2.1.1版本QCustomPlo中,使用两个QCPColorMap交替实现瀑布图,交替的时候出现空白期,应该如何解决
时间: 2024-02-06 14:08:53 浏览: 38
这个问题可能是由于绘图缓存导致的。您可以尝试在两个QCPColorMap之间使用QCustomPlot::replot函数来清除绘图缓存。具体来说,在您交替使用两个QCPColorMap时,分别在下一个QCPColorMap准备绘制之前和当前QCPColorMap绘制完成之后调用QCustomPlot::replot函数。
例如,假设您有两个名为colorMap1和colorMap2的QCPColorMap对象,那么您可以这样做:
```cpp
// 绘制colorMap1
ui->customPlot->replot(); // 清除缓存
// 绘制colorMap2
ui->customPlot->replot(); // 清除缓存
```
这样可以确保绘图缓存被正确清除,避免了空白期的出现。
相关问题
qcustomplot 2.1.1版本 绘制瀑布图水平流动实现
要实现qcustomplot 2.1.1版本的瀑布图水平流动,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 创建一个 QCPColorMap 对象,并设置其数据。
2. 将 QCPColorMap 对象添加到 QCustomPlot 中。
3. 设置 QCustomPlot 的 x 轴和 y 轴的范围,使其适应瀑布图的显示。
4. 创建一个 QTimer 对象,并设置其定时器超时时间和槽函数。
5. 在槽函数中,更新 QCPColorMap 对象的数据,并调用 QCustomPlot 的 replot() 函数进行重绘。
以下是一个简单的示例代码,可以实现瀑布图水平流动:
```cpp
// 创建 QCPColorMap 对象,并设置数据
QCPColorMap *colorMap = new QCPColorMap(customPlot->xAxis, customPlot->yAxis);
colorMap->data()->setSize(nx, ny);
colorMap->data()->setRange(QCPRange(0, nx), QCPRange(0, ny));
for (int x=0; x<nx; ++x) {
for (int y=0; y<ny; ++y) {
colorMap->data()->setCell(x, y, qSin(x/10.0)*qSin(y/10.0));
}
}
// 添加 QCPColorMap 对象到 QCustomPlot
customPlot->addPlottable(colorMap);
// 设置 x 轴和 y 轴的范围
customPlot->xAxis->setRange(0, nx);
customPlot->yAxis->setRange(0, ny);
// 创建 QTimer 对象,并设置定时器超时时间和槽函数
QTimer *timer = new QTimer(this);
connect(timer, &QTimer::timeout, this, [=]() {
// 更新 QCPColorMap 对象的数据
for (int y=0; y<ny; ++y) {
for (int x=0; x<nx-1; ++x) {
colorMap->data()->setCell(x, y, colorMap->data()->cell(x+1, y));
}
colorMap->data()->setCell(nx-1, y, qSin(y/10.0));
}
// 重绘 QCustomPlot
customPlot->replot();
});
// 启动定时器
timer->start(50);
```
这个示例代码中,nx 和 ny 分别表示瀑布图的横向和纵向网格数,可以根据实际情况进行调整。定时器的超时时间可以根据需要进行设置,这里设置为50毫秒,可以根据需要进行调整。
java中实现基于OpenNLP 2.1.1版本训练、使用MaxEntTrainer 示例
好的,下面是一个基于OpenNLP 2.1.1版本实现训练和使用MaxEntTrainer的示例代码:
1. 首先,需要准备好训练数据和测试数据。以命名实体识别为例,训练数据和测试数据应该是类似于以下格式的文件:
```
John Smith works for Microsoft Corporation in Seattle.
```
其中,每个文本实例都是一行,由空格分隔的标记组成。
2. 接下来,使用OpenNLP提供的工具类创建一个训练器,并指定训练参数:
```java
// 创建训练器
MaxentTrainer trainer = new GenericMaxentTrainer();
// 创建训练参数
TrainingParameters params = new TrainingParameters();
params.put(TrainingParameters.ALGORITHM_PARAM, "MAXENT");
params.put(TrainingParameters.TRAINER_TYPE_PARAM, "Event");
params.put(TrainingParameters.ITERATIONS_PARAM, 100);
params.put(TrainingParameters.CUTOFF_PARAM, 5);
```
其中,训练参数包括训练算法、训练器类型、迭代次数和截断频率等。
3. 加载训练数据,并将其转换为OpenNLP需要的格式:
```java
// 加载训练数据
ObjectStream<String> trainStream = new PlainTextByLineStream(
() -> new FileInputStream("train.txt"), StandardCharsets.UTF_8);
// 将训练数据转换为OpenNLP格式
ObjectStream<NameSample> nameSampleStream = new NameSampleDataStream(trainStream)
```
4. 使用训练器和训练数据进行训练:
```java
// 训练模型
AbstractModel model = trainer.train(nameSampleStream, params);
```
5. 加载测试数据,并将其转换为OpenNLP需要的格式:
```java
// 加载测试数据
ObjectStream<String> testStream = new PlainTextByLineStream(
() -> new FileInputStream("test.txt"), StandardCharsets.UTF_8);
// 将测试数据转换为OpenNLP格式
ObjectStream<NameSample> testSampleStream = new NameSampleDataStream(testStream);
```
6. 使用训练好的模型进行测试:
```java
// 创建评估器
TokenNameFinderEvaluator evaluator = new TokenNameFinderEvaluator(
new NameFinderME(new TokenNameFinderModel(model)), new NameFinderEvaluationMonitor() {
public void missclassified(NameSample reference, Span predicted) {
// 处理错误标注
}
public void correctlyClassified(NameSample reference, Span predicted) {
// 处理正确标注
}
public void missclassified(NameSample reference, String[] predicted) {
// 处理错误标注
}
public void correctlyClassified(NameSample reference, String[] predicted) {
// 处理正确标注
}
});
// 对测试数据进行评估
evaluator.evaluate(testSampleStream);
```
其中,评估器会根据测试数据的真实标注和模型预测的标注计算出各种评估指标。
以上就是基于OpenNLP 2.1.1版本实现训练和使用MaxEntTrainer的示例代码,希望能对你有所帮助。