Filter类 ```python class warehousePeopleBase(ModelAdmin): model = warehousePeople menu_label = '库房人员出入库信息' # ditch this to use verbose_name_plural from model menu_icon = 'site' # change as required list_display = ['name', 'yearMonth', 'month', 'warehouse', 'subjectMatter'] list_filter = ('name', 'warehouse', YearMonthFilter) ``` 这样就可以在右侧过滤器中选择任意年份和月份进行筛选了。

Django如何让视图函数只选择Article的is_active属性等于true的 class ArticleListView(ListView): model = Article template_name = '../templates/index/article_list.html' context_object_name = 'articles' ordering = ['-pub_date']

你可以重写 `get_queryset` 方法来过滤 `is_active=True` 的文章,如下所示: ```python class ArticleListView(ListView): model = Article template_name = '../templates/index/article_list.html' context_object_name = 'articles' ordering = ['-pub_date'] def get_queryset(self): queryset = super().get_queryset() return queryset.filter(is_active=True) ``` 这里我们调用了 `super().get_queryset()` 获取所有文章,然后使用 `filter(is_active=True)` 方法过滤出 `is_active=True` 的文章。这样就可以保证只有 `is_active=True` 的文章被返回给模板。

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修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

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