Matplotlib 그래프를 PyQt4 애플리케이션에 원활하게 통합하는 방법은 무엇입니까?
PyQt4에 Matplotlib 내장: 단계별 가이드
대화형 matplotlib 그래프를 PyQt4 사용자 인터페이스에 통합하는 것이 그보다 간단합니다. 보일 수도 있습니다. 단계별 설명은 다음과 같습니다.
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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>
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Matplotlib Figure 생성:
그래프의 캔버스 역할을 할 Figure 객체를 인스턴스화합니다.
<code class="python">self.figure = Figure()</code>
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캔버스용 Qt 위젯 인스턴스화:
그림을 표시할 Qt 위젯을 나타내는 FigureCanvas의 인스턴스를 만듭니다.
<code class="python">self.canvas = FigureCanvas(self.figure)</code>
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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>
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버튼 만들기:
클릭하면 플롯 기능이 실행되는 PyQt 버튼을 만듭니다.
<code class="python">self.button = QtGui.QPushButton('Plot') self.button.clicked.connect(self.plot)</code>
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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>
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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>
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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!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
