1.Python数据可视化之PyQtGraph绘库操作指导
2.QT、绘制python实现高速动态绘图（基于pyside6、动态QCharts）
3.Qt(C++)使用QChart动态显示3个设备的曲线温度变化曲线
4.QT-QChart-1
5.Qwt开发笔记（一）：Qwt简介、下载以及基础demo工程模板
6.用PyQt5.QtChart实现动态曲线图
Python数据可视化之PyQtGraph绘库操作指导
一、源码前言 本文将介绍如何运用 Python 数据可视化工具 PyQtGraph 绘制图表，绘制并涵盖以下内容：使用 PyQt 的动态发说说特效源码 QT Designer 设计绘图界面、导入设计的曲线界面至程序中、利用 PyQtGraph 的源码 PlotWidget 进行绘图、以及常见问题解答。绘制 二、动态阅读须知 2.1、曲线适用人群 本文适合具备一定 Python 基础的源码开发者，包括但不限于基本变量、绘制基本语法等知识。动态 2.2、曲线对机器配置的要求操作系统：Windows
Python版本：3.8及以上
库文件：确保安装了 pyside6 和 pyqtgraph
三、正文 3.1、使用 QT Designer 设计绘图界面打开 QT Designer，新建主窗口，按步骤 1 和 2 设计界面，保存。flasksqlalchemy源码
在“Display Widgets”中拖动“Graphics View”至主窗口。
提升控件类为“PlotWidget”，选择“pyqtgraph”作为头文件。
保存设计文件，生成 .ui 文件。
3.2、将 .ui 文件加载到 Python 程序中 编写代码加载 .ui 文件并显示界面。 3.3、使用 PlotWidget 绘图 注册 PlotWidget 类，使用图形视图进行绘图。 3.4、更改背景颜色 定义函数更改背景颜色，保存并运行程序。 3.5、更改曲线颜色 使用元组定义曲线颜色，示例代码展示。 3.6、更改曲线宽度 调整 mkPen 函数中的宽度参数。 3.7、设置轴标签 使用 setLabel 函数设置轴标签，hyperleger 源码包括颜色和字体大小。 3.8、增加背景网格和绘图标题 调用 showGrid 和 setTitle 函数。 3.9、清除绘图 使用 clear 函数清除图表。 3.、制作动态曲线 更新数据以实现动态曲线显示。 四、常见疑难问题 4.1、运行程序报错 确保 Python 版本和 pyqtgraph 版本符合要求。 4.2、多版本 Python 安装 指定版本安装库文件，使用命令行操作。 全文结束QT、python实现高速动态绘图（基于pyside6、QCharts）
在Python编程中，通过集成QT的QCharts模块和pyside6，我们可以实现高速动态绘图，其数据刷新速度高达每5毫秒，显著超越了Matplotlib的connect 源码性能。这对于需要实时数据采集和显示的场景，如工业控制设备的数据监控界面，是非常理想的解决方案。
最初，为了满足项目需求，我试图使用matplotlib的animation功能来绘制动态曲线，但受限于刷新速度，这个选择并未能满足我们的需求。然后，我发掘了Pyside6中的QCharts组件，它在绘图性能上表现出色。经过实践，我成功地实现了基本的绘图功能，并且效果令人满意。现在，我将这段经验以代码的形式分享给大家，它是在Zhihu On VSCode平台上完成并发布的。
Qt(C++)使用QChart动态显示3个设备的温度变化曲线
Qt(C++)通过QChart高效地展示了3个设备温度变化的动态曲线。QChart作为强大的图表绘制工具，支持多种图表类型和数据系列，limesurvey 源码适用于各种应用。以下是使用QChart实现的关键步骤：
首先，在QMainWindow中，创建一个QTimer定时器，每过一段时间通过updateChartData()函数更新温度数据，保持数据点在个以内。数据模拟为随机生成，可根据实际情况调整。QChartView中启用抗锯齿功能以提高显示效果。
为了保持曲线在可视范围内，代码设置了图表的自适应大小和坐标轴范围。横坐标允许用户通过鼠标拖拽进行动态调整，通过updateAxisRange()函数实时更新横轴范围。
代码实现了一个动态折线图，通过QLineSeries、QValueAxis和QChart构建，展示了设备温度随时间的变化。在mainwindow.cpp中，创建并管理各个QLineSeries，将数据添加到QChart，更新数据时调整轴范围，确保折线图始终清晰可见。
完整代码包括widget.cpp、widget.h、UI文件和.pro工程文件，可以参考DS小龙哥的教程获取详细教程和学习资料。
QT-QChart-1
在项目中，我需要实时绘制工程数据的图表，并集成放大缩小、拖动和坐标显示等交互功能。为达成这一目标，我选择了使用Qt Creator .0.1（社区版）和Qt 5..2，操作平台为Windows 。
在Qt的内置图表库中，QChart凭借其易用性脱颖而出。它支持多种图表类型，如散点图、折线图、曲线图等，满足基本绘图需求。相比之下，虽然QCustomplot功能更加强大，但学习曲线可能稍显陡峭，不如QChart亲和力高。
本文主要关注QChart的使用，接下来，我们来了解其基本操作流程：首先，通过Qt设计师创建一个QChartView，这可以通过拖拽GraphicsView控件并在Display Widgets板块中提升为QChartView来实现，这样就简化了代码编写。
在主题样式方面，QChart提供了丰富的配置选项。例如，可以添加多个坐标轴，位置灵活自定义。如果仅需基本的横纵坐标，也可以按需设置。此外，颜色、字体等渲染细节也可以随心调整。
系列管理是区分不同图形的关键，QChart支持对图形进行区分和定制。至于动态曲线的实现，这里没有详述，但可以继续深入研究QChart的相关文档。
Qwt开发笔记（一）：Qwt简介、下载以及基础demo工程模板
Qwt开发之旅（一）：入门指南与基础Demo构建 欢迎来到Qwt开发笔记系列，我们聚焦于Qwt 6.2.0，一款年发布的专业Qt图表库，专为Qt 4.8+平台设计，其强大功能包括2D绘图、精密控制组件，如动态刻度和滑块，以及多样的图表类型，如曲线图、光谱图，以及表盘和旋钮等交互式GUI组件。它的源代码可从sourceforge或csdn获取。 模块化部署: 理解如何导入和配置包含在.qpr文件中的模块至关重要。每个组件都经过精心设计，确保无缝集成到您的项目中。 基础Demo演示: 我们将深入探讨如何创建一个基础的Demo工程，展示QwtPlot的使用。首先，我们会展示如何初始化设置和配置坐标轴，以此验证Qwt的图形绘制功能是否正常工作。 实战演示: 通过一个实际的代码片段，您将看到如何轻松创建一个简单的QwtPlot实例，设置X轴和Y轴，并绘制一条基本线图：```html
QwtPlot *plot = new QwtPlot("Qwt Plot");
QwtPlotCurve *curve = new QwtPlotCurve("Data");
curve->setData(xData, yData);
plot->insertItem(curve, 0);
```
通过这个基础Demo，您将对Qwt的核心功能有深入理解，并为后续的高级应用打下坚实基础。 继续探索Qwt的无限可能，让我们一起踏上探索数据可视化的新旅程吧！用PyQt5.QtChart实现动态曲线图
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，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。
