QCustomPlot多曲线绘制在一个图里效率高，还是多个图每个图一条曲线的效率更高？

从绘图效率的角度来看，QCustomPlot在一个图中绘制多条曲线的效率要高于多个图每个图一条曲线的方式。

因为在一个图中，所有曲线的绘制都在同一个坐标系中进行，可以共用同一个轴对象，无需多次绘制轴线和刻度线，从而节省了绘制时间和内存占用。而在多个图中，每个图都需要单独绘制轴线和刻度线，会增加绘制时间和内存占用。

此外，QCustomPlot在绘制曲线时使用了OpenGL加速，可以进一步提高绘图效率。

所以，在绘制多条曲线时，建议使用QCustomPlot在一个图中绘制多条曲线的方式，以获得更高的绘图效率。

相关问题

QCustomPlot多曲线绘制在一个图还是多个图

QCustomPlot可以同时在一个图中绘制多条曲线，也可以在多个图中分别绘制不同的曲线。具体取决于如何设置图的布局和曲线的添加方式。

如果要在一个图中绘制多条曲线，可以使用addGraph()函数添加多个曲线，并设置它们的样式和数据。每个曲线可以通过setPen()函数设置不同的画笔，以便进行区分。

如果要在多个图中绘制不同的曲线，可以使用addGraph()函数为每个图分别添加曲线，并设置它们的样式和数据。此外，还需要使用QCPAxisRect类来控制每个图的布局和轴的范围。

无论是在一个图中绘制多条曲线还是在多个图中绘制不同的曲线，都需要使用replot()函数进行刷新，以便显示最新的绘图结果。

python pyplot 将两条曲线绘制在一个图里

使用Python中的matplotlib库，可以方便地绘制多条曲线在同一个图中。具体步骤如下：

1.导入matplotlib和numpy库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2.准备数据。给定两条曲线的x值和y值。

x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y1 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
x2 = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
y2 = np.array([1, 4, 9, 16, 25])

3.绘制图像。

plt.plot(x1, y1, color='blue', label='curve 1') #绘制第一条曲线
plt.plot(x2, y2, color='red', label='curve 2') #绘制第二条曲线
plt.legend() #添加图例
plt.show() #显示图像

其中，plt.plot()函数接受x值和y值作为参数，并使用color参数指定曲线颜色，使用label参数指定曲线的标签。plt.legend()函数用于创建图例，展示每条曲线所代表的含义。plt.show()函数用于在屏幕上显示绘制好的图像。

最终得到的图像中将展示两条曲线，分别为蓝色和红色，显示每条曲线的含义。