【PySide6】QChart笔记(一)—— 用QDateTimeAxis作为x轴绘制多条折线图
一、QDateTimeAxis简介
1. 官方描述
https://doc.qt.io/qtforpython-6/PySide6/QtCharts/QDateTimeAxis.html
QDateTimeAxis可以用作带有刻度线、网格线以及阴影的轴。可以通过设置适当的日期时间格式来配置标签。QDateTimeAxis有效的时间范围为4714 BCE(公元前4714)到287396 CE(公元287396)。对于其他有关于QDateTime的限制,请参考QDateTime的官方文档。
1.1 属性
属性 | 描述 |
---|---|
format | 从QDateTime对象创建轴标签时使用的字符串 |
max | 轴的最大值 |
min | 轴的最小值 |
tickCount | 轴的刻度线数量 |
1.2 信号
信号 | 描述 |
---|---|
formatChanged | 属性format值改变时触发 |
maxChanged | 属性max值改变时触发 |
minChanged | 属性min值改变时触发 |
rangeChanged | 属性max、min值改变时触发 |
tickCountChanged | 属性tickCount值改变时触发 |
1.3 使用方法
QDateTimeAxis可以与所有QXYSeries(QScatterSeries, QLineSeries, QSplineSeries)搭配使用。使用时,通过调用toMSecsSinceEpoch()
方法向series中加点。
2. 官方用例
https://doc.qt.io/qtforpython-6/overviews/qtcharts-datetimeaxis-example.html
【官方警告】本节包含从C++自动转换为Python的片段,其中可能包含错误
【译注:事实上示例代码确实有问题 】。
2.1 创建折线图
为了创建折线图,我们需要使用QLineSeries
对象:
series = QLineSeries()
在图表中,我们将展示太阳黑子的数量随时间变化的情况,该数据从文本文件中读入。数据来源于Space Weather Prediction Center。
在下面的代码片段中,请注意如何使用toMSecsSinceEpoch()
方法将QDateTime
对象转换为可以传递给QLineSeries.append()
方法的数字类型【译注:相当于整数型或浮点型时间戳】。
# 获取数据,存入series
# data from http://www.swpc.noaa.gov/ftpdir/weekly/RecentIndices.txt
# http://www.swpc.noaa.gov/ftpdir/weekly/README
# http://www.weather.gov/disclaimer
sunSpots = QFile(":sun_spots")
if not sunSpots.open(QIODevice.ReadOnly | QIODevice.Text):
m_loadError = "Failed to load '%1' file.".arg(sunSpots.fileName())
return False
stream = QTextStream(sunSpots)
while not stream.atEnd():
line = stream.readLine()
if line.startsWith("#") or line.startsWith(":"):
continue
values = line.split(' ', Qt.SkipEmptyParts)
momentInTime = QDateTime()
momentInTime.setDate(QDate(values[0].toInt(), values[1].toInt() , 15))
# 下面这句为官方给出的语句,会报错 OverflowError: Python int too large to convert to C long
# 请参考 “三、问题与总结” 中的内容
# series.append(momentInTime.toMSecsSinceEpoch(), values[2].toDouble())
# 解决方式如下
series.append(numpy.int64(momentInTime.toMSecsSinceEpoch()), values[2].toDouble())
sunSpots.close()
为了在图表上显示数据,我们需要QChart
实例。我们向其中添加series,隐藏图例(legend),创建默认轴,并设置图表的标题。
chart = QChart()
chart.addSeries(series)
chart.legend().hide()
chart.setTitle("Sunspots count (by Space Weather Prediction Center)")
由于我们使用的是QLineSeries
对象,调用createDefaultAxes()
方法将创建QValueAxis
对象作为X轴和Y轴。要使用QDateTimeAxis
,我们需要将它手动设置到图表中【意思是,不能图省事,直接调用 createDefaultAxes() 方法了。其中 createDefaultAxes() 方法会根据 QChart 对象已绑定的 QAbstractSeries 类型自动重新创建合适的坐标轴】。
首先,创建QDateTimeAxis
的实例,然后设置要显示的刻度数。太阳黑子数量的含义是某月的平均值,因此,轴标签中无需包含时间(time)和日号(day)的信息,可以通过设置自定义标签格式来实现只展示年月。
更多自定义标签格式请参考QDateTime.toString()
方法文档来了解可用的格式选项。
【译注:以下代码中,MMM表示缩写的本地化月份名称(e.g. 'Jan' to 'Dec')。可在 QDateTime.toString() 方法文档中查阅】
axisX = QDateTimeAxis()
axisX.setTickCount(10)
axisX.setFormat("MMM yyyy")
axisX.setTitleText("Date")
chart.addAxis(axisX, Qt.AlignBottom)
series.attachAxis(axisX)
axisY = QValueAxis()
axisY.setLabelFormat("%i")
axisY.setTitleText("Sunspots count")
chart.addAxis(axisY, Qt.AlignLeft)
series.attachAxis(axisY)
然后我们创建一个QChartView
对象,将chart作为参数。这样我们就不需要自己创建QGraphicsView场景了。我们还设置了抗锯齿功能,让渲染后的线条看起来更漂亮。
createDefaultChartView(chart)
现在可以展示图表了。
二、实践
1. 用例说明
在同一个QChart中显示两条折线,其中x轴为QDateTimeAxis
类型。
2. 代码实现
from PySide6.QtCharts import QChart, QChartView, QLineSeries, QDateTimeAxis, QValueAxis
from PySide6.QtGui import QPainter
from PySide6.QtCore import Qt, QDateTime
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
import numpy as np
app = QApplication([])
window = QMainWindow()
chart = QChart()
chart.setTitle("Two Lines Chart")
# 准备数据
axisX_date = [QDateTime.currentDateTime().addDays(i) for i in range(5)]
axisY_value1 = [10 - 2 * i for i in range(5)]
axisY_value2 = [5 + i * (-1) ** i for i in range(5)]
series1 = QLineSeries()
for i in range(5):
series1.append(np.int64(axisX_date[i].toMSecsSinceEpoch()), axisY_value1[i])
series2 = QLineSeries()
for i in range(5):
series2.append(np.int64(axisX_date[i].toMSecsSinceEpoch()), axisY_value2[i])
# 将series添加到chart中
chart.addSeries(series1)
chart.addSeries(series2)
# 创建x轴
axisX = QDateTimeAxis()
axisX.setFormat("yyyy/MM/dd")
axisX.setTitleText("Date")
axisX.setTickCount(5)
axisX.setRange(QDateTime.currentDateTime(), QDateTime.currentDateTime().addDays(4))
# 将x轴与chart和series绑定
chart.addAxis(axisX, Qt.AlignBottom)
series1.attachAxis(axisX)
series2.attachAxis(axisX)
# 创建y轴
axisY = QValueAxis()
axisY.setTitleText("Value")
axisY.setRange(0, 10) # Set the range of the Y axis to 0-10
# 将y轴与chart和series绑定
chart.addAxis(axisY, Qt.AlignLeft)
series1.attachAxis(axisY)
series2.attachAxis(axisY)
# 显示图表
chartView = QChartView(chart)
chartView.setRenderHint(QPainter.Antialiasing)
window.setCentralWidget(chartView)
window.show()
app.exec()
三、问题与总结
1. OverflowError: Python int too large to convert to C long
问题描述
根据官方文档的指引,将QDateTime
对象加入QChart
图表的series时,需要用toMSecsSinceEpoch()
方法转换为数值型,C++中完全没有问题,但在Python中却会出现该错误。
解决方法
通过numpy.int64()
将调用toMSecsSinceEpoch()
后过大的值转换为numpy的Int64类型,然后再传给QLineSeries.append()
方法即可。即调用:
numpy.int64(QDateTime().toMSecsSinceEpoch())
2. 更新series后,图像或坐标轴缺失
问题描述
修改series中的点集后,重新绘制QChart时,出现仅显示折线而不显示坐标轴、或仅显示坐标轴而不显示折线图的情况。
解决方法
其原因是,绘制图像时,各对象的创建、绑定顺序不正确,同时坐标轴也需要重新创建。应当遵循如下顺序:
- 清除 QXYseries 对象中的旧数据,即调用
QXYseries.clear()
- 将数据写入 QXYseries 对象, 即调用
QXYseries.append()
- 【仅需一次】将 QXYseries 对象与 QChart 对象绑定,即调用
QChart.addSeries()
- 删除旧坐标轴 QAbstractAxis 对象,并重新创建
- 将新 QAbstractAxis 对象与 QChart 对象绑定,即调用
QChart.addAxis()
- 将新 QAbstractAxis 对象与 QXYseries 对象绑定,即调用
QXYseries.attachAxis()
对于一般的坐标轴类型,可直接调用 QChart.createDefaultAxes() 方法,相当于直接完成了后面三步。而对于 QDateTimeAxis 类型的坐标轴,需要自行实现类似的方法。一个例子:
def createDateTimeAxis(self, x_range, y_range):
"""
Describe: 更新series后需要重新创建坐标轴标轴,这样才能展示出新的series;
又因为x轴类型为QDateTimeAxis,无法直接调用QChart.createDefaultAxes()方法创建坐标轴,
因此需要自行实现该方法
Args:
x_range: tuple[QDateTime]
x轴范围
y_range: tuple[float]
y轴范围
"""
# 先删除旧坐标轴
self.removeAxis(self._axisX)
self.removeAxis(self._axisY)
# 创建x轴
self._axisX = QDateTimeAxis()
self._axisX.setRange(x_range[0], x_range[1])
self._axisX.setFormat("yyyy/MM")
# 创建y轴
self._axisY = QValueAxis()
self._axisY.setRange(y_range[0], y_range[1])
# 将新坐标轴与QChart和series绑定
self.addAxis(self._axisX, Qt.AlignBottom)
self.addAxis(self._axisY, Qt.AlignLeft)
for series in self.list_series_line:
series.attachAxis(self._axisX)
series.attachAxis(self._axisY)
3. 同一QChart显示多条折线时,其中一条显示不完全
问题描述
同一QChart显示多条折线时,y轴的范围限定在第一条折线series点集的数值范围中,导致另一条显示不完全。
解决方法
每次更新series后,在自定义的createDateTimeAxis()方法中,通过形参y_range,传入合适的范围。
【PySide6】QChart笔记(一)—— 用QDateTimeAxis作为x轴绘制多条折线图的更多相关文章
- Qwt开发笔记(二):Qwt基础框架介绍、折线图介绍、折线图Demo以及代码详解
前言 QWT开发笔记系列整理集合,这是目前使用最为广泛的Qt图表类(Qt的QWidget代码方向只有QtCharts,Qwt,QCustomPlot),使用多年,系统性的整理,本系列旨在系统解说并 ...
- OpenGL ES学习笔记(一)——基本用法、绘制流程与着色器编译
首先声明下,本文为笔者学习<OpenGL ES应用开发实践指南(Android卷)>的笔记,涉及的代码均出自原书,如有需要,请到原书指定源码地址下载. 在Android.iOS等移动平台上 ...
- MySQL 笔记整理(2) --日志系统,一条SQL查询语句如何执行
笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> 2) --日志系统,一条SQL查询语句如何执行 MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,它的实现和日志系统有关.上一篇中记录了一 ...
- MySQL 笔记整理(1) --基础架构,一条SQL查询语句如何执行
最近在学习林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲>,受益匪浅,做一些笔记整理一下,帮助学习.如果有小伙伴感兴趣的话推荐原版课程,很不错. 1) --基础架构,一条SQL查询语句如何执行 ...
- R笔记4:ggplot绘制商务图表--玫瑰图
我们说Excel有难度的图表,可以考虑ggplot2是否更方便,本帖的例子就是用ggplot做玫瑰图. Excel做玫瑰图有一定难度,可以使用雷达图或圆环图来构建,我的博客上曾有多个帖子讨论这个,见 ...
- matlab学习笔记8 基本绘图命令-特殊图形绘制
一起来学matlab-matlab学习笔记8 基本绘图命令_3 特殊图形绘制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等 ...
- 【代码笔记】iOS-页面调的时候隐藏工具条
代码: - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; // Do any additional setup after loading the view. se ...
- python-opencv笔记 图像的读取和简单几何图形绘制
- hellocharts折线图与柱状图的上下结合酷炫效果(学习笔记)
二话不说先贴图 贴代码: LineColumnDependencyActivity.java package com.shaoxin.mylinecolumndependencyactivity; i ...
- AngularJS in Action读书笔记5(实战篇)——在directive中引入D3饼状图显示
前言: "宁肯像种子一样等待 也不愿像疲惫的陀螺 旋转得那样勉强" 这是前几天在查资料无意间看到的一位园友的签名,看完后又读了两遍,觉得很有味道.后来一寻根究底才知这是出资大诗 ...
随机推荐
- PWM点灯
目录 PWM脉冲宽调点灯 前言 1.什么是PWM 2.PWM的实现 3.PWM实现步骤(通用定时器) 3.1 打开定时器的时钟 3.2 配置端口 3.3 设置定时器 3.4 设置PWM 3.5 完整代 ...
- VueJs禁止页面鼠标右键、选中、调用开发者工具
1.禁止鼠标右键操作 // 禁止鼠标右键 window.oncontextmenu = function () { return false; }; 2.禁止选中网页内容 // 禁止选中网页上内容 w ...
- PostgreSQL 9.6 文档: 数据类型
章 8. 数据类型 目录 8.1. 数字类型 8.1.1. 整数类型 8.1.2. 任意精度数字 8.1.3. 浮点类型 8.1.4. 序数类型 8.2. 货币类型 8.3. 字符类型 8.4. 二进 ...
- SqlSugar本地缓存查询实现方式
有C#的国产ORM SqlSugar 好久了,实在话还不错,不过毕竟是早期产物不能过分要求规范化,有些项目查询语句需要用到缓存,官方是redis,我写了个本地缓存借助ConcurrentBag,因为有 ...
- Pandas:获取Dataframe索引
解决方案 效果图 参考链接 https://blog.csdn.net/YENTERTAINR/article/details/109254583
- 隐藏tkinter弹出的创库
1 import tkinter as tk 2 root = tk.Tk() 3 root.withdraw()
- 图形视图体系结构——Graphics View
Graphics View框架结构的特点.主要包含元素及坐标系统. 1.特点 Graphics View框架结构的主要特点如下. (1) Graphics View框架结构中,系统可以利用Qt绘图系统 ...
- .Net Core 3.0 对 MongoDB 的多条件查询(两种)操作
前言 在日常开发中,偶尔会用到 MongoDB 的数据操作,也花费了一些时间调试,因此在此处记录一下,共同进步. 废话少说,出招吧! 正文 2.1 准备工作 首先需要引入 .Net 平台链接 Mo ...
- F-Beta-Score
F1-Score相关概念 F1分数(F1 Score),是统计学中用来衡量二分类(或多任务二分类)模型精确度的一种指标.它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率. F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一 ...
- 部署基于etcd的coredns集群
前言 现需要为公司搭建私有DNS,私有服务器都使用私有DNS的地址,便于访问内部自定义的域名.采用CoreDNS + ETCD方案部署,coredns和etcd都以三实例运行,etcd为集群模式,使用 ...