Integrar Matplotlib en PyQt4: una guía paso a paso

Integrar un gráfico matplotlib interactivo en una interfaz de usuario de PyQt4 es más simple que eso puede parecer. Aquí hay una explicación paso a paso:

1. Importar los módulos necesarios:

   Comience importando los widgets Qt relevantes desde matplotlib.backends. backend_qt4agg:

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

2. Crear una figura de Matplotlib:

   Crea una instancia de un objeto Figura para que sirva como lienzo para tu gráfico.

   self.figure = Figure()

3. Crear una instancia de un widget Qt para el lienzo:

   Crear una instancia de FigureCanvas, que representa el widget Qt que mostrará el figura.

   self.canvas = FigureCanvas(self.figure)

4. Agregar una barra de herramientas de navegación:

   El widget de la barra de herramientas de navegación proporciona controles para hacer zoom, desplazarse y guardar la figura.

   self.toolbar = NavigationToolbar(self.canvas, self)

5. Crear un botón:

   Crea un botón PyQt que, al hacer clic en él, activará una función de trazado.

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

6. Diseña el diseño:

   Organiza los widgets dentro de un diseño Qt.

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

7. Trazar datos aleatorios:

   Defina una función para generar datos aleatorios y trazarlos en la figura.

   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()

Si sigue estos pasos, puede incrustar un gráfico matplotlib dentro de una interfaz de usuario de PyQt4, lo que le permitirá visualizar datos e interactuar con ellos a través de widgets de Qt.