【Qwt 7.0 系列】高级科学图表 —— 光谱图、向量场、K线图与极坐标绘图

【Qwt 7.0 系列】高级科学图表 ------ 光谱图、向量场、K线图与极坐标绘图

本文是 Qwt 7.0 系列介绍和教程，如果你正在寻找一个高性能、协议友好、同时支持 2D 和 3D 绘图的 Qt 数据可视化库，那么这篇文章就是为你准备的。

系列总述文章：Qwt 7.0 ------ 基于 Qt 的高性能 2D/3D 绘图库

概述 | 高性能曲线绘制 | 常用图表类型 | 高级科学图表 | 多坐标轴与布局 | 交互功能 | 3D 数据可视化 | 坐标轴与刻度 | 控件与辅助元素 | 总体架构解析 | matplotlib 风格绘图

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一、引言

如果说前 3 篇文章覆盖的是"通用图表"，那么本篇要介绍的图表类型则更偏"专业领域"。你在做以下事情时，很可能需要它们：

• 温度场、压力场、电磁场的可视化 → 光谱图
• 流场、风速场、电场方向的展示 → 向量场图
• 股票/期货/外汇的行情分析 → K线图
• 实验数据误差棒、置信区间 → 区间曲线
• 雷达、天线辐射图、天文观测 → 极坐标绘图

Qwt 7.0 在这些专业图表上做了大量现代化改进，其中最值得关注的是两个 7.0 新增功能：QwtGridRasterData （网格栅格数据，支持双三次插值）和 QwtColorMapPreset（22 种科学 colormap 预设，直接对标 matplotlib）。

下面我们逐一讲解每种图表的实现方法。

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二、光谱图 QwtPlotSpectrogram

2.1 什么是光谱图

光谱图（也叫热力图）将三维数据 (x, y, value) 映射到二维平面，用颜色来编码第三维的数值大小。它是科学数据可视化中最常用的图表类型之一。

典型的应用场景包括：

场景	说明
温度场	不同位置的温度分布
压力场	流体/气体的压力分布
频谱分析	信号在时频域的能量分布
地形高程	海拔高度的彩色渲染
医学影像	CT/MRI 数据的伪彩色显示

2.2 基本使用

光谱图的核心是三个组件的配合：数据（QwtRasterData）+ 颜色映射（QwtColorMap）+ 绘图项（QwtPlotSpectrogram）。

#include <QwtPlot>
#include <QwtPlotSpectrogram>
#include <QwtRasterData>
#include <QwtColorMap>

// 1. 自定义栅格数据类 ------ 提供 (x, y) 位置的值
class SpectrogramData : public QwtRasterData
{
public:
    SpectrogramData()
    {
        // 设置 X、Y、Z 三个轴的数据范围
        setInterval(Qt::XAxis, QwtInterval(-1.5, 1.5));
        setInterval(Qt::YAxis, QwtInterval(-1.5, 1.5));
        setInterval(Qt::ZAxis, QwtInterval(0.0, 10.0));  // 值范围
    }

    // 核心方法：返回指定位置的值
    virtual double value(double x, double y) const override
    {
        const double c = 0.842;
        const double v1 = x * x + (y - c) * (y + c);
        const double v2 = x * (y + c) + x * (y + c);
        return 1.0 / (v1 * v1 + v2 * v2);
    }
};

// 2. 创建绘图
QwtPlot* plot = new QwtPlot();
plot->setTitle("光谱图示例");

// 3. 创建光谱图绘图项
QwtPlotSpectrogram* spectrogram = new QwtPlotSpectrogram();

// 启用图像显示模式
spectrogram->setDisplayMode(QwtPlotSpectrogram::ImageMode, true);

// 设置颜色映射（7.0 推荐使用预设，见下文）
spectrogram->setColorMap(QwtColorMapPreset::create("viridis").release());

// 设置数据
spectrogram->setData(new SpectrogramData());

// 多线程渲染，提升大数据量下的渲染速度
spectrogram->setRenderThreadCount(0);  // 0 = 使用系统默认线程数

spectrogram->attach(plot);
plot->replot();

2.3 Qwt 7.0 新增：QwtGridRasterData

在 Qwt 6.x 中，如果要将已有的网格矩阵数据喂给光谱图，通常使用 QwtMatrixRasterData。但它只支持最近邻和双线性插值，且数据组织方式不太灵活。

Qwt 7.0 新增了 QwtGridRasterData，它直接接收独立的 X 轴向量、Y 轴向量和二维值矩阵，并支持双三次插值（BicubicInterpolation），渲染效果更加平滑：

#include <QwtGridRasterData>

// 创建网格栅格数据（7.0 新增）
QwtGridRasterData* gridData = new QwtGridRasterData();

// X 轴坐标
QVector<double> xCoords;
for (int i = 0; i < 100; ++i)
    xCoords << (i / 99.0) * 10.0;

// Y 轴坐标
QVector<double> yCoords;
for (int i = 0; i < 80; ++i)
    yCoords << (i / 79.0) * 8.0;

// 二维值矩阵
QVector<QVector<double>> values;
for (int j = 0; j < yCoords.size(); ++j) {
    QVector<double> row;
    for (int i = 0; i < xCoords.size(); ++i) {
        double dx = xCoords[i] - 5.0;
        double dy = yCoords[j] - 4.0;
        row << std::sin(dx) * std::cos(dy);  // 示例函数
    }
    values << row;
}

// 一次性设置坐标和数据
gridData->setValue(xCoords, yCoords, values);

// 7.0 新增：双三次插值，渲染更平滑
gridData->setResampleMode(QwtGridRasterData::BicubicInterpolation);

spectrogram->setData(gridData);

QwtGridRasterData 支持三种重采样模式：

模式	枚举值	说明
最近邻	NearestNeighbour	速度快，有锯齿
双线性插值	BilinearInterpolation	平滑过渡，效果适中
双三次插值	BicubicInterpolation	7.0 新增，最平滑

2.4 Qwt 7.0 新增：22 种科学 colormap 预设

颜色映射是光谱图的灵魂。选对 colormap，数据的结构才能清晰呈现。Qwt 7.0 新增了 QwtColorMapPreset 类，内置了 22 种在科学计算领域广泛使用的 colormap 预设，直接对标 matplotlib 和 MATLAB：

#include <QwtColorMapPreset>

// 通过名称创建（大小写不敏感）
auto colorMap = QwtColorMapPreset::create("plasma");
spectrogram->setColorMap(colorMap.release());

// 或通过枚举创建
auto cmap = QwtColorMapPreset::create(QwtColorMapPreset::Viridis);
spectrogram->setColorMap(cmap.release());

完整的 22 种预设一览：

预设名称	枚举值	特点
viridis	Viridis	感知均匀，紫绿黄，matplotlib 默认
plasma	Plasma	感知均匀，紫橙黄
inferno	Inferno	感知均匀，黑红橙黄
magma	Magma	感知均匀，黑紫橙黄
cividis	Cividis	感知均匀，蓝灰黄，色盲友好
jet	Jet	蓝青绿黄红，MATLAB 经典
hot	Hot	黑红黄白
cool	Cool	青到品红
spring / summer / autumn / winter	---	季节系列
gray / bone / copper	---	灰度系列
rainbow / hsv / turbo	---	彩虹系列
coolwarm	CoolWarm	蓝白红，发散型
rdylbu / rdylgn / spectral	---	发散型多色

小贴士 ：如果你的数据是连续型（如温度、高度），推荐使用 viridis、plasma 等感知均匀的 colormap；如果是发散型数据（如偏差、相关系数），推荐 coolwarm 或 spectral。

当然，你仍然可以像 6.x 那样手动构建 QwtLinearColorMap：

// 手动创建线性颜色映射
auto* colorMap = new QwtLinearColorMap(Qt::darkCyan, Qt::red);
colorMap->addColorStop(0.1, Qt::cyan);
colorMap->addColorStop(0.6, Qt::green);
colorMap->addColorStop(0.95, Qt::yellow);
spectrogram->setColorMap(colorMap);

2.5 等高线模式

除了颜色填充，光谱图还支持等高线显示。两种模式可以同时开启，效果类似地形图叠加等高线：

// 同时启用图像模式和等高线模式
spectrogram->setDisplayMode(QwtPlotSpectrogram::ImageMode, true);
spectrogram->setDisplayMode(QwtPlotSpectrogram::ContourMode, true);

// 设置等高线级别
QList<double> contourLevels;
for (double level = 0.5; level < 10.0; level += 1.0)
    contourLevels += level;
spectrogram->setContourLevels(contourLevels);

// 设置等高线画笔
spectrogram->setDefaultContourPen(QPen(Qt::black, 0));

2.6 颜色条（Color Bar）

在坐标轴旁添加颜色条，让读者知道颜色对应的数值范围：

#include <QwtScaleWidget>

// 在右侧坐标轴添加颜色条
QwtScaleWidget* rightAxis = plot->axisWidget(QwtAxis::YRight);
rightAxis->setTitle("Intensity");
rightAxis->setColorBarEnabled(true);
rightAxis->setColorBarWidth(20);

// 设置颜色条的范围和颜色映射
const QwtInterval zInterval = spectrogram->data()->interval(Qt::ZAxis);
rightAxis->setColorMap(zInterval, QwtColorMapPreset::create("viridis").release());

plot->setAxisScale(QwtAxis::YRight, zInterval.minValue(), zInterval.maxValue());
plot->setAxisVisible(QwtAxis::YRight, true);

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三、向量场图 QwtPlotVectorField

3.1 什么是向量场

向量场用于在二维平面上显示带方向和大小的向量数据。每个数据点不是一个标量值，而是一个箭头------箭头方向表示向量方向，箭头长度（或颜色）表示向量大小。

典型应用：流体力学中的流速场、电磁学中的电场/磁场、气象学中的风向场。

3.2 基本使用

向量场的数据结构是 QwtVectorFieldSample，包含位置 (x, y) 和向量分量 (vx, vy)：

#include <QwtPlot>
#include <QwtPlotVectorField>

QwtPlot* plot = new QwtPlot();
plot->setTitle("向量场示例");

QwtPlotVectorField* vectorField = new QwtPlotVectorField();

// 准备向量数据
QVector<QwtVectorFieldSample> samples;
for (int x = 0; x < 10; x++) {
    for (int y = 0; y < 10; y++) {
        double vx = std::sin(y * 0.5);  // X 方向分量
        double vy = std::cos(x * 0.5);  // Y 方向分量
        samples << QwtVectorFieldSample(x, y, vx, vy);
    }
}
vectorField->setSamples(samples);

vectorField->attach(plot);
plot->replot();

3.3 样式定制

可以控制箭头的缩放比例、颜色映射以及显示密度：

#include <QwtVectorFieldSymbol>

// 创建箭头符号
auto* symbol = new QwtVectorFieldSymbol();
symbol->setStyle(QwtVectorFieldSymbol::Arrow);
symbol->setPen(QPen(Qt::blue, 1));
vectorField->setSymbol(symbol);

// 设置向量长度的缩放因子
vectorField->setMagnitudeScaleFactor(0.5);  // 箭头长度 = 实际大小 × 0.5

// 控制显示密度，避免箭头过于拥挤
vectorField->setSamplesPerInch(20);  // 每英寸显示 20 个向量

// 根据向量大小设置颜色（从小到大：蓝→红）
QwtLinearColorMap* colorMap = new QwtLinearColorMap(Qt::blue, Qt::red);
vectorField->setColorMap(colorMap);
vectorField->setColorMagnitude(true);  // 启用颜色映射

方法	说明
setSamples()	设置向量数据
setSymbol()	设置箭头符号样式
setMagnitudeScaleFactor()	箭头长度的缩放因子
setSamplesPerInch()	控制显示密度
setColorMap()	设置颜色映射
setColorMagnitude()	启用按大小着色

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四、K线图 QwtPlotTradingCurve

4.1 什么是K线图

K线图（蜡烛图）是金融领域最经典的图表类型。每根K线包含四个价格数据：开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close），简称 OHLC。

Qwt 提供了专门的 QwtPlotTradingCurve 类来绘制K线图，支持蜡烛图和美国线两种样式，并能自动区分涨跌颜色。

4.2 数据结构

每根K线的数据由 QwtTradingSample 表示：

struct QwtTradingSample {
    double time;   // 时间点（X 轴位置）
    double open;   // 开盘价
    double close;  // 收盘价
    double high;   // 最高价
    double low;    // 最低价
};

4.3 基本K线图

#include <QwtPlot>
#include <QwtPlotTradingCurve>

QwtPlot* plot = new QwtPlot();
plot->setTitle("股票K线图");

QwtPlotTradingCurve* curve = new QwtPlotTradingCurve("日K线");

// 设置为蜡烛图样式
curve->setStyle(QwtPlotTradingCurve::CandleStick);

// 设置涨跌颜色（中国市场惯例：红涨绿跌）
curve->setSymbolBrush(QwtPlotTradingCurve::Positive,
    QBrush(Qt::red));     // 涨：红色实心
curve->setSymbolBrush(QwtPlotTradingCurve::Negative,
    QBrush(Qt::green));   // 跌：绿色实心

// 箱体宽度（相对坐标单位）
curve->setSymbolExtent(0.8);  // 占 80% 宽度

// 准备K线数据
QVector<QwtTradingSample> samples;
samples << QwtTradingSample(1, 10.0, 10.5, 11.0, 9.5);   // 第1天，涨
samples << QwtTradingSample(2, 10.5, 10.2, 10.8, 10.0);  // 第2天，跌
samples << QwtTradingSample(3, 10.2, 10.8, 11.2, 10.1);  // 第3天，涨
samples << QwtTradingSample(4, 10.8, 10.6, 11.0, 10.4);  // 第4天，跌

curve->setSamples(samples);
curve->attach(plot);

plot->setAxisScale(QwtAxis::YLeft, 9, 12);
plot->replot();

4.4 涨跌状态与颜色约定

QwtPlotTradingCurve 会自动根据开盘价和收盘价的关系判断涨跌：

状态	枚举值	判断条件
上涨	Positive	close > open
下跌	Negative	close < open
平盘	Neutral	close == open

颜色约定因市场而异：中国市场习惯红涨绿跌 ，国际市场习惯绿涨红跌 。通过 setSymbolBrush() 和 setSymbolPen() 可以分别设置填充色和边框色：

// 涨：红色填充 + 深红边框
curve->setSymbolBrush(QwtPlotTradingCurve::Positive, QBrush(Qt::red));
curve->setSymbolPen(QwtPlotTradingCurve::Positive, QPen(Qt::darkRed, 1));

// 跌：绿色填充 + 深绿边框
curve->setSymbolBrush(QwtPlotTradingCurve::Negative, QBrush(Qt::green));
curve->setSymbolPen(QwtPlotTradingCurve::Negative, QPen(Qt::darkGreen, 1));

// 平盘：灰色
curve->setSymbolBrush(QwtPlotTradingCurve::Neutral, QBrush(Qt::gray));
curve->setSymbolPen(QwtPlotTradingCurve::Neutral, QPen(Qt::black, 1));

4.5 配合均线和成交量

K线图通常会叠加移动平均线（MA）和成交量柱状图，形成完整的行情分析视图：

#include <QwtPlotCurve>
#include <QwtPlotBarChart>

// 5日均线
QwtPlotCurve* ma5 = new QwtPlotCurve("MA5");
ma5->setPen(QPen(Qt::blue, 1));
ma5->setSamples(ma5Data);
ma5->attach(plot);

// 成交量柱状图
QwtPlotBarChart* volumeChart = new QwtPlotBarChart("成交量");
volumeChart->setSamples(volumes);
volumeChart->setBrush(QBrush(Qt::gray));
volumeChart->attach(plot);

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五、区间曲线 QwtPlotIntervalCurve

5.1 什么是区间曲线

区间曲线用于绘制带有上下限范围的数据。与普通曲线只显示一个确定值不同，区间曲线的每个数据点包含一个中值和一个 [min, max] 区间。它常用于：

• 实验数据的误差棒
• 统计分析的置信区间
• 预测模型的预测区间
• 时间序列的波动范围

5.2 基本使用

区间曲线的数据结构是 QwtIntervalSample：

struct QwtIntervalSample {
    double value;          // 中值（曲线位置）
    QwtInterval interval;  // 区间范围 [min, max]
};

#include <QwtPlot>
#include <QwtPlotIntervalCurve>
#include <QwtInterval>

QwtPlot* plot = new QwtPlot();
plot->setTitle("区间曲线示例");

QwtPlotIntervalCurve* curve = new QwtPlotIntervalCurve("误差范围");

// Tube 样式：绘制填充的区间区域
curve->setStyle(QwtPlotIntervalCurve::Tube);

// 中值曲线样式
curve->setPen(QPen(Qt::blue, 2));

// 区间填充样式（半透明蓝色）
curve->setBrush(QBrush(QColor(100, 150, 200, 100)));

// 准备数据
QVector<QwtIntervalSample> samples;
samples << QwtIntervalSample(5.0, QwtInterval(4.0, 6.0));
samples << QwtIntervalSample(8.0, QwtInterval(6.5, 9.5));
samples << QwtIntervalSample(10.0, QwtInterval(8.0, 12.0));
samples << QwtIntervalSample(12.0, QwtInterval(10.0, 14.0));

curve->setSamples(samples);
curve->attach(plot);
plot->replot();

5.3 误差棒样式

除了 Tube 填充样式，还可以使用 ErrorBars 样式绘制标准的误差棒：

#include <QwtIntervalSymbol>

curve->setStyle(QwtPlotIntervalCurve::ErrorBars);
curve->setPen(QPen(Qt::black, 1));

// 创建误差棒符号
auto* symbol = new QwtIntervalSymbol(QwtIntervalSymbol::Bar);
symbol->setPen(QPen(Qt::black, 1));
symbol->setWidth(8);  // 误差棒横线宽度（像素）
curve->setSymbol(symbol);

区间曲线支持三种样式：

样式	枚举值	说明
无曲线	NoCurve	仅显示区间填充或符号
管状填充	Tube	绘制上下边界之间的填充区域
误差棒	ErrorBars	绘制带横线的误差棒线条

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六、极坐标绘图 QwtPolarPlot

6.1 什么是极坐标绘图

前面所有的图表都基于笛卡尔坐标系（X-Y 直角坐标）。但在某些领域，数据天然适合用极坐标表示------用角度 和半径 来定位。QwtPolarPlot 就是 Qwt 提供的极坐标绘图控件。

典型应用：雷达扫描图、天线辐射方向图、天文星图、方向分布统计。

6.2 基本使用

#include <QwtPolarPlot>
#include <QwtPolarGrid>
#include <QwtPolarCurve>

// 创建极坐标绘图
QwtPolarPlot* polarPlot = new QwtPolarPlot();
polarPlot->setTitle("极坐标图示例");

// 设置角度范围（0-360度）
polarPlot->setScale(QwtPolar::Azimuth, 0.0, 360.0);

// 设置半径范围
polarPlot->setScale(QwtPolar::Radius, 0.0, 100.0);

// 创建极坐标网格（同心圆 + 角度射线）
QwtPolarGrid* grid = new QwtPolarGrid();
grid->showGrid(QwtPolarGrid::Azimuth, true);   // 角度网格线（射线）
grid->showGrid(QwtPolarGrid::Radius, true);    // 半径网格线（同心圆）
grid->setPen(QPen(Qt::gray, 0.5));
grid->attach(polarPlot);

// 创建极坐标曲线
QwtPolarCurve* curve = new QwtPolarCurve("曲线数据");

// 准备数据（角度，半径）
QVector<QwtPointPolar> samples;
for (int angle = 0; angle < 360; angle += 10) {
    double radius = 50 + 30 * std::sin(angle * 3.0 * M_PI / 180.0);
    samples << QwtPointPolar(angle, radius);
}
curve->setSamples(samples);
curve->setPen(QPen(Qt::blue, 2));
curve->attach(polarPlot);

polarPlot->replot();

极坐标的数据点使用 QwtPointPolar，包含角度和半径两个分量。它还可以从笛卡尔坐标自动转换：

// 从笛卡尔坐标构造极坐标点
QwtPointPolar polar(QPointF(3.0, 4.0));  // 自动计算：角度 ≈ 53.13°，半径 = 5

6.3 极坐标光谱图

Qwt 还支持在极坐标系下绘制光谱图，非常适合雷达数据显示：

极坐标光谱图将常规的矩形光谱图"弯曲"到圆形区域中，角度对应方位角，半径对应距离，颜色对应信号强度。这在雷达、声纳等领域极为常用。

6.4 极坐标标记

和普通坐标系一样，极坐标系也支持标记点：

#include <QwtPolarMarker>

QwtPolarMarker* marker = new QwtPolarMarker();
marker->setPosition(QwtPointPolar(90.0, 80.0));  // 角度90°，半径80

// 标记符号
QwtSymbol* symbol = new QwtSymbol(QwtSymbol::Cross,
    Qt::NoBrush, QPen(Qt::red, 2), QSize(10, 10));
marker->setSymbol(symbol);

// 标记标签
QwtText label("关键点");
label.setColor(Qt::red);
marker->setLabel(label);
marker->setLabelAlignment(Qt::AlignCenter);
marker->attach(polarPlot);

6.5 极坐标核心方法

方法	说明
setScale()	设置坐标轴范围
setScaleMaxMajor()	设置主刻度数量
setScaleMaxMinor()	设置次刻度数量
setScaleEngine()	设置刻度引擎（支持对数刻度）
replot()	刷新绘图

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七、与旧版本（Qwt 6.x）的区别

如果你从 Qwt 6.x 迁移过来，本篇涉及的图表有以下几个重要变化：

7.1 QwtGridRasterData（7.0 新增）

这是 7.0 全新增加的栅格数据类。与 6.x 的 QwtMatrixRasterData 相比：

特性	QwtMatrixRasterData (6.x)	QwtGridRasterData (7.0 新增)
数据组织	扁平一维数组 + 宽度	独立的 X/Y 向量 + 二维矩阵
最近邻插值	支持	支持
双线性插值	支持	支持
双三次插值	不支持	支持（渲染更平滑）
像素提示	基础	优化

如果你的数据本身就是网格形式的（X 坐标数组、Y 坐标数组、二维值矩阵），使用 QwtGridRasterData 更加自然，无需手动展平为一维数组。

7.2 QwtColorMapPreset（7.0 新增）

在 6.x 中，要使用类似 matplotlib 的科学 colormap，需要手动查找颜色停止点并逐个添加到 QwtLinearColorMap，非常繁琐。7.0 的 QwtColorMapPreset 内置了 22 种预设，一行代码即可创建：

// 6.x 的方式：手动添加颜色停止点
auto* cmap = new QwtLinearColorMap(
    QColor(68, 1, 84), QColor(253, 231, 37));
cmap->addColorStop(0.125, QColor(72, 36, 117));
cmap->addColorStop(0.250, QColor(64, 67, 135));
// ... 还有很多行

// 7.0 的方式：一行搞定
auto cmap = QwtColorMapPreset::create("viridis");

7.3 坐标轴 API

7.0 使用 QwtAxis::YRight、QwtAxis::YLeft 等新枚举替代了 6.x 的 QwtPlot::yRight。旧枚举通过兼容宏仍可使用，但新代码建议使用新枚举。

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八、总结与下期预告

本篇介绍了 Qwt 7.0 中 5 种高级科学图表的实现方法：

图表类型	核心类	典型应用
光谱图	QwtPlotSpectrogram	温度场、压力场、频谱分析
向量场	QwtPlotVectorField	流场、电磁场、风向场
K线图	QwtPlotTradingCurve	股票/期货/外汇行情
区间曲线	QwtPlotIntervalCurve	误差棒、置信区间
极坐标	QwtPolarPlot	雷达、天线方向图、天文数据

其中两个 7.0 新功能值得特别关注：

• QwtGridRasterData：支持双三次插值的网格栅格数据类，让光谱图渲染更平滑
• QwtColorMapPreset：22 种科学 colormap 预设，一行代码对标 matplotlib 的配色方案

这些功能让 Qwt 7.0 在科学可视化领域的易用性和专业性都上了一个台阶。

系列文章

系列总述：Qwt 7.0 ------ 基于 Qt 的高性能 2D/3D 绘图库

• 第 1 篇：快速入门与核心新特性概览
• 第 2 篇：曲线绘图详解 ------ 从基础到百万级数据性能优化
• 第 3 篇：常用图表类型实战 ------ 柱状图、散点图、箱线图与直方图
• 第 4 篇：高级科学图表 ------ 光谱图、向量场、K线图与极坐标绘图
• 第 5 篇：多坐标轴与多绘图布局 ------ 寄生绘图与 QwtFigure 容器
• 第 6 篇：交互功能详解 ------ 平移、缩放、坐标轴交互与数据拾取
• 第 7 篇：3D 数据可视化 ------ OpenGL 高性能三维绘图
• 第 8 篇：坐标轴与刻度系统 ------ 刻度引擎、网格、图例与刻度朝内
• 第 9 篇：控件与辅助元素 ------ 滑块旋钮、标记与装饰
• 第 10 篇：总体架构解析 ------ 从单体到三库模块化的演进
• 第 11 篇：matplotlib 风格绘图 ------ QwtPyPlot 接口详解

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相关链接

• 项目地址：https://github.com/czyt1988/QWT
• Gitee 镜像：https://gitee.com/czyt1988/QWT
• 在线文档：https://czyt1988.github.io/QWT/zh/
• 系列总述：https://blog.csdn.net/czyt1988/article/details/160193393