Utilisation des graphiques polaires avec QML

Remarque : ceci fait partie de l'exemple « Charts with QML Gallery ».

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

Capture d'écran présentant un graphique polaire comportant deux séries de données : l'une sous forme de courbe spline bleue et l'autre sous forme de nuage de points 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 présente des données historiques précises pour lesquelles nous devons utiliser un DateTimeAxis et une AreaSeries.

Capture d'écran présentant un graphique polaire affichant des données historiques précises sous forme de graphique en aires avec un axe DateTimeAxis

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 présentant un graphique polaire dont les axes sont classés selon les catégories suivantes : 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 }
    }
}

© 2026 The Qt Company Ltd. Documentation contributions included herein are the copyrights of their respective owners. The documentation provided herein is licensed under the terms of the GNU Free Documentation License version 1.3 as published by the Free Software Foundation. Qt and respective logos are trademarks of The Qt Company Ltd. in Finland and/or other countries worldwide. All other trademarks are property of their respective owners.