Matplotlib グラフを PyQt4 インターフェイス内に埋め込む方法?

PyQt インターフェイスへの matplotlib グラフの埋め込み

グラフィカルな視覚化による PyQt4 ユーザー インターフェイスの強化は一般的な要件です。 matplotlib は、静的でインタラクティブなグラフを作成するための人気のある Python ライブラリであり、PyQt4 とのシームレスな統合を提供します。

matplotlib グラフを PyQt4 GUI に埋め込むには、いくつかのアプローチを使用できます。グラフとボタンを使用した基本的な例を作成するためのステップバイステップのガイドを見てみましょう。

ステップ 1: 必要なモジュールをインポートする

<code class="python">import sys
from PyQt4 import QtGui

from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg, NavigationToolbar2QT
from matplotlib.figure import Figure</code>

ステップ 2: ウィンドウ クラスを定義します

グラフとボタンをホストする PyQt4 ウィンドウを作成します。

<code class="python">class Window(QtGui.QDialog):
    def __init__(self, parent=None):
        super(Window, self).__init__(parent)

        # Create a Figure instance for plotting
        self.figure = Figure()

        # Create a FigureCanvasQTAgg object to display the figure
        self.canvas = FigureCanvasQTAgg(self.figure)

        # Add a NavigationToolbar2QT widget for interactive navigation
        self.toolbar = NavigationToolbar2QT(self.canvas, self)

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

        # Set the layout
        layout = QtGui.QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.toolbar)
        layout.addWidget(self.canvas)
        layout.addWidget(self.button)
        self.setLayout(layout)</code>

ステップ 3: プロット関数を定義します

Plot 関数はランダム データを生成し、グラフ上にプロットします。

<code class="python">    def plot(self):
        # Generate random data
        data = [random.random() for i in range(10)]

        # Create an axis on the figure
        ax = self.figure.add_subplot(111)

        # Clear the existing plot
        ax.clear()

        # Plot the data
        ax.plot(data, '*-')

        # Update the canvas
        self.canvas.draw()</code>

ステップ 4: メイン アプリケーション

Window クラスをインスタンス化する

<code class="python">if __name__ == '__main__':
    app = QtGui.QApplication(sys.argv)

    main = Window()
    main.show()

    sys.exit(app.exec_())</code>

このスクリプトは、PyQt4 ユーザー インターフェイスに matplotlib グラフを埋め込むシンプルかつ効果的な例を提供します。これらの強力なライブラリを活用することで、開発者は対話型の視覚化でアプリケーションを強化できます。

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