QCustomPlot_PyQt6 QCPAxis

<think> 我们之前讨论了QCPItemPosition，现在用户询问的是QCPAxis的使用方法和相关信息。 注意：用户提到“参考站内引用”，但实际没有提供具体引用内容，因此我们主要基于QCustomPlot的官方文档和常见用法来回答。 我们将介绍QCPAxis的核心功能、使用方法、示例代码和注意事项。 </think> ### QCPAxis in QCustomPlot_PyQt6 详解 QCPAxis 是 QCustomPlot 中管理坐标轴的核心组件，负责数据可视化中的坐标映射、刻度标记和网格显示。以下是其核心功能和使用方法： #### 一、核心功能特性 1. **坐标映射机制** - 数据坐标 ⇌ 像素坐标双向转换： $$ \text{pixel} = \text{axis} \rightarrow \text{coordToPixel(value)} $$ $$ \text{value} = \text{axis} \rightarrow \text{pixelToCoord(pixel)} $$ 支持线性($linear$)和对数($logarithmic$)两种缩放模式[^1]。 2. **多层刻度系统** ```mermaid graph TD A[主刻度] --> B[刻度标签] A --> C[主网格线] D[次刻度] --> E[次网格线] ``` 3. **范围控制** - 自动缩放：`setRange(QCPRange(min, max))` - 手动固定：`setRange(0, 100)` - 动态响应：`rescale()` 自动适配数据 #### 二、基础使用方法 ```python from PyQt6.QtWidgets import QApplication import sys import qcustomplot as qcp app = QApplication(sys.argv) plot = qcp.QCustomPlot() # 创建坐标轴（默认已包含xAxis/yAxis） x_axis = plot.xAxis y_axis = plot.yAxis # 设置轴属性 x_axis.setLabel("时间(s)") # 轴标题 x_axis.setRange(0, 10) # 显示范围 y_axis.setLabel("温度(℃)", font=qcp.QFont("Arial", 12)) # 配置刻度 x_axis.setTickLength(0, 5) # 主刻度长0，次刻度长5 y_axis.setTicks(True) # 显示主刻度 y_axis.setTickLabels(True) # 显示刻度标签 # 添加数据 graph = plot.addGraph() graph.setData([1,2,3,4], [10,25,8,32]) plot.rescaleAxes() # 自动调整坐标范围 plot.replot() app.exec() ``` #### 三、高级配置技巧 1. **自定义刻度标签** ```python # 时间轴特殊格式化 x_axis.setTickLabelType(qcp.QCPAxis.ltDateTime) x_axis.setDateTimeFormat("hh:mm") # 数值轴自定义文本 def custom_label(tick): return f"{tick:.1f}°" y_axis.setTickLabelFormatter(custom_label) ``` 2. **多轴系统** ```python # 创建右侧Y轴 y2_axis = qcp.QCPAxis(plot.axisRect(), qcp.QCPAxis.atRight) plot.axisRect().addAxis(qcp.QCPAxis.atRight, y2_axis) y2_axis.setLabel("湿度(%)") # 绑定到特定图表 plot.graph(0).valueAxis = y2_axis ``` 3. **动态范围联动** ```python # 实现Y轴同步缩放 def sync_y_ranges(): y2_axis.setRange(y_axis.range()) y_axis.rangeChanged.connect(sync_y_ranges) ``` #### 四、关键方法说明 | **方法** | **参数** | **功能** | **数学关系** | |----------|----------|----------|--------------| | `setRange(lower, upper)` | 浮点数 | 设置显示范围 | $[lower, upper]$ | | `coordToPixel(value)` | 数据值 | 值→像素 | $pix = \frac{value - min}{max - min} \times width$ | | `setScaleType(type)` | Linear/Log | 缩放类型 | $log: pix \propto \log_{10}(value)$ | | `setScaleRatio(refAxis, ratio)` | 参考轴, 比例 | 轴比例同步 | $\frac{range_{this}}{range_{ref}} = ratio$ | #### 五、典型应用场景 1. **实时数据更新** ```python def update_data(): new_x = time.time() new_y = sensor.read() graph.addData(new_x, new_y) x_axis.setRange(new_x-10, new_x) # 显示最近10秒 plot.replot() timer = qcp.QTimer() timer.timeout.connect(update_data) timer.start(1000) # 每秒更新 ``` 2. **对数坐标** ```python # 设置对数坐标轴 y_axis.setScaleType(qcp.QCPAxis.stLogarithmic) y_axis.setNumberPrecision(2) # 对数刻度精度 y_axis.setRange(1e-2, 1e3) # 10^{-2}到10^{3} ``` 3. **自定义网格样式** ```python # 主网格线 plot.xAxis.grid().setPen(qcp.QPen(qcp.Qt.gray, 1, qcp.Qt.DotLine)) # 次网格线 plot.yAxis.grid().setSubGridVisible(True) plot.yAxis.grid().setSubGridPen(qcp.QPen(qcp.Qt.lightGray, 1, qcp.Qt.DotLine)) ``` #### 六、注意事项 1. **性能优化** - 大数据集时禁用自动计算： ```python plt.setAutoAddPlottableToLegend(False) plt.setNotAntialiasedElements(qcp.QCP.AE_ALL) ``` - 固定刻度数量避免重算： ```python x_axis.setAutoTickCount(10) # 固定10个主刻度 ``` 2. **坐标转换公式** 对于线性坐标系： $$ \text{pixelX} = \text{axisRectLeft} + \frac{\text{value} - \text{axisMin}}{\text{axisMax} - \text{axisMin}} \times \text{axisRectWidth} $$ 3. **内存管理** ```python # 正确移除坐标轴 plot.axisRect().removeAxis(y2_axis) del y2_axis ``` > 提示：使用 `axisRect().setupFullAxesBox(True)` 可快速创建四周边框轴系统[^2]。