Wie bette ich Matplotlib-Diagramme in PyQt4-Schnittstellen ein?

Matplotlib-Diagramme in PyQt-Schnittstellen einbetten

Die Erweiterung von PyQt4-Benutzeroberflächen durch grafische Visualisierungen ist eine häufige Anforderung. matplotlib, eine beliebte Python-Bibliothek zum Erstellen statischer und interaktiver Diagramme, bietet eine nahtlose Integration mit PyQt4.

Um Matplotlib-Diagramme in PyQt4-GUIs einzubetten, können verschiedene Ansätze verwendet werden. Sehen wir uns eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eines einfachen Beispiels mit einem Diagramm und einer Schaltfläche an.

Schritt 1: Erforderliche Module importieren

<code class="python">import sys
from PyQt4 import QtGui

from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg, NavigationToolbar2QT
from matplotlib.figure import Figure</code>

Schritt 2: Definieren Sie die Fensterklasse

Erstellen Sie ein PyQt4-Fenster, das das Diagramm und die Schaltflächen hostet.

<code class="python">class Window(QtGui.QDialog):
    def __init__(self, parent=None):
        super(Window, self).__init__(parent)

        # Create a Figure instance for plotting
        self.figure = Figure()

        # Create a FigureCanvasQTAgg object to display the figure
        self.canvas = FigureCanvasQTAgg(self.figure)

        # Add a NavigationToolbar2QT widget for interactive navigation
        self.toolbar = NavigationToolbar2QT(self.canvas, self)

        # Create a Plot button
        self.button = QtGui.QPushButton('Plot')
        self.button.clicked.connect(self.plot)

        # Set the layout
        layout = QtGui.QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.toolbar)
        layout.addWidget(self.canvas)
        layout.addWidget(self.button)
        self.setLayout(layout)</code>

Schritt 3: Definieren Sie die Plot-Funktion

Die Plot-Funktion generiert zufällige Daten und stellt sie im Diagramm dar.

<code class="python">    def plot(self):
        # Generate random data
        data = [random.random() for i in range(10)]

        # Create an axis on the figure
        ax = self.figure.add_subplot(111)

        # Clear the existing plot
        ax.clear()

        # Plot the data
        ax.plot(data, '*-')

        # Update the canvas
        self.canvas.draw()</code>

Schritt 4: Hauptanwendung

Instanziieren Sie die Window-Klasse und starten Sie die Anwendung.

<code class="python">if __name__ == '__main__':
    app = QtGui.QApplication(sys.argv)

    main = Window()
    main.show()

    sys.exit(app.exec_())</code>

Dieses Skript bietet ein einfaches, aber effektives Beispiel für die Einbettung von Matplotlib-Diagrammen in PyQt4-Benutzeroberflächen. Durch die Nutzung dieser leistungsstarken Bibliotheken können Entwickler ihre Anwendungen mit interaktiven Visualisierungen erweitern.

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