PyQt에 Matplotlib 플롯을 포함하는 방법: 단계별 가이드

PyQt에 Matplotlib 삽입: 종합 가이드

소개

시각적으로 매력적인 데이터 시각화 만들기 사용자 인터페이스를 구축할 때 종종 중요합니다. 인기 있는 Python 라이브러리인 Matplotlib는 다양한 그래프와 차트를 생성하기 위한 광범위한 도구 세트를 제공합니다. Python용 강력한 Qt 바인딩인 PyQt와 Matplotlib를 결합하면 개발자가 PyQt 애플리케이션 내에 대화형 플롯을 원활하게 포함할 수 있습니다.

단계별 가이드

1. 필요한 위젯 가져오기

PyQt에 Matplotlib를 포함하려면 matplotlib.backends 및 PyQt4 모듈에서 관련 클래스를 가져와야 합니다. 구체적으로는 FigureCanvasQTAgg를 플로팅 캔버스로 사용하고 NavigationToolbar2QT를 사용하여 그래프 상호 작용을 제어합니다.

2. 그림 만들기

그림 개체를 만드는 것부터 시작합니다. 이 개체는 플롯의 컨테이너 역할을 합니다. 그래프의 전체적인 레이아웃과 속성을 제어하는 ​​객체입니다.

3. 캔버스 만들기

FigureCanvas 위젯은 실제 플로팅이 이루어지는 곳입니다. matplotlib Figure와 PyQt 애플리케이션 사이의 브리지 역할을 합니다.

4. 도구 모음 만들기

NavigationToolbar 위젯은 플롯에 대한 확대/축소, 이동, 저장 기능과 같은 탐색 컨트롤을 제공합니다.

5. 버튼 추가

대화형 기능을 보여주기 위해 클릭 시 플로팅 기능을 실행하는 간단한 버튼을 추가할 수 있습니다.

6. 데이터 플로팅

플로팅 함수 내에서 하위 플롯을 생성하고 여기에 데이터를 플로팅한 다음 캔버스를 새로 고쳐 업데이트된 그래프를 표시합니다.

예제 코드

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

from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
from matplotlib.figure import Figure

import random

class Window(QtGui.QDialog):
    def __init__(self, parent=None):
        super(Window, self).__init__(parent)

        self.figure = Figure()
        self.canvas = FigureCanvas(self.figure)
        self.toolbar = NavigationToolbar(self.canvas, self)

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

        layout = QtGui.QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.toolbar)
        layout.addWidget(self.canvas)
        layout.addWidget(self.button)
        self.setLayout(layout)

    def plot(self):
        data = [random.random() for i in range(10)]
        ax = self.figure.add_subplot(111)
        ax.clear()
        ax.plot(data, '*-')
        self.canvas.draw()

if __name__ == '__main__':
    app = QtGui.QApplication(sys.argv)

    main = Window()
    main.show()

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

이 코드는 matplotlib 플롯이 포함된 창과 클릭 시 임의의 데이터 플롯을 트리거하는 버튼을 만드는 방법을 보여줍니다.

결론

이러한 단계를 따르면 개발자는 대화형 matplotlib 플롯을 PyQt 애플리케이션에 원활하게 통합하여 사용자를 데이터 시각화로 참여시키는 매력적인 사용자 인터페이스를 만들 수 있습니다.

위 내용은 PyQt에 Matplotlib 플롯을 포함하는 방법: 단계별 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!