1.用PyQt5.QtChart实现动态曲线
2.QT统计图实战系列之折线图和曲线图应用实战以及中文乱码问题 QLineSeries QSplineSeries QChart
3.QT性能优化之QT6框架高性能统计图框架快速展示百万个数据点曲线图
4.C++使用qt库绘制图表

用PyQt5.QtChart实现动态曲线

       过去，我经常使用爬虫来捕捉路由的实时上下行记录，并将其保存在数据库中。虽然偶尔会使用matplotlib查看时间与上下行数据的曲线图，但这些图表是静态的。查询时间段需要自行设定，sar 公式源码尽管Qt的日历类能够方便地选择日期并按日期查询，但这仍显得有些繁琐。我不想查看整天的数据，只想截取最近几小时的数据并实时展示，这似乎是一个不错的方法。在百度的搜索结果中，我发现PyQt有一个非常便利的库可以用来展示动态数据，这个库就是eoyoocms 源码pyqtchart。需要注意的是，在安装PyQt时并没有包含这个库，需要单独安装。通过pip命令安装即可：pip install pyqtchart。接下来，我将结合代码和实际情况来记录一下使用过程。

       现在，我将展示一张效果图。

       至于文章标题的修改，我在寻找方法时并没有找到什么特别的技巧。

QT统计图实战系列之折线图和曲线图应用实战以及中文乱码问题 QLineSeries QSplineSeries QChart

       在QT框架的统计图模块中，本文着重探讨了折线图和曲线图的实际应用，包括它们的preparedstatement 源码运行效果和源码展示。同时，针对中文乱码问题的出现，我们进行了详细分析。

       折线图，如图所示，是通过连接一系列点的直线构建的图形，其源码示例提供了直观理解。然而，当在坐标轴上使用中文字符串时，可能会遭遇乱码问题。此问题在Qt5.及以后版本存在，尚未修复，需要在应用层面寻找解决方案，guvcview 源码或者等待QT框架的官方修复。

       与折线图不同，曲线图使用平滑曲线连接同一序列的点。在曲线图的实例中，QLineSeries用于折线图，而QSplineSeries用于曲线图。相关源码可以参考。

       最后，建议关注作者的QT技术博客，获取更多学习资源。总结来说，本文帮助读者理解和解决QT统计图的实用技巧与中文乱码问题。

QT性能优化之QT6框架高性能统计图框架快速展示百万个数据点曲线图

       在QT6框架下，strcmp 源码实现高性能统计图框架对于展示百万数据点的曲线图至关重要。运行时，即使是万个数据点的曲线图，由于GPU硬件加速，显示效果依然流畅。万点运行时，虽然GPU占用率增加，但曲线图仍保持了实心条块状，这是由于大量数据点密集造成的视觉效果。视频演示显示，尽管录制屏幕录像影响了帧率，但在无录像时，QT统计图能保持接近FPS的性能。

       源代码编写时，需要在项目中引入Qt6的Charts模块，如在CMake中添加find_package(Qt6 REQUIRED COMPONENTS Charts)和target_link_libraries，或者在QMake中设置QT += charts，QML中则导入QtCharts。源代码中，QT统计图支持多种图形，如曲线、饼图等，并通过GPU加速提升性能，如QLineSeries和QScatterSeries。

       QT统计图模块由QChart、QT视图、坐标轴等组件组成，这些组件均基于QT图形视图框架，利用其事件处理和图形交互能力。特别是图形视图框架，能处理大量自定义图形，提供实时交互和高性能的条目发现。QT统计图通过模型视图代理框架与数据模型交互，如QXYModelMapper建立数据桥梁，实现与模型的解耦。

       在QML中，QT统计图提供了QML数据类型，方便在Qt Data Visualization模块之外的QML应用中使用。而Qt Data Visualization模块是QT框架中另一个用于数据可视化的工具，尽管本文主要关注QT统计图，但两者都为数据展示提供了强大支持。

C++使用qt库绘制图表

       本文详细介绍如何使用CMake引入Qt库，并绘制图表。

       首先，构建环境。操作系统推荐为Ubuntu .，其他Linux系统亦可兼容。确保Qt库版本为5..2，同时选择QtChart模块。

       接着，编写绘制表格的类。该类功能基本满足需求，具体代码示例请复制粘贴以供参考。代码文件分别命名为chartplot.h和chartplot.cpp。

       然后，编写main.cpp文件，调用之前定义的类，并确保在程序中加入QApplication实例，避免运行时出现段错误。

       接着，编辑CMakeLists.txt文件，用于编译和构建项目。

       完成编译后，若想在主程序中执行其他操作，需考虑使用多线程。注意，QApplication不能被直接复制，使用std::thread时可能遇到编译错误。推荐方法是将其他操作封装为多线程入口，在QApplication的exec结束后关闭线程。

       如遇问题，欢迎在评论区或私信提问，共同探讨解决方法。