axis = gl.GLAxisItem()自定义位置
时间: 2024-02-28 09:52:16 浏览: 32
在PyQtGraph中,可以使用gl.GLAxisItem()方法创建一个坐标轴对象。要自定义坐标轴的位置,可以使用setPos()方法来设置坐标轴的位置。例如,以下代码可以创建一个坐标轴对象,并将其位置设置为(1, 1, 1):
```python
import pyqtgraph.opengl as gl
from pyqtgraph.Qt import QtCore, QtGui
app = QtGui.QApplication([])
w = gl.GLViewWidget()
w.opts['distance'] = 20
w.show()
axis = gl.GLAxisItem()
axis.setSize(5, 5, 5)
axis.setPos(1, 1, 1) # 设置坐标轴位置
w.addItem(axis)
app.exec_()
```
在上述代码中,我们首先创建了一个GLViewWidget对象,并将其distance属性设置为20,以便我们可以看到坐标轴对象。然后,我们创建了一个GLAxisItem对象,并使用setSize()方法设置了坐标轴的大小。最后,我们使用setPos()方法将坐标轴位置设置为(1, 1, 1)。最后,我们将坐标轴对象添加到视图中,并运行应用程序。你可以根据需要修改代码中的坐标轴大小和位置等属性。
相关问题
axis = gl.GLAxisItem() self.graphicsView.addItem(axis) 定义axis每个轴的颜色
如果你使用的是PyQtGraph库,可以通过`gl.GLAxisItem`类的`xColor`、`yColor`和`zColor`属性来定义每个轴的颜色。
例如,要将x轴的颜色设置为红色,可以使用以下代码:
```
import pyqtgraph.opengl as gl
from PyQt5.QtGui import QColor
axis = gl.GLAxisItem()
axis.xColor = QColor(255, 0, 0, 255) # 设置x轴颜色为红色
graphicsView.addItem(axis)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个`GLAxisItem`对象。然后,我们使用`QColor`类创建一个红色的颜色对象,并将其赋值给`xColor`属性。最后,我们将`axis`添加到`graphicsView`中。
你可以使用类似的方法来设置y轴和z轴的颜色。只需要将`xColor`替换为`yColor`或`zColor`即可。
data00=data m,n = np.shape(data00) a = np.array(data00) Data00 = a[1:m,2:n] Data00 = Data00.astype(np.float64) Power = Data00[:,13] Power_train = Power[0:96] P_min = np.min(Power_train) P_gap = np.max(Power_train)-np.min(Power_train) Power_uni = (Power-P_min)/P_gap # 提取imfs和剩余信号res emd = EMD() emd.emd(Power_uni) imfs, res = emd.get_imfs_and_residue() N = len(imfs) P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0) P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0) P_L = res P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1) P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1) P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1) Nwp = Data00[:,0:7] Nwp_train = Nwp[0:96] N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) 优化代码
以下是部分代码的优化建议:
1. 对于以下代码段:
```
a = np.array(data00)
Data00 = a[1:m,2:n]
```
可以合并为一行:
```
Data00 = np.array(data00)[1:m,2:n]
```
2. 对于以下代码段:
```
P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)
P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)
P_L = res
P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1)
P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1)
P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1)
```
可以使用 `np.newaxis` 替代 `np.expand_dims` 来实现:
```
P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)[:, np.newaxis]
P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)[:, np.newaxis]
P_L = res[:, np.newaxis]
```
3. 对于以下代码段:
```
N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0)
Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)
```
可以使用 `np.ptp` 函数(peak-to-peak)来计算最大值和最小值的差:
```
N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
N_gap = np.ptp(Nwp_train,axis=0)
Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)
```
4. 对于以下代码段:
```
Weather = Data00[:,7:13]
Weather_train = Weather[0:96]
W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0)
Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)
```
可以使用与第三个优化建议类似的方法:
```
Weather = Data00[:,7:13]
Weather_train = Weather[0:96]
W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
W_gap = np.ptp(Weather_train,axis=0)
Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)
```
当然,以上只是一些简单的优化建议,具体的优化效果还需要根据实际情况进行评估。