lineSty[i]->xAxis->setLabel("时间/s"); //XY轴的名字 lineSty[i]->xAxis->setLabelColor(QColor(255, 255, 255)); //XY轴的名字 lineSty[i]->xAxis->setBasePen(QColor(255, 255, 255));//x轴颜色 lineSty[i]->xAxis->setTickPen(QColor(255, 255, 255));//设置x坐标线上 大 分格线颜色 lineSty[i]->xAxis->setSubTickPen(QColor(255, 255, 255));//设置x坐标线上小分格线颜色 lineSty[i]->xAxis->setTickLabelColor(QColor(255, 255, 255)); lineSty[i]->yAxis->setLabel("湿度/°HR"); lineSty[i]->yAxis->setLabelColor(QColor(255, 255, 255)); //XY轴的名字 lineSty[i]->yAxis->setBasePen(QColor(255, 255, 255));//设置y坐标线颜色 lineSty[i]->yAxis->setTickPen(QColor(255, 255, 255));//设置x坐标线上 大 分格线颜色 lineSty[i]->yAxis->setSubTickPen(QColor(255, 255, 255));//设置x坐标线上小分格线颜色 lineSty[i]->yAxis->setTickLabelColor(QColor(255, 255, 255)); lineSty[i]->yAxis2->setLabel("温度/°C"); lineSty[i]->yAxis2->setLabelColor(QColor(255, 255, 255)); //XY轴的名字 lineSty[i]->yAxis2->setBasePen(QColor(255, 255, 255));//设置y坐标线颜色 lineSty[i]->yAxis2->setTickPen(QColor(255, 255, 255));//设置x坐标线上 大 分格线颜色 lineSty[i]->yAxis2->setSubTickPen(QColor(255, 255, 255));//设置x坐标线上小分格线颜色 lineSty[i]->yAxis2->setTickLabelColor(QColor(255, 255, 255)); lineSty[i]->addGraph(); //数据线样式设计 lineSty[i]->graph(0)->setPen(QColor(255, 254, 51)); lineSty[i]->graph(0)->setName("湿度"); lineSty[i]->xAxis->setRange(0,40); lineSty[i]->yAxis->setRange(0,100); lineSty[i]->graph(1)->setPen(QColor(255,0, 51)); lineSty[i]->graph(1)->setName("温度"); lineSty[i]->xAxis->setRange(0,40); lineSty[i]->yAxis2->setRange(0,100);

这段代码是用于设置 QCustomPlot 组件中的一个折线图的样式和数据。首先，代码通过 `setXAxis()` 和 `setYAxis()` 方法设置了 XY 轴的名称和颜色，并为每个轴设置了一个基本笔、一个刻度笔和一个标签颜色。接下来，代码通过 `addGraph()` 方法添加了一个数据线，并使用 `setPen()` 方法设置了线的颜色。`setName()` 方法为每个线添加名称，代码还通过 `setRange()` 方法设置了每个轴的范围。最后，这段代码还为第二条线设置了一个 y 轴2，用于显示温度。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) sin,cos=np.sin(x),np.cos(x) plt.plot(x,sin,"b-",lw=2.5,label="sin()") plt.plot(x,cos,"r-",lw=2.5,label="cos()") plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$-\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) t=2*np.pi/3 plt.annotate(r'$\sin{\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t,np.sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10,+30), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.1")) ax=plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.plot(x,sin) plt.plot(x,cos) plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8) plt.fill_between(x,cos,where=(-2.5<x)&(x<-0.5),color='purple') plt.grid(True) plt.legend(loc="upper left",fontsize=12) plt.show()

这是一段使用Matplotlib库绘制正弦和余弦函数图像的代码，并在图像上添加注释和填充区域的示例。

代码解释：

- 首先导入numpy和matplotlib库。
- 使用np.linspace函数生成一个从-pi到pi的等差数列x，并分别计算x对应的sin和cos值。
- 使用plt.plot函数绘制sin和cos函数的图像，其中"b-"和"r-"表示蓝色和红色的实线，lw参数表示线宽，label参数表示图例标签。
- 使用plt.xlim和plt.ylim函数设置x和y轴的范围。
- 使用plt.xticks和plt.yticks函数设置x和y轴的刻度值，其中使用LaTeX语法渲染标签。
- 使用plt.annotate函数在图像上添加注释，其中xy参数表示注释的位置，xytext参数表示注释文本的位置，arrowprops参数表示箭头的样式和连接方式。
- 使用ax.xaxis.set_ticks_position和ax.yaxis.set_ticks_position函数设置x和y轴的刻度位置，使用ax.spines函数设置x和y轴的边框位置。
- 使用plt.fill_between函数填充sin函数和x轴之间的区域，并在x的绝对值小于0.5和sin的值大于0.5时填充绿色，alpha参数表示填充区域的透明度。
- 使用plt.fill_between函数填充cos函数和x轴之间的区域，并在x的取值在[-2.5, -0.5]之间时填充紫色。
- 使用plt.grid函数显示网格线，使用plt.legend函数显示图例。

绘制的图像如下：

可以看到，图像上方有正弦和余弦函数的图像，下方有填充区域和注释。

python matplotlib设置xy轴标题居中显示

你可以使用`set_label_coords()`函数来设置xy轴标题的位置，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴标题居中显示
ax.set_xlabel('X Label', fontsize=14)
ax.xaxis.set_label_coords(0.5, -0.15)

# 设置y轴标题居中显示
ax.set_ylabel('Y Label', fontsize=14)
ax.yaxis.set_label_coords(-0.15, 0.5)

plt.show()

其中，`set_label_coords()`函数的第一个参数为横坐标位置，第二个参数为纵坐标位置，取值范围为0到1，表示相对于图形的比例位置。在这里，我们设置x轴标题在x轴中央，y轴标题在y轴中央。