self.MplWidget.canvas.ax0.set_ylim(-6000, 6000)
时间: 2023-12-21 21:03:20 浏览: 83
这段代码是用来设置Matplotlib画布(canvas)上第一个子图(ax0)的y轴坐标范围的。具体来说,它将第一个子图的y轴坐标范围设置为-6000到6000。这意味着,在该子图中,y轴的取值范围为-6000到6000之间,超出这个范围的部分将不会在该子图中显示。这个代码片段通常用于控制Matplotlib图形的显示范围,使得某些数据可以更加直观地显示出来。
相关问题
self.MplWidget.canvas如何设定其坐标轴大小,比如显示范围由-100,100到-10,10
要设定MplWidget的坐标轴大小,可以通过以下代码实现:
```python
# 导入必要的库
from PyQt5.QtWidgets import *
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
class MplWidget(QWidget):
def __init__(self, parent=None):
super().__init__(parent)
# 创建一个Figure对象
self.fig = Figure()
# 在Figure对象中添加一个子图
self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
self.ax = self.fig.add_subplot(111)
# 设定坐标轴范围
self.ax.set_xlim(-100, 100)
self.ax.set_ylim(-10, 10)
# 将画布添加到QWidget中
layout = QVBoxLayout(self)
layout.addWidget(self.canvas)
```
在这个例子中,我们创建了一个QWidget对象,然后在其中添加了一个MplWidget对象,MplWidget中包含了一个Figure对象和一个FigureCanvas对象。我们在Figure对象中添加了一个子图,并且通过`set_xlim`和`set_ylim`方法设定了坐标轴的范围。最后,我们将FigureCanvas添加到了QWidget对象中。这样,我们就可以在QWidget中显示我们的图表,并且设定了坐标轴的范围。
我想在接收串口数据并写入数据这个方法里,同时进行折线图绘制串口数据,方法为: def writ_excel(self, TIME): uart_r = self.uart_r received_bytes_list = [] start_time = time.time() while (time.time() - start_time <= 40): read_byte = uart_r.read(1) if read_byte != b'': print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) if len(received_bytes_list) == 0: print("Warning: timeout!") else: print("Received data successfully!") # Save to Excel file received_bytes = ''.join(received_bytes_list) received_data = received_bytes.split() received_data_8 = [received_data[i: i + 8] for i in range(0, len(received_data), 8)] df = pd.DataFrame(columns=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) for i, str in enumerate(received_data_8): print("Write to excel line:", i, str) if (len(str) < 8): print("Populate data.") str += [0] * (8 - len(str)) df.loc[i] = str df.to_excel('%s.xlsx' % TIME)
好的,您可以在这个方法中添加绘制折线图的代码。具体来说,您需要在方法开始时创建一个Matplotlib图形窗口和坐标轴对象,然后在每次接收到数据后更新折线图。下面是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
def writ_excel(self, TIME):
uart_r = self.uart_r
received_bytes_list = []
start_time = time.time()
# 创建Matplotlib图形窗口和坐标轴对象
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])
ax.set_xlim(0, 100)
ax.set_ylim(0, 1024)
ax.set_title('Real-time data')
xdata, ydata = [], []
while (time.time() - start_time <= 40):
read_byte = uart_r.read(1)
if read_byte != b'':
print(".", end="")
received_bytes_list.append(read_byte.decode())
# 更新折线图
data = ''.join(received_bytes_list).strip()
if data:
x, y = data.split(',')
xdata.append(int(x))
ydata.append(int(y))
line.set_data(xdata, ydata)
ax.relim()
ax.autoscale_view()
fig.canvas.draw()
if len(received_bytes_list) == 0:
print("Warning: timeout!")
else:
print("Received data successfully!")
# 保存数据到Excel文件
received_bytes = ''.join(received_bytes_list)
received_data = received_bytes.split()
received_data_8 = [received_data[i: i + 8] for i in range(0, len(received_data), 8)]
df = pd.DataFrame(columns=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'])
for i, str in enumerate(received_data_8):
print("Write to excel line:", i, str)
if (len(str) < 8):
print("Populate data.")
str += [0] * (8 - len(str))
df.loc[i] = str
df.to_excel('%s.xlsx' % TIME)
```
在这个示例代码中,我们首先在方法开始时创建了Matplotlib图形窗口和坐标轴对象。然后,在每次接收到数据时,我们更新了数据列表,并解析接收到的数据并更新折线图。最后,我们在保存数据到Excel文件之前,将数据存储在DataFrame对象中。
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的具体需求进行修改和扩展。
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