Встраивание Matplotlib в PyQt4: пошаговое руководство

Интегрировать интерактивный график matplotlib в пользовательский интерфейс PyQt4 проще, чем он может показаться. Вот пошаговое объяснение:

1. Импортируйте необходимые модули:

   Начните с импорта соответствующих виджетов Qt из matplotlib.backends. backend_qt4agg:

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

2. Создайте фигуру Matplotlib:

   Создайте экземпляр объекта рисунка, который будет служить основой для вашего график.

   self.figure = Figure()

3. Создайте экземпляр виджета Qt для холста:

   Создайте экземпляр PictureCanvas, который представляет виджет Qt, который будет отображать рисунок.

   self.canvas = FigureCanvas(self.figure)

4. Добавить панель инструментов навигации:

   Виджет «Панель инструментов навигации» предоставляет элементы управления для масштабирования, панорамирования и сохранения фигуры.

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

5. Создайте кнопку:

   Создайте кнопку PyQt, при нажатии на которую будет запускаться функция построения графика.

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

6. Разработка макета:

   Расположите виджеты в макете Qt.

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

7. Построение графика случайных данных:

   Определите функцию для генерации случайных данных и отобразите их на рисунке.

   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()

Выполняя эти шаги, вы можете встроить график matplotlib в пользовательский интерфейс PyQt4, что позволит вам визуализировать данные и взаимодействовать с ними через виджеты Qt.