Wie integrieren Sie Matplotlib-Diagramme nahtlos in Ihre PyQt4-Anwendungen?

Matplotlib in PyQt4 einbetten: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die Integration eines interaktiven Matplotlib-Diagramms in eine PyQt4-Benutzeroberfläche ist einfacher mag scheinen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Erklärung:

1. Importieren Sie die erforderlichen Module:

   Beginnen Sie mit dem Importieren der relevanten Qt-Widgets aus matplotlib.backends. backend_qt4agg:

   <code class="python">from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
   from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar</code>

2. Erstellen Sie eine Matplotlib-Figur:

   Instanziieren Sie ein Figure-Objekt, das als Leinwand für Ihr Diagramm dient.

   <code class="python">self.figure = Figure()</code>

3. Instanziieren Sie ein Qt-Widget für die Leinwand:

   Erstellen Sie eine Instanz von FigureCanvas, die das Qt-Widget darstellt, das die Figur anzeigt.

   <code class="python">self.canvas = FigureCanvas(self.figure)</code>

4. Navigationssymbolleiste hinzufügen:

   Das NavigationToolbar-Widget bietet Steuerelemente zum Zoomen, Schwenken und Speichern der Figur.

   <code class="python">self.toolbar = NavigationToolbar(self.canvas, self)</code>

5. Erstellen Sie eine Schaltfläche:

   Erstellen Sie eine PyQt-Schaltfläche, die beim Klicken eine Plotfunktion auslöst.

   <code class="python">self.button = QtGui.QPushButton('Plot')
   self.button.clicked.connect(self.plot)</code>

6. Entwerfen Sie das Layout:

   Ordnen Sie die Widgets innerhalb eines Qt-Layouts an.

   <code class="python">layout = QtGui.QVBoxLayout()
   layout.addWidget(self.toolbar)
   layout.addWidget(self.canvas)
   layout.addWidget(self.button)
   self.setLayout(layout)</code>

7. Plot Zufallsdaten:

   Definieren Sie eine Funktion zum Generieren von Zufallsdaten und zeichnen Sie sie auf der Figur auf.

   <code class="python">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()</code>

Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie eine einbetten matplotlib-Diagramm innerhalb einer PyQt4-Benutzeroberfläche, sodass Sie Daten visualisieren und über Qt-Widgets mit ihnen interagieren können.

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