Utiliser les cartes polaires avec QML

Note : Ceci fait partie de l'exemple de la galerie Charts with QML.

Nous commençons par un graphique contenant une série de splines et une série de nuages de points avec des données aléatoires. Les deux séries utilisent les mêmes axes.

Capture d'écran montrant un diagramme polaire avec deux séries de données, l'une étant un diagramme spline bleu et l'autre un diagramme de dispersion avec des points verts.

PolarChartView {
    title: "Two Series, Common Axes"
    anchors.fill: parent
    legend.visible: false
    antialiasing: true

    ValueAxis {
        id: axisAngular
        min: 0
        max: 20
        tickCount: 9
    }

    ValueAxis {
        id: axisRadial
        min: -0.5
        max: 1.5
    }

    SplineSeries {
        id: series1
        axisAngular: axisAngular
        axisRadial: axisRadial
        pointsVisible: true
    }

    ScatterSeries {
        id: series2
        axisAngular: axisAngular
        axisRadial: axisRadial
        markerSize: 10
    }

    // Add data dynamically to the series
    Component.onCompleted: {
        for (var i = 0; i <= 20; i++) {
            series1.append(i, Math.random());
            series2.append(i, Math.random());
        }
    }
}

Le graphique suivant montre des données historiques précises pour lesquelles nous devons utiliser un DateTimeAxis et un AreaSeries.

Capture d'écran d'un graphique polaire affichant des données historiques précises sous la forme d'un graphique à aires avec un axe DateTime.

PolarChartView {
    id: root
    title: "Historical Area Chart"
    anchors.fill: parent
    legend.visible: false
    antialiasing: true

    DateTimeAxis {
        id: axis1
        format: "yyyy MMM"
        tickCount: 13
    }
    ValueAxis {
        id: axis2
    }
    LineSeries {
        id: lowerLine
        axisAngular: axis1
        axisRadial: axis2

        // Please note that month in JavaScript months are zero based, so 2 means March
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1950, 0, 1)); y: 15 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1962, 4, 1)); y: 35 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1970, 0, 1)); y: 50 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1978, 2, 1)); y: 75 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1987, 11, 1)); y: 102 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1992, 1, 1)); y: 132 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1998, 7, 1)); y: 100 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(2002, 4, 1)); y: 120 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(2012, 8, 1)); y: 140 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(2013, 5, 1)); y: 150 }
    }
    LineSeries {
        id: upperLine
        axisAngular: axis1
        axisRadial: axis2

        // Please note that month in JavaScript months are zero based, so 2 means March
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1950, 0, 1)); y: 30 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1962, 4, 1)); y: 55 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1970, 0, 1)); y: 80 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1978, 2, 1)); y: 105 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1987, 11, 1)); y: 125 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1992, 1, 1)); y: 160 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(1998, 7, 1)); y: 140 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(2002, 4, 1)); y: 140 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(2012, 8, 1)); y: 170 }
        XYPoint { x: root.toMsecsSinceEpoch(new Date(2013, 5, 1)); y: 200 }
    }
    AreaSeries {
        axisAngular: axis1
        axisRadial: axis2
        lowerSeries: lowerLine
        upperSeries: upperLine
    }

    // DateTimeAxis is based on QDateTimes so we must convert our JavaScript dates to
    // milliseconds since epoch to make them match the DateTimeAxis values
    function toMsecsSinceEpoch(date) {
        var msecs = date.getTime();
        return msecs;
    }
}

Le graphique suivant utilise un CategoryAxis pour faciliter la compréhension des données.

Capture d'écran d'un diagramme polaire dont l'axe est classé par catégories : critique, faible, normal, élevé et extrêmement élevé.

PolarChartView {
    title: "Numerical Data for Dummies"
    anchors.fill: parent
    legend.visible: false
    antialiasing: true

    LineSeries {
        axisRadial: CategoryAxis {
            min: 0
            max: 30
            CategoryRange {
                label: "critical"
                endValue: 2
            }
            CategoryRange {
                label: "low"
                endValue: 7
            }
            CategoryRange {
                label: "normal"
                endValue: 12
            }
            CategoryRange {
                label: "high"
                endValue: 18
            }
            CategoryRange {
                label: "extremely high"
                endValue: 30
            }
        }

        axisAngular: ValueAxis {
            tickCount: 13
        }

        XYPoint { x: 0; y: 4.3 }
        XYPoint { x: 1; y: 4.1 }
        XYPoint { x: 2; y: 4.7 }
        XYPoint { x: 3; y: 3.9 }
        XYPoint { x: 4; y: 5.2 }
        XYPoint { x: 5; y: 5.3 }
        XYPoint { x: 6; y: 6.1 }
        XYPoint { x: 7; y: 7.7 }
        XYPoint { x: 8; y: 12.9 }
        XYPoint { x: 9; y: 19.2 }
    }
}

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