matplotlib嵌入pyqt可以互动

### 实现PyQt中嵌入Matplotlib以支持交互式图表 为了在 PyQt 中成功嵌入 Matplotlib 并实现交互功能,需遵循特定的方法来集成这两个库的功能。通过继承 `FigureCanvasQTAgg` 类并定义一个新的画布类可以完成此操作[^1]。 ```python from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas from matplotlib.figure import Figure import numpy as np class MyMplCanvas(FigureCanvas): """这是一个自定义的画布类""" def __init__(self, parent=None, width=5, height=4, dpi=100): fig = Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi) self.axes = fig.add_subplot(111) # 初始化父类对象 super().__init__(fig) ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 `FigureCanvasQTAgg` 的新类 `MyMplCanvas` 来作为绘图区域的基础组件。这允许开发者进一步定制化图形界面中的显示效果以及响应用户的输入事件[^2]。 接着,在主窗口或者对话框里实例化这个新的画布类,并将其添加至布局管理器以便于管理和展示: ```python app = QtWidgets.QApplication([]) # 创建应用窗口 win = QtWidgets.QWidget() layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 添加我们之前定义好的画布到布局里面去 canvas = MyMplCanvas(win, width=5, height=4, dpi=100) layout.addWidget(canvas) win.setLayout(layout) win.show() # 绘制一些测试数据 x = np.linspace(-np.pi * 2, np.pi * 2, 100) y = np.sin(x) canvas.axes.plot(x, y) canvas.draw() app.exec_() ``` 这段程序片段说明了怎样把前面提到过的 `MyMplCanvas` 对象加入到应用程序的主要部件当中,并且演示了一个简单的正弦波形绘制过程。值得注意的是,这里还调用了 `draw()` 方法刷新图像内容,从而确保最新的更改能够立即反映出来。 最后,为了让图表具备更好的互动体验,还可以利用 Matplotlib 提供的各种工具栏按钮(如缩放、平移等),只需简单地引入相应的控件即可。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_43008870/article/details/92173542 打开pyqt5界面之前,需要验证串口连接,mysql连接 ,定时器,线程,等一系列准备工作的初始化。 点击Init按钮会读取串口来的数据,存入全局队列中,队列大小固定100,每次删除最原始的数据,同时另一端插入最新数据 点击Start按钮,会开启定时器,每隔100ms根据队列来实时更新数据图像 点击PrintBtn按钮,会在后台打印三个队列中的数据,及大小,主要为了方便调试 点击End按钮,停止计时器,退出线程,回收资源 目录 pyqt5 准备工作 初始化线

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主要是为了写个代码,以后用得着时可以直接调用,文件里的类直接继承QWidget,可以作为部件放入Layout中,省的以后还要麻烦重复的写代码。本人气象行业,会用到地图叠加风羽。 ---------- 主要实现了以下功能: 1. 绘制正常的折线或散点图(可以多条折线) 2. 绘制色斑图(等高线图) 3. 将数组显示为图片(主要是自己要用于卫星云图显示) 4. 利用basemap,在地图地图上添加风羽(风杆) ---------- 暂时先实现这些功能,方便再写界面的时候直接调用。basemap没有python3.6版本的,所以用的是非官方包。 文件说明: 一、总体说明 A、类 文件里分为两个类:PlotWidget和PlotGeoWidget文件里分为两个类:```PlotWidget```和```PlotGeoWidget``` B、用到的库 1、matplotlib(2.0.2) 2、PyQt5(5.6) 3、basement(第三方非官方包) 4、numpy(1.14.5) 5、math(python自带) 二、PlotWidget类 A、描述 该类作为一个独立的QWidget部件,可以直接放入Layout中作为一个普通部件 B、方法 1、plot_lines 功能:绘制线型图像(可多条曲线) ```def plot_lines(self, x_data, y_data, xlim=None, ylim=None, linestyle=['-'], linewidth=[2], linecolor=['black'], xticks=None, xlabels=None, x_labels_rotation=0, x_labels_fontsize=20, yticks=None, ylabels=None, y_labels_rotation=0, y_labels_fontsize=20, x_name=None, y_name=None, title=None, label=[None], label_loc='upper right')``` 参数解释: x_data、y_data: 要画的数据 必须在数据外面再套一个[],应为可能会容纳多组数据 例如只有一组数据[1,2,3,4,5],也需要在外面加上[]变成[[1,2,3,4,5]] xlim、ylim: 坐标轴范围,元组类型 例如:(0,100) linestyle、linewidth、linecolor: 线型线宽线色,列表 列表里每个元素都是按照matplotlib的线型线宽线色来表示 xticks、yticks: 坐标轴上要显示的刻度位置,列表类型 例如:[0,10,20,30] 代表在只显示10 20 30的刻度 xlabels、ylabels: 坐标轴上显示刻度位置要显示的文字,列表类型 前提是必须有xticks、yticks 例如:当xticks=[0,10,20,30]时,xlabels=['x', 'xx', 'xxx', 'xxxx']代表在0 10 20 30 刻度处显示'x', 'xx', 'xxx', 'xxxx'文字 x_labels_rotation、x_labels_fontsize、y_labels_rotation、y_labels_fontsize: 坐标轴上文字旋转角度和文字大小 x_name、y_name: 坐标轴标注 title: 图片题名 label: 图注,列表类型 label_loc: 图注位置,按照matplotlib图注规范 2、plot_contour 功能:画等值线图 ```def plot_contour(self, x_data, y_data, val, title=None, x_name=None, y_name=None, xticks=None, xlabels=None, x_labels_rotation=0, x_labels_fontsize=20, yticks=None, ylabels=None, y_labels_rotation=0, y_labels_fontsize=20)``` 参数解释: x_data、y_data、val: 要画的数据(x,y,z值) title: 图片题名 x_name、y_name: 坐标轴标注 xticks、yticks: 坐标轴上要显示的刻度位置,列表类型 xlabels、ylabels: 坐标轴上显示刻度位置要显示的文字,列表类型 x_labels_rotation、x_labels_fontsize、y_labels_rotation、y_labels_fontsize: 坐标轴上文字旋转角度和文字大小 3、plot_digital_image 功能:显示数字图像,如云图、照片等,但是需要先将图片转为数组 ```def plot_digital_image(self, img)``` 参数解释: img: 图片的数组 三、PlotGeoWidget A、描述 该类作为一个独立的QWidget部件,可以直接放入Layout中作为一个普通部件 B、方法 1、map_wind 功能:显示本场周边地区地图,在地图上画出风杆 ```def map_wind(self, lon, lat, spe, dir)``` 参数解释: lon、lat: 经纬度,以小数表示 spe、dir: 风速风向

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