PyQt4에 Matplotlib 내장: 단계별 가이드
대화형 matplotlib 그래프를 PyQt4 사용자 인터페이스에 통합하는 것이 그보다 간단합니다. 보일 수도 있습니다. 단계별 설명은 다음과 같습니다.
필요한 모듈 가져오기:
matplotlib.backends에서 관련 Qt 위젯을 가져오는 것부터 시작하세요. backend_qt4agg:
<code class="python">from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar</code>
Matplotlib Figure 생성:
그래프의 캔버스 역할을 할 Figure 객체를 인스턴스화합니다.
<code class="python">self.figure = Figure()</code>
캔버스용 Qt 위젯 인스턴스화:
그림을 표시할 Qt 위젯을 나타내는 FigureCanvas의 인스턴스를 만듭니다.
<code class="python">self.canvas = FigureCanvas(self.figure)</code>
탐색 도구 모음 추가:
NavigationToolbar 위젯은 그림 확대/축소, 이동 및 저장을 위한 컨트롤을 제공합니다.
<code class="python">self.toolbar = NavigationToolbar(self.canvas, self)</code>
버튼 만들기:
클릭하면 플롯 기능이 실행되는 PyQt 버튼을 만듭니다.
<code class="python">self.button = QtGui.QPushButton('Plot') self.button.clicked.connect(self.plot)</code>
레이아웃 디자인:
Qt 레이아웃 내에서 위젯을 배열합니다.
<code class="python">layout = QtGui.QVBoxLayout() layout.addWidget(self.toolbar) layout.addWidget(self.canvas) layout.addWidget(self.button) self.setLayout(layout)</code>
플롯 무작위 데이터:
무작위 데이터를 생성하고 그림에 그리는 함수를 정의합니다.
<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>
다음 단계에 따라 PyQt4 사용자 인터페이스 내의 matplotlib 그래프를 사용하면 데이터를 시각화하고 Qt 위젯을 통해 상호 작용할 수 있습니다.
위 내용은 Matplotlib 그래프를 PyQt4 애플리케이션에 원활하게 통합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!