27.1.2 图表控件的基本属性(3)

本文详细介绍了图表控件的各项关键属性设置方法,包括数据列、列标签、数据点及光标等属性的设置技巧,帮助读者更好地掌握图表控件的使用。

27.1.2  图表控件的基本属性(3)

8.设置控件的数据列

要设置控件中的当前数据列和数据列的总数,可以通过控件的Column属性和ColumnCount属性来完成。Column属性用于返回或设置数据网格中当前的数据列。ColumnCount属性用于返回或设置与图表关联的当前数据网格中的总列数。Column属性和ColumnCount属性的语法如下:

  1. Object.Column[=Col]  
  2. Object.ColumnCount[=Count] 

Column属性和ColumnCount属性的语法说明:

Col:取值为一个整型表达式,其值表示当前所操作的数据列。

Count:取值为一个整型表达式,其值表示图表中的总列数。

下面代码将设置控件对象MSChart1中总的列数设置为3、当前列设置1,其代码如下:

  1. MSChart1.ColumnCount=3                  '总的列数  
  2. MSChart1.Column=1                       '当前列 

说明:Column属性主要用来设置当前列的标签。

9.设置控件的列标签

设置控件中有关图表的列标签可以通过控件的ColumnLabel属性、ColumnLabelCount属性、ColumnLabelIndex属性来设置。ColumnLabel属性用于返回或设置与图表数据网格中的列关联的标签文本。ColumnLabelCount属性用于返回或设置与图表关联的数据网格中的列的标签级别数。ColumnLabelIndex属性用于返回或设置与图表关联的特定列标签的级别。ColumnLabel属性、ColumnLabelCount属性、ColumnLabelIndex属性的语法如下:

  1. Object.ColumnLabel[=Text]  
  2. object.ColumnLabelCount[=Count]  
  3. Object.ColumnLabelIndex[=Index] 

ColumnLabel属性的语法说明:

Text:取值为一个字符串表达式,其值表示与数据网格中的列相关联的标签文本。

Count:取值为一个整型表达式,其值表示列标签级别数。此属性以添加或删除数据网格列上的标签级别。

Index:取值为一个整型表达式,其值用来标识列标签级别。

下面代码将设置控件对象MSChart1中第3列的列标签为"教育",其代码如下:

  1. MSChart1.ColumnLabelIndex =3                '设置当前操作的列  
  2. MSChart1.ColumnLabel ="教育"              '当前列的标题 

10.当前数据点

设置控件中显示图表的数据,可以通过控件的Data属性来指定。Data属性用于返回或设置被插入图表数据网格中的当前数据点的数值。Data属性的语法如下:

  1. Object.Data[=Value] 

Value参数取值为一个整型表表达方式,其取值表示数据点数值。如果当前数据点已经包含数据,则新数据将代替原有数据。控件则会重新绘制图表以反映当前数据点的新数值。

下面代码将设置控件对象MSChart1第一列、第二行的值,其值来源于数组myData中对应的数组元素值赋给控件中的当前数据点,其代码如下:

  1. MSChart1.Column = 1             '设置当前操作的列  
  2. MSChart1.Row = 2                '设置当前操作的行  
  3. MSChart1.Data=myData(2,1)       '第一行第二列的数据 

11.设置控件中图表的光标

设置鼠标经过控件中的图表区是否显示光标,可通过控件的DoSetCursor属性来设置。DoSetCursor属性用于返回或设置一个数值,它指示图表是否能设置光标。DoSetCursor属性的语法如下:

  1. Object.DoSetCursor[=Boolean] 

Boolean参数取值为一个布尔表达式,其值用来指定是否使用自定义文本,其常用取值为True或False。如果取值为True表示应用程序可控制鼠标指针的外观。如果取值为False表示应用程序不能控制鼠标指针的外观。系统默认取值为True。DoSetCursor属性决定应用程序是否能够控制鼠标指针的外观。

12.设置控件中图表的脚注

要设置控件中图表的脚注信息可以能过控件的Footnote属性、FootnoteText属性来设置,Footnote属性用于返回对Footnote对象的引用,它提供注释图表所用描述文字信息。FootnoteText属性用于返回或设置用作脚注的文本。Footnote属性、FootnoteText属性的语法如下:

  1. Object.Footnote  
  2. Object.FootnoteText[=Text] 

Text参数取值为一个字符串表达式,其值用来指定脚注信息。下面将设置控件对象MSChart1中图表的脚注设置成"说明:第一季度销售额××万元、第二季度销售额为××万元、平均销售额为××万元",代码如下:

MSChart1.FootnoteText =" 说明:第一季度销售额××万元、第二季度销售额为××万元、平均销售额为××万元"

还可以设置脚注的字体样式、颜色、大小等。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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