Matplotlib グラフを PyQt4 アプリケーションにシームレスに統合するにはどうすればよいですか?

PyQt4 への Matplotlib の埋め込み: 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:

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

2. Matplotlib Figure を作成します:

   グラフの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。

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

3. Canvas 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 を表示する Qt ウィジェットを表します。

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

4. ナビゲーション ツールバーを追加します:

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

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

5. ボタンの作成:

   クリックするとプロット関数をトリガーする PyQt ボタンを作成します。

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

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。

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

7. プロットランダム データ:

   ランダム データを生成し、それを図上にプロットする関数を定義します。

   <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>

次の手順に従って、 PyQt4 ユーザー インターフェイス内の matplotlib グラフにより、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。

以上がMatplotlib グラフを PyQt4 アプリケーションにシームレスに統合するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。