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QcustomPlot 多条单条曲线光标自动更随实现

QcustomPlot光标跟随 最近有一个需求是能绘制多条曲线且能光标跟随,上网搜了很多相关资料,如下边这个博客中查到了鼠标更随相关代码,他图如下所示——原文链接 还有一篇如下所示——原文链接...第一篇博主实现方法其实已经比较完善了但是我按照他方法去做后构造函数有点问题,所以对其做了一些修改之后得到如下结果—— 三条每条100万数据点曲线实时追踪无延迟,边界跳0无数据,本文所用为QcustomPlot2.0.1...QCPGraph *graph; //这里是存传入绘图图层 QCPItemTracer *tracer; // 跟踪点 QCPItemText *label; // 显示数值...position->setCoords(xValue, yValue); label->position->setCoords(25, 0); break; } default: break; } } 附上我实现主函数...QCustomPlot> (new QCustomPlot()); ui->verticalLayout->addWidget(m_Plot.data()); //设置基本坐标轴(左侧Y轴和下方X轴)可拖动、可缩放、曲线可选

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    Python来点高逼格 python 拟合等角螺线

    极坐标分析法分析飞蛾扑火飞行轨迹,可知,轨迹线上任意一点切线与该点与原点连线之间夹角是固定,这就是等角螺线得名由来。因为分析过程使用了对数,所以等角螺线又叫对数螺线。...我不太会用LaTeX写数学公式,所以就用 python 方法写出螺线方程。其中,fixed 表示螺线固定角,大于 pi/2 则为顺时针螺线,小于 pi/2 则为逆时针螺线。...下图展示了顺时针等角螺线各个参数意义: ? 四、拟合等角螺线 在台风定位时,需要手动确定台风中心位置,并标识出台风螺线轨迹上部分点,然后逆合出螺线方程。...以下为拟合函数 import numpy as np from scipy import optimize def fit_spiral(core, dots): """拟合等角螺线,返回定角...') 拟合效果如下图: ?

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    实战一·使用PyTorch拟合曲线(对比PyTorch与TensorFlow实现区别)

    [PyTorch小试牛刀]实战一·使用PyTorch拟合曲线 在深度学习入门博客中,我们TensorFlow进行了拟合曲线,到达了不错效果。...我们现在使用PyTorch进行相同曲线拟合,进而来比较一下TensorFlow与PyTorch异同。 搭建神经网络进行训练步骤基本相同,我们现在开始PyTorch来实现。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 在直线拟合博客中,我们使用最简单y=wx+b模型成功拟合了一条直线,现在我们在进一步进行曲线拟合...,采用相同数量网络参数,分别使用PyTorch与TensorFlow实现可以达到差不多结果。...解决问题时,网络结构都是相同,区别在于两种框架语法上差异,PyTorch更接近Python原生编程,TensorFlow则采用更多新概念,所以TensorFlow新手入门会慢一些。

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    怎样在等值面上 Wolfram 语言神经网络拟合B样条曲线

    本文尝试就此提供一个简单思路,并探索如何利用可微分编程(在当前版本Wolfram语言中这通过神经网络框架来实现)来避免繁复拟合公式、节省可观内存消耗。...但我们在代码实现时并不是简单地一个 LinearLayer 就了事,因为这里曲线端点(即第一个和最后一个控制点)是预定义或由外部设定,只有"中间"控制点才应该留给优化系统调节。...神经网络求解拟合问题 现在我们有能输出 c 条曲线各 s 个点曲线模型 curvePrototype,有能评价任意组输入点对目标曲面符合程度 surfaceMatchNet,将两者拼接起来,我们立即得到能评价曲线对目标曲面符合程度网络...两条边界曲线 == 一条"缎带" 上文我们描述了一个将样条曲线拟合到等值面的简便方法,立刻可以想到,两条形态、距离足够相近样条曲线可以通过张量积样条曲面生成一个 BSplineSurface 描述...也可以尝试在更细缎带上采用 StippleShading 或 HalftoneShading : ? ? ? 一些剩余问题 神经网络而不是更传统 FindFit 进行拟合在这里有什么好处?

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    实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorch与TensorFlow实现区别)

    [MXNet逐梦之旅]实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorch与TensorFlow实现区别) 在之前博文中我们TensorFlow与PyTorch进行了拟合曲线,到达了不错效果...我们现在使用MXNet进行相同曲线拟合,进而来比较一下TensorFlow与PyTorch异同。 搭建神经网络进行训练步骤基本相同,我们现在开始MXNet来实现。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 在直线拟合博客中,我们使用最简单y=wx+b模型成功拟合了一条直线,现在我们在进一步进行曲线拟合...简单y=wx+b模型已经无法满足我们需求,需要利用更多神经元来解决问题了。...reshape(-1,1) ys = get_data(xs,1,-2,3) xs,ys = nd.array(xs),nd.array(ys) batch_size = 100 # 将训练数据特征和标签组合

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    Python做投资-python仿真等价鞅下收益曲线

    如果我们按照这样次序下注:1,2,4,8,16,......,2^n.只要有一次获胜,那么我们就从头再来。这里我们可以看出,每次获胜都可以赢得1元钱。因为2^n次方数列前n-1次项和为2^n-1。...这里我们就能看出,只要你有足够多钱,那么你总能赚钱。这一游戏,就叫做等价鞅。...WL_list = winOrLossGenerator(0.5,100) #print WL_list player(WL_list) 上面的代码蒙特拉罗思想模拟了这一游戏...每次运行结果都是不一样,我们取一次观察一下资金变化情况。 ? 我们可以看到,这次仿真中,最大资金回测大概在72元左右。我们修改一下获胜概率,假设我们硬币是不均匀,而赌场中往往是这呀。...如果我们获胜概率只有2,那么资金曲线是这样: ? 获胜率为0.4,情况还马马虎虎 ? 获胜概率为0.6: ? 获胜概率为0.9时候,资金曲线就比较平稳向上了: ?

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    PythonT-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

    T-SNE 基于随机邻域嵌入,是一种非线性降维技术,用于在二维或三维空间中可视化数据。 Python API 提供 T-SNE 方法可视化数据。...在本教程中,我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。...教程涵盖: 鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化 MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化 我们将从加载所需库和函数开始。...MNIST手写数字数据集非常合适,我们可以使用Keras APIMNIST数据。我们只提取数据集训练部分,因为这里TSNE来测试数据就足够了。...颜色定义了目标数字及其在 2D 空间中特征数据位置。 在本教程中,我们简要地学习了如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。

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    利用python绘制数据曲线实现

    ”在举国上下万众一心、众志成城做好新冠肺炎疫情防控工作特殊时刻,我们不能亲临主战场,但我们能坚持在大战中坚定信心、不负韶华。...data=json.loads(content) with open('/Users/zhangyuchen/Desktop/latestTrends.json','w') as fp:#将所得数据存储为...json.dump(data,fp = fp,ensure_ascii = False,indent = 4,sort_keys=True) #dump函数有很多参数,第一个是目标object,第二个是要写入文件对象...(aRecover) plt.xticks(x,date,rotation=0) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Number') plt.show() 到此这篇关于利用python...绘制数据曲线实现文章就介绍到这了,更多相关python 数据曲线图内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    Python 自动获取NBA现役球员职业生涯数据曲线

    前言 作为一个看了多年篮球 NBA球迷,一直在想用 python 和篮球一起来写点什么 加上最近在学习 pyecharts ,所以就有了下面这篇文章: 根据输入球队和球员名字,自动生成该球员职业生涯数据曲线图...输入自己喜爱球队和球员名称即可 通过这些曲线图,球星职业生涯数据一目了然: 不得不说登哥每年数据都在上升 而勇士格林自从拿了大合同,数据全面下滑,哈哈 怎么做?...Line:折线/面积图 折线图是折线将各个数据点标志连接起来图表,用于展现数据变化趋势。...symbol: Optional[str] = None, # 标记大小,可以设置成诸如 10 这样单一数字,也可以数组分开表示宽和高, # 例如 [20, 10] 表示标记宽为...stack: Optional[str] = None, # 是否平滑曲线 is_smooth: bool = False, # 是否显示成阶梯图 is_step:

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    R语言机器学习实战之多项式回归|附代码数据

    如果数据比简单直线更为复杂,我们也可以线性模型来拟合非线性数据 一个简单方法就是将每一个特征幂次方添加为一个新特征,然后在这个拓展特征集上进行线性拟合,这种方法成为多项式回归。...这可能导致像这样情况,其中总成本不再是数量线性函数: 通过多项式回归,我们可以将n阶模型拟合到数据上,并尝试对非线性关系进行建模。...ST股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数CART回归决策树实现 R语言rle,svm和rpart决策树进行时间序列预测 python在Scikit-learn...中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证 R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型...R语言泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升

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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    最后我们R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万 这些数据点对应于一段时间内中国国内生产总值或 GDP。 第一栏是年份,第二栏是中国当年相应年国内总收入。这就是数据点样子。...取而代之 是使用一种称为_反向拟合_方法  。 GAM优缺点 优点 GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量,以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏非线性关系进行建模。.... ## 33.75 42.00 51.00 拟合样条曲线。 我们也可以拟合平滑样条。在这里,我们拟合具有16个自由度样条曲线,然后通过交叉验证选择样条曲线,从而产生6.8个自由度。 2....为了拟合更复杂样条曲线 ,我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性。我们可以创建一个新模型,然后使用ANOVA检验 。...R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和

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    Python 实现线程池

    为了提高程序效率,经常要用到多线程,尤其是IO等需要等待外部响应部分。...线程创建、销毁和调度本身是有代价,如果一个线程任务相对简单,那这些时间和空间开销就不容忽视了,此时线程池就是更好选择,即创建一些线程然后反复利用它们,而不是在完成单个任务后就结束。...下面是Python实现通用线程池代码: view plainprint?...,执行之,并将结果写入到resultQueue中,这里workQueue和resultQueue都是现成安全,其内部对各个线程操作做了互斥。...一个典型测试例子如下,它用10个线程去下载一个固定页面的内容,实际应用时应该是执行不同任务。 view plainprint?

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    python 实现linux wc

    /usr/bin/env python """file name: opt_wc.py"""   import os import sys from optparse import OptionParser...通过OptionParser 模块自定义命令,python 版本wc 命令也可以达到linux 命令wc 效果。 optparse用法详解:     1....例如,在这个例子里自定义了-c,-w,-l 三种命令选项,它们action 都是"store_True",当输入有某一个命令时,它对应存储变量值就是True , 所以当以这种方式  python  ...例如命令行 python opt_wc.py  -l /etc/hosts /etc/passwd ,那么args = ['/etc/hosts', '/etc/passwd'], 通过parse_args...扩展选项-n ,--nototal, 当在命令行输入-n 选项时,不再输出总数统计。 python 脚本运行效果: 默认统计行数、字符数、单词数: ? 统计两个文件: ? 只统计行数: ?

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    R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

    点击标题查阅往期内容PythonRNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测非线性回归nls探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化非线性回归...beta系数估算股票市场风险分析亚马逊股票和构建投资组合R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究...PythonT-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据R语言nlme、nlmer、lme4(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例...Python多项式回归拟合非线性关系实例使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合R语言多项式回归拟合非线性关系R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R...R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归R语言多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

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    Python拟合两个高斯分布及其在密度函数上表现

    拟合两个高斯分布并可视化它们密度函数,您可以使用Pythonscipy.stats模块来拟合分布,并使用matplotlib来绘制密度函数。...下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们密度函数:1、问题背景Python拟合两个重叠高斯分布,使用分布函数比使用密度表示拟合效果更好。将拟合结果转换回密度表示时,结果看起来不合理。...,拟合分布函数和高斯分布都与原始数据吻合得很好。...而核密度估计出密度曲线也与原始数据吻合得很好,这表明核密度估计方法可以用于估计两个重叠高斯分布密度。...这段代码首先生成了两个高斯分布随机数据,然后使用curve_fit函数拟合高斯函数,最后绘制了原始数据直方图以及拟合两个高斯分布密度函数。您可以根据需要调整参数和绘图样式。

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    origin画图怎么拟合曲线_origin拟合平滑曲线

    matlab拟合曲线与origin画图联合 需要用到matlab拟合曲线smoothing spline功能,同时origin画图又比较好看且可以后续做多条切线,因此记录下matlab与origin...联合使用方法,并加上origintangent插件做曲线多条切线方法。...拟合得到自己想要曲线后,Fit–>Save to workspace,将拟合相关变量创建到工作区。...z = fittedmodel(315:455) # 得到拟合曲线x从315到455对应y值 z=feval(fittedmodel,360) #得到拟合曲线x为360时对应y值 本文通过z= fittedmodel...tangent插件做多条切线 tangent插件不能做多条切线原因是第二条切线数据会覆盖掉第一条切线数据,如果将第一条切线数据复制到工作表中,自己添加一条线作为切线,就可以实现多条切线。

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