曲线图 - QwtPlotCurve

QwtPlotCurve 是 Qwt 中最核心的绘图项类，用于在二维坐标系中绘制数据曲线。它支持多种显示样式（折线、阶梯、柱状等）、符号标记、曲线拟合和丰富的样式配置。

主要功能特性

特性

• ✅ 多种曲线样式：折线、阶梯、柱状、散点等多种绘制模式
• ✅ 符号标记系统：支持在数据点显示各种形状的符号
• ✅ 曲线拟合插值：内置样条曲线等拟合算法
• ✅ 高性能渲染：支持大数据量的优化渲染
• ✅ 填充区域：可设置曲线与基线之间的填充
• ✅ 图例自定义：可配置图例中曲线的显示样式

基本概念

曲线样式类型

QwtPlotCurve 支持以下绘制样式：

样式	枚举值	说明
不绘制	NoCurve	仅显示符号，不绘制连线
折线	Lines	用直线连接各数据点（默认）
柱状	Sticks	从基线绘制垂直/水平线条
阶梯	Steps	阶梯函数样式连接
散点	Dots	仅绘制点（比NoCurve+符号更高效）

曲线属性标志

属性	枚举值	说明
反转	Inverted	阶梯样式从右向左绘制
拟合	Fitted	启用曲线拟合（需设置拟合器）

类继承关系

classDiagram
    class QwtPlotItem {
        +attach(plot)
        +setTitle()
        +setRenderHint()
    }

    class QwtPlotSeriesItem {
        +drawSeries()
        +boundingRect()
        +data()
    }

    class QwtSeriesStore~QPointF~ {
        +setSamples()
        +sample(i)
        +size()
    }

    class QwtPlotCurve {
        +setStyle(CurveStyle)
        +setPen()
        +setBrush()
        +setSymbol()
        +setBaseline()
        +setCurveFitter()
        +setCurveAttribute()
    }

    QwtPlotItem <|-- QwtPlotSeriesItem
    QwtPlotSeriesItem <|-- QwtPlotCurve
    QwtSeriesStore <|-- QwtPlotCurve

使用方法

曲线绘图的例子位于:examples/2D/curvedemo，展示了多种曲线样式，截图如下：

1. 创建基本曲线

最基本的曲线绘制方式：

#include <QwtPlot>
#include <QwtPlotCurve>

// 创建绘图窗口
QwtPlot* plot = new QwtPlot();
plot->setTitle("曲线示例");
plot->setCanvasBackground(Qt::white);

// 创建曲线对象
QwtPlotCurve* curve = new QwtPlotCurve("数据曲线");

// 设置曲线样式（默认为Lines）
curve->setStyle(QwtPlotCurve::Lines);

// 设置线条颜色和宽度
curve->setPen(QPen(Qt::blue, 2.0));

// 启用抗锯齿渲染
curve->setRenderHint(QwtPlotItem::RenderAntialiased, true);

// 准备数据
QVector<double> xData = {0, 1, 2, 3, 4, 5};
QVector<double> yData = {0, 1, 4, 9, 16, 25};

// 设置数据
curve->setSamples(xData, yData);

// 附加到绘图
curve->attach(plot);

// 刷新显示
plot->replot();

2. 设置数据

QwtPlotCurve 提供多种数据设置方法：

// 方法1：使用两个QVector
QVector<double> xData, yData;
curve->setSamples(xData, yData);

// 方法2：使用QPolygonF（QPointF数组）
QPolygonF points;
points << QPointF(0, 0) << QPointF(1, 1) << QPointF(2, 4);
curve->setSamples(points);

// 方法3：使用原始double数组
double x[100], y[100];
curve->setSamples(x, y, 100);

// 方法4：使用原始数组（不复制数据）
curve->setRawSamples(x, y, 100);  // 注意：数组必须保持有效

// 方法5：仅设置Y值（X自动为索引0,1,2...）
QVector<double> yValues;
curve->setSamples(yValues);

setRawSamples 注意事项

使用 setRawSamples() 时，曲线不会复制数据，而是直接引用你提供的数组。你必须确保：
1. 数组在曲线存在期间始终有效
2. 数组内容不应被修改（除非你知道后果）
3. 曲线销毁前不要释放数组

3. 曲线样式配置

折线样式（Lines）

这是最常用的样式，用直线依次连接数据点：

curve->setStyle(QwtPlotCurve::Lines);
curve->setPen(QPen(Qt::darkBlue, 2.0, Qt::SolidLine));

启用拟合属性可以绘制平滑曲线：

// 启用曲线拟合
curve->setCurveAttribute(QwtPlotCurve::Fitted, true);

// 设置样条拟合器（可选）
QwtSplineCurveFitter* fitter = new QwtSplineCurveFitter();
fitter->setFitMode(QwtSplineCurveFitter::Auto);  // 自动选择拟合模式
curve->setCurveFitter(fitter);

阶梯样式（Steps）

阶梯函数样式，用于显示离散数据变化：

curve->setStyle(QwtPlotCurve::Steps);
curve->setPen(QPen(Qt::darkCyan, 2.0));

// 默认从左向右绘制，可以反转
curve->setCurveAttribute(QwtPlotCurve::Inverted, true);

阶梯样式对比：

正常模式：      反转模式：
    ┌──┐          ┌──┐
    │  │          │  │
┌───┘  └───┐  ┌───┘  └───┐
│          │  │          │

柱状样式（Sticks）

从基线向每个数据点绘制垂直线条：

curve->setStyle(QwtPlotCurve::Sticks);
curve->setPen(QPen(Qt::red, 1.5));

// 设置基线位置（默认为0）
curve->setBaseline(5.0);

// 设置柱状方向（取决于曲线的orientation）
// Qt::Vertical: 垂直柱状，从Y基线绘制
// Qt::Horizontal: 水平柱状，从X基线绘制

散点样式（Dots）

仅绘制数据点，不绘制连线。这比 NoCurve + Symbol 更高效：

curve->setStyle(QwtPlotCurve::Dots);
// Dots样式不需要设置Pen，点的大小固定为1像素

4. 符号配置

符号用于在每个数据点位置显示标记：

#include <QwtSymbol>

// 创建符号对象
QwtSymbol* symbol = new QwtSymbol();

// 设置符号形状
symbol->setStyle(QwtSymbol::Ellipse);  // 椭圆形

// 设置符号大小
symbol->setSize(QSize(10, 10));

// 设置符号填充画笔
symbol->setBrush(QBrush(Qt::yellow));

// 设置符号边框画笔
symbol->setPen(QPen(Qt::red, 2));

// 应用到曲线
curve->setSymbol(symbol);

常用符号形状：

形状	枚举值	说明
椭圆	Ellipse	圆形或椭圆
矩形	Rect	矩形
菱形	Diamond	菱形
三角形	Triangle	向上三角形
倒三角	DTriangle	向下三角形
左三角	LTriangle	向左三角形
右三角	RTriangle	向右三角形
十字	Cross	十字形
X形	XCross	X形十字
星形	Star1	六角星
六边形	Hexagon	六边形
无	NoSymbol	不显示符号

符号快速创建：

// 便捷构造函数：形状、填充、边框、大小
QwtSymbol* symbol = new QwtSymbol(
    QwtSymbol::Diamond,
    QBrush(Qt::green),
    QPen(Qt::darkGreen, 1),
    QSize(8, 8)
);
curve->setSymbol(symbol);

5. 填充区域

曲线可以填充从基线到数据点之间的区域：

// 设置填充画笔
curve->setBrush(QBrush(QColor(100, 150, 200, 100)));  // 半透明填充

// 设置基线位置
curve->setBaseline(0.0);  // 从Y=0开始填充

// 对于阶梯样式，填充效果特别明显
curve->setStyle(QwtPlotCurve::Steps);
curve->setBrush(QBrush(Qt::lightGray));

6. 高性能渲染

对于大数据量场景，QwtPlotCurve 提供渲染优化属性：

// 设置渲染属性
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::ClipPolygons, true);           // 裁剪多边形
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPoints, true);            // 过滤重复点
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsAggressive, true);  // 激进过滤
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsPixel, true);       // 像素列降采样
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsLTTB, true);        // LTTB MinMax降采样
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::ImageBuffer, true);             // 图像缓冲（用于Dots样式）

渲染属性一览

渲染属性	说明
ClipPolygons	裁剪画布外的多边形，避免绘制无效区域
FilterPoints	过滤重复点和画布外的点
FilterPointsAggressive	更激进的过滤，去除同像素列的中间点，接受轻微视觉差异
FilterPointsPixel	像素列降采样，每像素列保留首/最小/最大/末共 4 个点
FilterPointsLTTB	MinMax桶降采样（默认，推荐），保留波形特征
MinimizeMemory	减少临时内存使用（可能降低性能）
ImageBuffer	用图像缓冲绘制散点（适用于百万级数据）

默认设置

从 Qwt 7.x 开始，默认启用 ClipPolygons | FilterPointsLTTB，无需手动开启降采样优化。

降采样算法详解

FilterPointsAggressive — 激进过滤

基于 QwtPointMapper 的四边形化简算法（Quad Reduce）。对映射到同一像素坐标的连续点进行合并，去除冗余中间点。

• 原理：沿 X 和 Y 方向分别扫描，将映射到同一像素行/列的连续点化简为关键点
• 输出点数：与画布像素尺寸成正比，约为 4 × max(画布宽, 画布高)
• 适用场景：通用大数据场景，波形保真度好。当数据密度较低或需要精确截图时，可临时切回此模式
• 时间复杂度：O(n)

FilterPointsPixel — 像素列降采样

将数据按屏幕像素列分桶，每列仅保留 first/min/max/last 四个 Y 值。对单调递增 X 数据自动使用二分查找定位可见范围。

• 原理：分配一个与画布等宽的 Bin 数组，遍历所有数据点归入对应列桶
• 输出点数：最多 4 × 画布宽度，与数据量完全无关
• 适用场景：大数据集的趋势观察
• 时间复杂度：O(n)
• 限制：仅适用于 Lines 样式

// 像素列降采样
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsPixel, true);

FilterPointsPixel 注意

该算法会覆盖 FilterPointsAggressive 的效果（两者同时设置时 Pixel 优先）。由于每列只保留4个点，高频细节可能被丢失，适合趋势观察而非精确分析。

FilterPointsLTTB — MinMax桶降采样（默认启用）

将可见数据范围分为 N 个等量桶（N = 2 × 画布宽度），每个桶保留 Y 最小和 Y 最大的两个点。类似简化版 LTTB（Largest Triangle Three Buckets）算法。实测表明这是百万级数据下最快的渲染方法，因此作为默认设置启用。

• 原理：按数据索引等分为桶，每桶遍历找极值点，保留原始 X 坐标
• 输出点数：约 2 × N = 4 × 画布宽度
• 适用场景：X 分布不均匀的数据、需要保留视觉波形特征的场景，以及追求最佳性能的大数据场景
• 时间复杂度：O(n)
• 限制：仅适用于 Lines 样式

// 波形保留模式：适合需要观察信号特征的场景
curve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsLTTB, true);

FilterPointsLTTB vs FilterPointsPixel

• LTTB 保留原始 X 坐标（非像素对齐），波形轮廓更精确
• Pixel 将所有点强制对齐到像素列，实现简单但性能不一定更优
• 当数据量不足以从降采样中获益时，LTTB 会自动回退到 Quad 算法
• 实测表明 LTTB 在百万级数据下性能优于 Pixel（见下方基准测试结果）

如何选择渲染方法

正常场景直接采用默认设置即可。QwtPlotCurve 默认启用 ClipPolygons | FilterPointsLTTB，该组合在实测中对绝大多数数据规模和场景都表现最优，无需额外配置。

选择建议速查表：

数据量	场景	推荐配置	说明
任意	一般绘图/实时曲线/信号分析	默认（ClipPolygons | FilterPointsLTTB）	默认在实测中表现最优，无需手动调整
任意	需要精确截图或导出	临时关闭降采样，或使用 FilterPointsAggressive	避免降采样对波形细节的轻微影响
> 100 万	散点分布	Dots + ImageBuffer	专为海量散点优化
大数据	仅需要像素列对齐的粗趋势	FilterPointsPixel	替代方案，性能实测不如默认，按需使用

使用示例：

// === 场景1：常规曲线绘制（默认已最优，无需额外设置）===
QwtPlotCurve* curve = new QwtPlotCurve("数据曲线");
// 默认已启用 ClipPolygons | FilterPointsLTTB，直接使用即可

// === 场景2：需要临时获得最高精度输出（如截图/导出）===
QwtPlotCurve* exportCurve = new QwtPlotCurve("导出曲线");
exportCurve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsLTTB, false);
exportCurve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsPixel, false);
exportCurve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsAggressive, true);

// === 场景3：海量散点数据 ===
QwtPlotCurve* scatterCurve = new QwtPlotCurve("散点");
scatterCurve->setStyle(QwtPlotCurve::Dots);
scatterCurve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::ImageBuffer, true);

// === 场景4：禁用所有降采样（仅在小数据量调试时使用）===
QwtPlotCurve* debugCurve = new QwtPlotCurve("调试");
debugCurve->setPaintAttribute(QwtPlotCurve::FilterPointsLTTB, false);

大数据量综合建议

• 实时更新场景：关闭 setAutoReplot()，批量更新后手动调用 replot()
• X 轴单调递增数据：FilterPointsLTTB 会自动二分查找可见范围，无需手动裁剪数据
• 缩放/平移频繁的场景：默认已启用 FilterPointsLTTB，实测性能最优
• 需要截图或导出的高质量绘图：可临时关闭降采样，使用 FilterPointsAggressive 获得更精确的输出

基准测试结果

以下是百万级数据（1,000,000 点）的实测性能对比（画布尺寸 680×490 px，100 帧渲染）：

渲染方法	总耗时 (ms)	平均帧时间 (ms)	FPS
None（无优化）	26,212	262.12	3.8
FilterPoints	44,472	444.72	2.2
FilterPointsAggressive	17,539	175.39	5.7
FilterPointsPixel	23,216	232.16	4.3
FilterPointsLTTB（默认）	13,349	133.49	7.5

结论：
- FilterPointsLTTB 在百万级数据下性能最优，FPS 达到 7.5，比 FilterPointsAggressive 快约 24%
- FilterPointsLTTB 已作为默认设置启用，常规场景无需手动调整
- FilterPointsAggressive 是次优选择，适用于需要精确截图或临时关闭 LTTB 的场景
- FilterPoints 基础过滤反而最慢，因为过滤开销大于收益
- 无优化（None）比 FilterPoints 快，说明基础过滤在大数据量下不划算

自行测试

你可以运行 examples/bench/renderbench 示例来测试不同渲染方法的性能。该工具支持配置数据量、帧数、波形类型，并提供单方法测试和批量对比模式，运行结束后会生成详细的 Markdown 格式报告。

7. 图例样式配置

控制曲线在图例中的显示样式：

// 显示线条（图例中绘制一段线）
curve->setLegendAttribute(QwtPlotCurve::LegendShowLine, true);

// 显示符号（图例中绘制一个符号）
curve->setLegendAttribute(QwtPlotCurve::LegendShowSymbol, true);

// 显示填充（图例中绘制填充矩形）
curve->setLegendAttribute(QwtPlotCurve::LegendShowBrush, true);

// 设置图例图标大小
curve->setLegendIconSize(QSize(20, 10));

核心方法总结

方法	说明
setStyle()	设置曲线样式
setPen()	设置线条画笔
setBrush()	设置填充画笔
setSymbol()	设置数据点符号
setBaseline()	设置基线位置
setCurveAttribute()	设置曲线属性
setCurveFitter()	设置曲线拟合器
setPaintAttribute()	设置渲染属性
setSamples()	设置数据点
setRawSamples()	直接引用外部数据
closestPoint()	查找最近的数据点
minXValue()/maxXValue()	获取数据范围
minYValue()/maxYValue()	获取数据范围

实时数据更新示例

// 实时数据场景
class RealtimePlot : public QwtPlot
{
public:
    RealtimePlot()
    {
        setAutoReplot(false);  // 关闭自动刷新
        m_curve = new QwtPlotCurve("实时数据");
        m_curve->attach(this);
        m_curve->setPen(Qt::blue, 2);
    }

    void appendData(double x, double y)
    {
        m_xData.append(x);
        m_yData.append(y);

        // 保持最近1000个点
        if (m_xData.size() > 1000) {
            m_xData.removeFirst();
            m_yData.removeFirst();
        }

        m_curve->setRawSamples(m_xData.constData(), 
                               m_yData.constData(), 
                               m_xData.size());

        replot();  // 手动刷新
    }

private:
    QwtPlotCurve* m_curve;
    QVector<double> m_xData, m_yData;
};

相关示例

• 曲线样式演示：examples/2D/curvedemo
• 简单曲线：examples/2D/simpleplot
• 实时数据：examples/2D/cpuplot
• 实时绘图：examples/2D/realtime
• 示波器：examples/2D/oscilloscope

实时数据与实时绘图、示波器的例子截图如下：