Incorporando Matplotlib no PyQt4: um guia passo a passo

Integrar um gráfico matplotlib interativo em uma interface de usuário PyQt4 é mais simples do que isso pode parecer. Aqui está uma explicação passo a passo:

1. Importe os módulos necessários:

   Comece importando os widgets Qt relevantes de matplotlib.backends. backend_qt4agg:

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

2. Crie uma figura Matplotlib:

   Instancie um objeto Figure para servir como tela para seu gráfico.

   self.figure = Figure()

3. Instanciar um widget Qt para o Canvas:

   Crie uma instância do FigureCanvas, que representa o widget Qt que exibirá o figura.

   self.canvas = FigureCanvas(self.figure)

4. Adicionar uma barra de ferramentas de navegação:

   O widget NavigationToolbar fornece controles para zoom, panorâmica e salvamento da figura.

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

5. Criar um botão:

   Crie um botão PyQt que, quando clicado, acionará uma função de plotagem.

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

6. Projete o layout:

   Organize os widgets em um layout Qt.

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

7. Plot Random Data:

   Defina uma função para gerar dados aleatórios e plotá-los na 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()

Seguindo essas etapas, você pode incorporar um gráfico matplotlib em uma interface de usuário PyQt4, permitindo visualizar dados e interagir com eles por meio de widgets Qt.