QT 如何在折线图根据值显示不同颜色

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Qt qchart绘制折线图时,如何根据x轴的在不同的区域设置不同背景色?

Qt qchart绘制折线图时,如何根据x轴的在不同的区域设置不同背景色? 用setPlotAreaBackgroundBrush好像只能设置整个的背景色。

Qt自定义折线图控件

目录 基础效果图 前言 设计要点 ...使用Qt自定义折线图,可以自己控制折线图的重绘规则,究竟是每添加一个数据就刷新整个折线图,还是只刷新部分折线图。 我把折线图分为以下两类: 坐标系是静...

pycharm折线图显示折线_Qt Charts绘制折线图例程显示

点击上方“Qt学视觉”,选择“星标”公众号重磅干货,第一时间送达共同学习共同进步1、实例功能 以绘制折线图为例,详细介绍图表各个部分的设置和操作,包括图表的标题、图例、边距等属性设置,QLineSeries序列的...

QT图形显示和处理3 坐标系统(重点)

我们先从最简单的例子入手。... QPen pen(Qt::green,5,Qt::SolidLine,Qt::RoundCap,Qt::RoundJoin); painter.setPen(pen); painter.drawLine(QPoint(0,0), QPoint(150, 150)); painter.setWindow(-wi...

Qt之QCharts 动态实时显示多条折线图

并且程序的开头(不是.pro文件)加上一句 using namespace Qtcharts或者一个宏QT_CHARTS_USE_NAMESPACE 二、界面如所示 因为这只是一个demo,没有与其他地方通讯,所以就固定显示,如果你们以后有需求,...

QT5简易坐标系和折线图的绘制

QT5简易坐标系和折线图的绘制 2015年07月23日 15:22:16 阅读数:16241 1. QT坐标系统。 坐标系之前,我们得先了解一下QT5的坐标系统。 QT5的坐标设定左上角为原点(0,0),向右为x轴正方向,向下为y轴正方向...

Qt开发技术:QCharts(二)QCharts折线图介绍、Demo以及代码详解

若该文为原创文章,未经允许不得转载 原博主博客地址:...各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用

qt chart修改柱状图颜色_Qt编写自定义控件20-自定义饼图

一、前言上次写可视化数据大屏电子看板项目的时候,为了逐步移除对QChart的依赖(主要是因为QChart真的太垃圾了,是所有Qt的模块中源码最烂的一个,看过源码的人没有一个不吐槽,不仅不支持10W级别的数据量曲线展示...

Qt Charts 动态实时折线图绘制

在Qt Charts发布之前, Qt比较著名两个画图插件是 qwt和Qcustom, 其中Qcustom较轻量,只需要project 中包含qcustomplot.h 和 qcustomplot.cpp 几乎就可以使用。 相比Qcustom,qwt功能更为强大,但是它的安装...

双y轴设置 颜色_项目实战:Qt多段Y轴折线图框架(双Y轴段折线、支持拽拖、浮动游标显示X各段Y、实时下...

若该文为原创文章,转载请注明原文出处本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/111660400...开发技术集合(包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬...

案例分享:Qt多段Y轴折线图框架(双Y轴段折线、支持拽拖、浮动游标显示X各段Y、支持大量实时显示下位机...

1. 双Y轴段曲线;2. 拽拖分析已有数据;3. 支持悬浮显示当前最近x的各段y坐标;4. 优化显示性能以及缓存;5. 支持各种有颜色的调整‘;6. 读取文件或者下位机数据;

python计算平均折线图_Python 数据分析测试2 之 求平均折线图显示

#Time:2020/07/27#Author:Xiaohong#运行环境:OS:Windows 10#Python:3.7#功能: 导入4份文件(分别对应4个部位),测算出其中2条生产线,4个部位的“平均库存时间”,以折线图方式显示效果如下: 主程序为(Tl_B03.py):...

Qt实现柱状图、饼状图、折线图、曲线图

前言 未经允许,禁止转载 项目源码: 传送门 1.介绍 Qt图标(Qt Charts)出现晚于QWT、...柱状:可设置标题栏,X轴标题, Y轴标题,柱形颜色,轴刻度,是否显示提示信息(柱形颜色含义)等 饼状:可设置空

qchart折现图_Qt Charts 动态实时折线图绘制

在Qt Charts发布之前,Qt比较著名两个画图插件是 qwt和Qcustom, 其中Qcustom较轻量,只需要project 中包含qcustomplot.h 和qcustomplot.cpp 几乎就可以使用。相比Qcustom,qwt功能更为强大,但是它的安装十分麻烦...

Qt中使用QWT绘制柱状一类多种颜色

1:柱状实现了一类下有多种颜色显示, 2:文本、每个柱状体可以进行偏移 3:修改柱状体的宽度 4:修改有效图表的鼠标显示状态 实现效果如所示1-1: QWT中给的example例子也可以实现一种类型对应多种...

qt根据散点拟合曲线_R可视化 | 散点系列(1)

散点是使用一系列的散点直角坐标系中展示变量的数值分布。二维散点中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。散点可以提供三类关键信息:(1)变量之间是否存在数量关联趋势;(2)如果.....

Qt绘制热力

热力是一种重要的数据可视化方式,可以直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。本文将使用QPainter+QImage来绘制热力,效果参照百度ECharts图表库: 《从前慢》 --------木心 记得早先少年时 大家...

Qt QDataVisualization 三维 坐标显示比例

坐标系是笛卡尔坐标系下增加一下Z轴(右手坐标系),QSurface3DSeries中z表示行, x表示各行的列,y表示幅度(即颜色深度),如果z范围为0 ~360,x的范围为0 ~ 10,如果不设置显示比例,则显示的三维z很长,x很...

python二维图颜色函数_二维图形选项卡中显示函数的

使用PyQt4:import sysfrom PyQt4 import QtCore, QtGuidef F(n, m):return n + mclass MainWindow(QtGui.QWidget):# http://stackoverflow.com/a/11458784/190597 (reclosedev)def __init__(self, parent=None):...

QT技巧系列(3)QCustomPlot各部分颜色设置代码

QT技巧系列(3)QCustomPlot颜色设置 QCustomPlot 是一个基于Qt的画图和数据可视化C++控件。QCustomPlot 致力于提供美观的界面,高质量的2D画图、图画和图表,同时为实时数据可视化应用提供良好的解决方案。当...

Qt由入门到放弃-QCustomPlot绘制天气曲线并动态显示曲线坐标值(二)

Qt由入门到放弃-QCustomPlot之QCPAxisTicker坐标轴类 介绍了QCustomPlot的坐标轴类的基本功能和用法,此篇文章其基础上用实例制作一个简单的天气数据显示界面,基本的代码上篇文章已有,此篇文章的重点放在通过...

qt 折线图开发

坐标系之前,我们得先了解一下QT5的坐标系统。 QT5的坐标设定左上角为原点(0,0),向右为x轴正方向,向下为y轴正方向,这点与生活中常见的直角坐标不同。 2. 绘制直角坐标系  2.1 添加头文件 ...

qcustomplot 游标吸附_项目实战:Qt多段Y轴折线图框架(双Y轴段折线、支持拽拖、浮动游标显示X各段Y、...

缓存注意Qt相关的二维折线图,采用其余方式都没法实现多段Y轴(非双Y轴,单Y轴多段),包括QCharts、QCustomPlot、Qwt,其余已有的框架内嵌web可实现,基于须要实时采集数据,内嵌web实时体验并很差,因而...

qt获取图像的每个像素rgb_canvas 基础之图像处理

前些日子,前辈推荐了一个有趣的项目 —— Real-Time-Person-Removal,这个项目使用了 TensorFlow.js,以及 canvas 中的图像处理实现视频中的人物消失。借此机会,复习下 canvas 基础中的图像处理。...

pycharm折线图显示折线_pycharm使用matplotlib.pyplot不显示图形的解决方法

pycharm使用matplotlib.pyplot不显示图形的解决方法如下案例,可以正常保存图像,但是plt.show()不能正常显示图像,这里是使用pandas模块读取csv文件:# coding=utf-8import pandas as pdimport matplotlib.pyplot ...

pyqt5,Qchart画折线图,设定多个不同刻度的Y轴,修改自定义折线图坐标轴,改变折线图的底色

修改自定义折线图坐标轴 改变折线图的底色,底色透明 import datetime import sys from PyQt5 import QtWidgets, QtCore from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPainter, QC...

Qt开发技术:Qt绘图系统(一)绘图系统介绍

若该文为原创文章,未经允许不得转载 原博主博客地址:...本文章博客地址: 各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究 Qt开发技术:Qt绘图系统(一) ...

QML之鼠标画布/图片(Canvas)上点击时获取该点的颜色值

我这边是用到了灰度进行导航,黑色为障碍物区域,白色为道路,所以可以通过判断鼠标点击时获取的颜色来提示用户是否将位置点标记了障碍物上。 示例代码 import QtQuick 2.9 import QtQuick....

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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