zeggraph怎么根据曲线来添加对应的标签啊

有回响的山谷 有回响的山谷 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区

我需要在鼠标点击曲线时,给当前位置添加一个标签,用来显示当前点的数值信息;

添加标签功能能实现,但由于我是多条曲线的,发现如果对曲线进行处理,如移动或隐藏或缩放,标签就显示变了;

调试后发现,添加的标签全部是根据第一个Y轴坐标绘制的,导致标签与曲线不能对应上,

想问一下大家,怎么根据曲线添加标签,能与曲线对应上?

下面是我添加标签的代码,其中this指代zedgraph控件

this.GraphPane.FindNearestPoint(pPoint, out CurveItem nearCurve, out int nearIndex);
if (nearCurve != null)
{
    int Index = nearCurve.YAxisIndex;
    double dbY2 = nearCurve.Points[nearIndex].Y;
    string strY = ",Y"+(Index+ 1).ToString() + ":" + dbY2.ToString();
    this.GraphPane.ReverseTransform(pPoint, out double dbX, out double dbY);
    int iX = (int)dbX;
    int iY = (int)dbY;
    //int iX = (int)this.GraphPane.XAxis.Scale.ReverseTransform(pPoint.X);
    //int iY = (int)this.GraphPane.YAxis.Scale.ReverseTransform(pPoint.Y);
    Point point = new Point(iX, iY);
    if (this.textObjPointMap.ContainsKey(point))
    {
        TextObj text = this.textObjPointMap[point];
        this.textObjPointMap.Remove(point);
        this.GraphPane.GraphObjList.Remove(text);
    }
    else
    {
        TextObj text = new TextObj("X: " + iX +strY, iX, dbY, CoordType.AxisXYScale, AlignH.Left, AlignV.Center);
        text.FontSpec.Border.IsVisible = false;
        text.FontSpec.Fill.IsVisible = true;
        text.FontSpec.Fill.Color = Color.White;
        text.FontSpec.Angle = 30;
        this.textObjPointMap.Add(point, text);
        this.GraphPane.GraphObjList.Add(text);
        this.Invalidate();
    }
}
else 
{
    return ;
}

显示效果

 隐藏Y1后显示:

 

...全文

相关推荐

ZegGraph源码

第三方图表控件ZedGraph的全部源码,适合研究和学习的不错的图表控件

George-Vick

ZedGraph源码全英文

ZedGraph源码压缩包,V5.15版本,方便查看具体ZedGraph的具体使用,可查看ZedGraph类及类函数等的具体使用及封装

shui_liang_zi

ZedGraph图表控件源码

ZedGraph图表控件源码 ZedGraph图表控件源码

颠倒的企鹅

从可观测性的角度研究基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的同时定位与地图构建(SLAM)中的不一致性问题(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的同时定位与地图构建(SLAM)系统中存在的不一致性问题,重点从系统可观测性的角度进行深入分析。文章指出,EKF-SLAM在实际应用中常因系统可观测性不足而导致状态估计偏差和协方差低估,进而引发滤波器发散或定位精度下降。通过理论推导揭示了在特定运动模式(如纯旋转或直线运动)下系统可观测性降低的机理,并结合Matlab仿真实验验证了相关结论。研究构建了典型的SLAM仿真场景,展示了不同运动轨迹对估计一致性的影响,并探讨了提升系统可观测性的改进策略,旨在增强EKF-SLAM算法的鲁棒性与可靠性。; 适合人群:具备控制理论、机器人学、状态估计或传感器融合等相关领域基础知识,正在从事SLAM、自主导航、智能系统研发的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解EKF-SLAM中估计不一致性的根本原因及其与可观测性的内在联系;②掌握基于可观测性理论分析非线性估计系统的方法;③利用提供的Matlab代码复现仿真结果,用于学术研究、算法验证或教学演示。; 阅读建议:建议读者结合线性系统理论与非线性滤波知识,重点研读可观测性分析的数学推导部分,并动手运行配套的Matlab代码,通过改变机器人运动轨迹等方式观察滤波性能变化,以深化对理论内容的理解与实践应用能力。

大龙不吃小鱼干

基于AI大模型的量化交易可信数据空间建设方案.pptx

基于AI大模型的量化交易可信数据空间建设方案.pptx

公众号:优享智库
评论
收藏 已收藏
分享
返回顶部
有回响的山谷
C# 111,129 成员 642,540 内容