PyQt4 に Matplotlib を埋め込む: ステップバイステップ ガイド

対話型の matplotlib グラフを PyQt4 ユーザー インターフェイスに統合する方が簡単ですと思われるかもしれません。以下に段階的な説明を示します:

1. 必要なモジュールをインポートします:

   まず、関連する Qt ウィジェットを matplotlib.backends からインポートします。 backend_qt4agg:

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

2. Matplotlib Figure を作成します:

   キャンバスとして機能する Figure オブジェクトをインスタンス化しますchart.

   self.figure = Figure()

3. キャンバスの Qt ウィジェットをインスタンス化します:

   FigureCanvas のインスタンスを作成します。これは、 Figure.

   self.canvas = FigureCanvas(self.figure)

4. ナビゲーション ツールバーを追加する:

   NavigationToolbar ウィジェットは、ズーム、パン、および保存のためのコントロールを提供します。 Figure.

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

5. ボタンの作成:

   クリックするとプロットをトリガーする PyQt ボタンを作成しますfunction.

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

6. レイアウトをデザインする:

   Qt レイアウト内にウィジェットを配置します。

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

7. ランダム データのプロット:

   ランダム データを生成し、Figure 上にプロットする関数を定義します。

   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()

これらの手順に従うと、PyQt4 ユーザー インターフェイス内に matplotlib グラフを埋め込むことができ、データを視覚化し、Qt ウィジェットを通じてデータを操作できるようになります。