由于在一些情况下，使用matplotlib做图比用qtchart更方便，所以就对matplotlib嵌入pyqt5进行学习，现记录一下。
运行效果
在上面的图中，先使用qt设计师，新建一个widget窗口，然后在里面放两个groupbox，然后整个窗口选择的是垂直布局。
然后在代码中，将两种情况下的图，添加到对应的groupbox中。
其中第一个groupbox为包含两个子图的情况，其中第二个图为动图。下面的groupbox为包含一个子图的情况，且添加了toolbar。
import numpy as np
from PyQt5 import QtWidgets
from PyQt5.QtCore import QTimer
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas, NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
from matplotlib.figure import Figure
import sys
from ui_matplotlib_test import Ui_Form
class Mytest(QtWidgets.QWidget, Ui_Form):
def __init__(self):
super(Mytest, self).__init__()
self.setupUi(self)
self.init()
self.setWindowTitle("matlplotlib学习")
def init(self):
self.static_canvas = FigureCanvas(Figure(figsize=(5, 3)))
layout = QtWidgets.QVBoxLayout(self.groupBox_1)
layout.addWidget(self.static_canvas)
self._static_ax1,self._static_ax2 = self.static_canvas.figure.subplots(2,1)
t = np.linspace(0, 10, 501)
self._static_ax1.plot(t, np.tan(t), ".")
self.timer1 = QTimer()
self.timer1.start(100)
self.i = 0
self.t = []
self.s = []
self.timer1.timeout.connect(self.refresh_plot)
self.canvas_2 = FigureCanvas(Figure())
tool_bar = NavigationToolbar(self.canvas_2, self.groupBox_2)
layout2 = QtWidgets.QVBoxLayout(self.groupBox_2)
layout2.addWidget(self.canvas_2)
layout2.addWidget(tool_bar)
self.axes2 = self.canvas_2.figure.subplots()
self.axes2.plot(t,np.sin(t)*np.cos(2*t))
def refresh_plot(self):
self.i += 0.01
self.t.append(self.i)
self.s.append(np.sin(2*np.pi*self.i))
self._static_ax2.cla()
self._static_ax2.plot(self.t,self.s)
self.static_canvas.draw()
if __name__ == '__main__':
from PyQt5 import QtCore
QtCore.QCoreApplication.setAttribute(QtCore.Qt.AA_EnableHighDpiScaling)
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
myshow = Mytest()
myshow.show()
sys.exit(app.exec_())
详细解释
- 需要在pyqt5中使用matplotlib，首先需要导入一些模块，代码为：
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas, NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar from matplotlib.figure import Figure - 由于使用了numpy，所以要导入该模块。使用到pyqt5中的qwidegt模块，需要导入。需要定时对图进行刷新，所以导入Qtimer模块。导入sys模块，导入用qt设计师搭建好的ui文件。
- 新建类来继承ui文件，并进行初始化。
- 初始化图。首先定义一个FigureCanvasQTAgg类，代码为self.static_canvas = FigureCanvas(Figure(figsize=(5, 3)))。FigureCanvasQTAgg就是一个渲染器，渲染器的工作就是drawing，执行绘图的这个动作。渲染器是使物体显示在屏幕上，也即是将一个figure渲染的canvas变为一个Qt widgets。
- 然后给界面中的groupBox_1，添加一个垂直布局管理器，代码为layout = QtWidgets.QVBoxLayout(self.groupBox_1)。接着把渲染器添加到该布局中，代码：layout.addWidget(self.static_canvas)
- 从渲染器中的画布figure中，获取子布，也就是Axes（也可以看作为包括所有axis的一套坐标轴）。这里获取两个子布，代码为self._static_ax1,self._static_ax2 = self.static_canvas.figure.subplots(2,1)。子布在self.static_canvas的渲染器中的画布figure中的分布为两行，一列。
- 生成用于画在子图self._static_ax1中的x数据，代码为t = np.linspace(0, 10, 501)。
- 在子图self._static_ax1中画图，其中y数据为正切函数。代码为self._static_ax1.plot(t, np.tan(t), ".")
- 定义需要定时刷新子图self._static_ax2的相关参数，然后将定时器与刷新该子图的函数self.refresh_plot连接。
- 函数self.refresh_plot为每调用一次，给子图self._static_ax2 的x数据添加一个数值，同时更新对应的y数值。然后清空该子图，代码self._static_ax2.cla()。清空后将新的xy数据重新在该子图中画好，代码self._static_ax2.plot(self.t,self.s)。最后需要更新该子图所在画布的渲染器，代码为self.static_canvas.draw()，如果不使用该代码，则该子图不会主动更新。
- 再生成一个新的画布渲染器self.canvas_2，代码为self.canvas_2 = FigureCanvas(Figure())
- 这里生成一个与该画布渲染器相关联的工具栏，并将self.groupBox_2作为其父控件，代码为tool_bar = NavigationToolbar(self.canvas_2, self.groupBox_2)
- 接着同样给self.groupBox_2设置一个垂直布局管理器，代码为layout2 = QtWidgets.QVBoxLayout(self.groupBox_2)。
- 将新生成的画布渲染器和工具栏依次添加到该布局管理器中。
- 从该画布渲染器中获取子图，代码为self.axes2 = self.canvas_2.figure.subplots()，并将xy数据给该子图，代码为self.axes2.plot(t,np.sin(t)*np.cos(2*t))
- 最后部署运行该文件的代码。
- 引入模块
- 获取画布渲染器
- 对要展示画布的控件添加布局管理器，并将画布渲染器添加进去
- 获取子图
- 将数据画在子图中
matplotlib的官网示例
