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如何用python画出图显示在qt里

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如何用python画出图显示在qt里

在Python中使用Qt绘图的步骤如下：安装必要的库、创建基本的Qt应用程序、使用Matplotlib库进行绘图、将绘图集成到Qt界面中。 下面将详细介绍如何一步步实现这一目标。

一、安装必要的库

首先，我们需要安装PyQt5和Matplotlib库。这两个库可以通过pip进行安装：

pip install PyQt5


pip install matplotlib

二、创建基本的Qt应用程序

在开始绘图之前，首先需要创建一个基本的Qt应用程序。下面是一个简单的例子，展示了如何创建一个Qt窗口：

import sys


from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow


class MainWindow(QMainWindow):


    def __init__(self):


        super().__init__()


        self.setWindowTitle("Qt with Matplotlib")


        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)


app = QApplication(sys.argv)


window = MainWindow()


window.show()


sys.exit(app.exec_())

三、使用Matplotlib库进行绘图

Matplotlib是一个强大的绘图库，适用于各种类型的图表。我们可以先创建一个简单的Matplotlib图，确保它能够正常工作：

import matplotlib.pyplot as plt


def create_plot():


    plt.figure()


    plt.plot([0, 1, 2, 3, 4], [10, 1, 20, 3, 40])


    plt.title("Sample Plot")


    plt.xlabel("X Axis")


    plt.ylabel("Y Axis")


    plt.show()


create_plot()

四、将绘图集成到Qt界面中

为了将Matplotlib绘图集成到Qt界面中，我们需要使用Matplotlib的FigureCanvasQTAgg类。这是一个Matplotlib的画布类，可以嵌入到Qt的Widget中。

import sys


from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget


from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas


import matplotlib.pyplot as plt


class MplCanvas(FigureCanvas):


    def __init__(self, parent=None):


        fig, self.ax = plt.subplots()


        super().__init__(fig)


class MainWindow(QMainWindow):


    def __init__(self):


        super().__init__()


        self.setWindowTitle("Qt with Matplotlib")


        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)


        self.canvas = MplCanvas(self)


        self.setCentralWidget(self.canvas)


        self.plot()


    def plot(self):


        self.canvas.ax.plot([0, 1, 2, 3, 4], [10, 1, 20, 3, 40])


        self.canvas.ax.set_title("Sample Plot")


        self.canvas.ax.set_xlabel("X Axis")


        self.canvas.ax.set_ylabel("Y Axis")


        self.canvas.draw()


app = QApplication(sys.argv)


window = MainWindow()


window.show()


sys.exit(app.exec_())

五、更多绘图选项和自定义

在上述例子中，我们仅展示了一个简单的折线图。事实上，Matplotlib提供了丰富的绘图选项和自定义功能。我们可以根据需要定制图表的样式、颜色、标签等。

1、添加图例和网格

图例和网格可以帮助我们更好地理解图表中的数据。下面的例子展示了如何添加图例和网格：

class MainWindow(QMainWindow):


    def __init__(self):


        super().__init__()


        self.setWindowTitle("Qt with Matplotlib")


        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)


        self.canvas = MplCanvas(self)


        self.setCentralWidget(self.canvas)


        self.plot()


    def plot(self):


        self.canvas.ax.plot([0, 1, 2, 3, 4], [10, 1, 20, 3, 40], label='Data 1')


        self.canvas.ax.plot([0, 1, 2, 3, 4], [40, 30, 20, 10, 0], label='Data 2')


        self.canvas.ax.set_title("Sample Plot with Legend and Grid")


        self.canvas.ax.set_xlabel("X Axis")


        self.canvas.ax.set_ylabel("Y Axis")


        self.canvas.ax.legend()


        self.canvas.ax.grid(True)


        self.canvas.draw()

2、使用子图

有时我们需要在同一个窗口中显示多个图表，使用子图功能可以实现这一点：

class MplCanvas(FigureCanvas):


    def __init__(self, parent=None):


        fig, (self.ax1, self.ax2) = plt.subplots(2, 1)


        super().__init__(fig)


class MainWindow(QMainWindow):


    def __init__(self):


        super().__init__()


        self.setWindowTitle("Qt with Matplotlib")


        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)


        self.canvas = MplCanvas(self)


        self.setCentralWidget(self.canvas)


        self.plot()


    def plot(self):


        self.canvas.ax1.plot([0, 1, 2, 3, 4], [10, 1, 20, 3, 40], label='Data 1')


        self.canvas.ax1.set_title("Plot 1")


        self.canvas.ax1.set_xlabel("X Axis")


        self.canvas.ax1.set_ylabel("Y Axis")


        self.canvas.ax1.legend()


        self.canvas.ax1.grid(True)


        self.canvas.ax2.plot([0, 1, 2, 3, 4], [40, 30, 20, 10, 0], label='Data 2')


        self.canvas.ax2.set_title("Plot 2")


        self.canvas.ax2.set_xlabel("X Axis")


        self.canvas.ax2.set_ylabel("Y Axis")


        self.canvas.ax2.legend()


        self.canvas.ax2.grid(True)


        self.canvas.draw()

六、与用户交互

Qt提供了丰富的用户交互组件，如按钮、文本框等。我们可以通过这些组件与用户进行交互，从而动态更新图表。

1、添加按钮和文本框

下面的例子展示了如何添加按钮和文本框，并通过按钮点击事件更新图表：

import sys


from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QLineEdit


from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas


import matplotlib.pyplot as plt


class MplCanvas(FigureCanvas):


    def __init__(self, parent=None):


        fig, self.ax = plt.subplots()


        super().__init__(fig)


class MainWindow(QMainWindow):


    def __init__(self):


        super().__init__()


        self.setWindowTitle("Qt with Matplotlib")


        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)


        self.canvas = MplCanvas(self)


        self.button = QPushButton('Update Plot')


        self.button.clicked.connect(self.update_plot)


        self.textbox = QLineEdit(self)


        self.textbox.setText("10,1,20,3,40")


        layout = QVBoxLayout()


        layout.addWidget(self.canvas)


        layout.addWidget(self.textbox)


        layout.addWidget(self.button)


        container = QWidget()


        container.setLayout(layout)


        self.setCentralWidget(container)


        self.plot()


    def plot(self):


        data = [int(i) for i in self.textbox.text().split(',')]


        self.canvas.ax.clear()


        self.canvas.ax.plot([0, 1, 2, 3, 4], data)


        self.canvas.ax.set_title("Sample Plot")


        self.canvas.ax.set_xlabel("X Axis")


        self.canvas.ax.set_ylabel("Y Axis")


        self.canvas.draw()


    def update_plot(self):


        self.plot()


app = QApplication(sys.argv)


window = MainWindow()


window.show()


sys.exit(app.exec_())

七、更多高级功能

上述示例介绍了基本的Qt与Matplotlib集成方法。实际上，Qt和Matplotlib提供了更多高级功能，可以满足更复杂的需求。

1、使用PyQtGraph进行高性能绘图

虽然Matplotlib功能强大，但在某些场景下其性能可能不够理想。PyQtGraph是一个用于实时快速绘图的库，可以与Qt无缝集成。下面是一个简单的例子：

import sys


from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget


import pyqtgraph as pg


class MainWindow(QMainWindow):


    def __init__(self):


        super().__init__()


        self.setWindowTitle("Qt with PyQtGraph")


        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)


        self.plot_widget = pg.PlotWidget()


        self.setCentralWidget(self.plot_widget)


        self.plot()


    def plot(self):


        x = [0, 1, 2, 3, 4]


        y = [10, 1, 20, 3, 40]


        self.plot_widget.plot(x, y)


app = QApplication(sys.argv)


window = MainWindow()


window.show()


sys.exit(app.exec_())

八、总结

在这篇文章中，我们详细介绍了如何使用Python在Qt界面中显示图表。首先，我们介绍了如何安装必要的库并创建基本的Qt应用程序。然后，我们展示了如何使用Matplotlib进行绘图并将其集成到Qt界面中。接着，我们讨论了更多高级功能，包括添加图例和网格、使用子图以及与用户交互。最后，我们介绍了PyQtGraph作为一种高性能绘图的替代方案。

通过本文的学习，读者应该能够掌握在Python中使用Qt进行绘图的基本方法，并能够根据实际需求进行定制和扩展。如果需要更复杂的项目管理功能，推荐使用研发项目管理系统PingCode，和通用项目管理软件Worktile。这两个系统可以帮助您更高效地管理项目和团队。

相关问答FAQs：

1. 如何在Python中使用Qt绘制图形并显示在Qt界面中？

在Python中，您可以使用PyQt或PySide库来与Qt进行交互，并在Qt界面中绘制图形。首先，您需要安装相应的库，然后按照以下步骤进行操作：

  • 导入所需的库和模块：
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QGraphicsScene, QGraphicsView
from PyQt5.QtGui import QPainter
from PyQt5.QtCore import Qt
  • 创建一个QGraphicsScene对象，并设置场景的大小：
scene = QGraphicsScene()
scene.setSceneRect(0, 0, width, height)  # 设置场景的大小，根据需要进行调整
  • 编写绘图函数，使用QPainter在场景中绘制图形：
def draw_graphic():
    painter = QPainter()
    painter.begin(scene)
    # 在场景中使用painter绘制图形，例如绘制线条、矩形、椭圆等
    painter.end()
  • 创建一个QGraphicsView对象，并将场景设置为其场景：
view = QGraphicsView(scene)
  • 创建一个QMainWindow对象，并将QGraphicsView设置为其中心窗口部件：
app = QApplication([])
window = QMainWindow()
window.setCentralWidget(view)
window.show()
app.exec_()

通过执行以上代码，您将能够在Qt界面中绘制图形并显示出来。

2. 如何使用Python的Matplotlib库在Qt界面中绘制图形？

要在Qt界面中使用Matplotlib库绘制图形，您可以按照以下步骤进行操作：

  • 首先，确保您已经安装了Matplotlib库，您可以使用以下命令进行安装：
pip install matplotlib
  • 导入所需的库和模块：
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
  • 创建一个Figure对象和一个Canvas对象，并将Canvas对象添加到Qt界面中的布局中：
fig = Figure()
canvas = FigureCanvas(fig)

layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(canvas)

window = QMainWindow()
window.setGeometry(100, 100, 800, 600)
central_widget = QWidget(window)
central_widget.setLayout(layout)
window.setCentralWidget(central_widget)
window.show()
  • 编写绘图函数，使用Matplotlib的绘图函数在Figure对象中绘制图形：
def draw_graphic():
    ax = fig.add_subplot(111)
    # 在ax对象中使用Matplotlib的绘图函数，例如绘制线条、散点图、柱状图等
    canvas.draw()
  • 在需要的地方调用绘图函数，即可在Qt界面中显示绘制的图形。

3. 如何使用Python的Plotly库在Qt界面中绘制图形？

要在Qt界面中使用Plotly库绘制图形，您可以按照以下步骤进行操作：

  • 首先，确保您已经安装了Plotly库，您可以使用以下命令进行安装：
pip install plotly
  • 导入所需的库和模块：
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEngineView
  • 创建一个QWebEngineView对象，并将其添加到Qt界面中的布局中：
view = QWebEngineView()

layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(view)

window = QMainWindow()
window.setGeometry(100, 100, 800, 600)
central_widget = QWidget(window)
central_widget.setLayout(layout)
window.setCentralWidget(central_widget)
window.show()
  • 编写绘图函数，使用Plotly的绘图函数在QWebEngineView对象中绘制图形：
def draw_graphic():
    fig = make_subplots()
    # 在fig对象中使用Plotly的绘图函数，例如绘制线条、散点图、柱状图等
    view.setHtml(fig.to_html(include_plotlyjs='cdn'))  # 将绘制的图形显示在QWebEngineView中
  • 在需要的地方调用绘图函数，即可在Qt界面中显示绘制的图形。

文章包含AI辅助创作，作者：Edit1，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/1256863

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