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Pyside2中嵌入Matplotlib的绘图的实现
站长资源 2024/12/28 佚名
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近期遇到一个需求，就是用PySide2做出一个GUI，并且要将后台使用Matplotlib绘制的图显示在界面上。自己琢磨了蛮久，网上也搜了不少资料，但都感觉参差不齐，所以就自己总结一下。

我们使用QGraphicsView插件来显示Matplotlib里绘制的图片。这里演示的功能为：打开时界面默认绘制 cos函数的图像，点击按钮后，绘制sin函数的图像。

1. 界面设计

简单创建一个界面：一个 GraphicsView 和 一个 PushButton

Pyside2中嵌入Matplotlib的绘图的实现

2. 定义一个类，继承FigureCanvas

import matplotlib
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
# from matplotlib.figure import Figure
import matplotlib.pyplot as plt
 
matplotlib.use("Qt5Agg") # 声明使用QT5
 
 
class MyFigureCanvas(FigureCanvas):
  '''
  通过继承FigureCanvas类，使得该类既是一个PyQt5的Qwidget，又是一个matplotlib的FigureCanvas，这是连接pyqt5与matplotlib的关键
  '''
  def __init__(self, parent=None, width=10, height=5, xlim=(0, 2500), ylim=(-2, 2), dpi=100):
    # 创建一个Figure
    fig = plt.Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi, tight_layout=True) # tight_layout: 用于去除画图时两边的空白
 
    FigureCanvas.__init__(self, fig) # 初始化父类
    self.setParent(parent)
 
    self.axes = fig.add_subplot(111) # 添加子图
    self.axes.spines['top'].set_visible(False) # 去掉绘图时上面的横线
    self.axes.spines['right'].set_visible(False) # 去掉绘图时右面的横线
    self.axes.set_xlim(xlim)
    self.axes.set_ylim(ylim)

然后就可以开始绘图了。

3. 绘图并显示

3.1 先初始化一下我们定义的类

这里 self.ui.graphicsView.width() / 101 的作用：

  • 因为直接使用默认绘制出来的图的大小，一般都会与我们窗口里 GraphicsView 的大小不一致，会造成图像显示不完全，需要拖动滚动条看图像。这里我们将绘图的大小设置为与GraphicsView相匹配的大小，就可以显示出全部图像。之所以  "/101"，我感觉可能是 graphicsView.width() 得到的结果 和 plt的figsize里设置图大小的参数 的单位是不一样的，所以要除以一个数，让图像能刚好全部显示在GraphicsView里
# 初始化 gv_visual_data 的显示
self.gv_visual_data_content = MyFigureCanvas(width=self.ui.graphicsView.width() / 101,
                       height=self.ui.graphicsView.height() / 101,
                       xlim=(0, 2*np.pi),
                       ylim=(-1, 1)) # 实例化一个FigureCanvas

3.2 接着就开始用Matplotlib绘制cos函数的图像并显示在GraphicsView里

x = np.arange(0, 2 * np.pi, np.pi / 100)
y = np.cos(x)
self.gv_visual_data_content.axes.plot(x, y)
self.gv_visual_data_content.axes.set_title('cos()')
# 加载的图形（FigureCanvas）不能直接放到graphicview控件中，必须先放到graphicScene，然后再把graphicscene放到graphicview中
self.graphic_scene = QGraphicsScene() # 创建一个QGraphicsScene
self.graphic_scene.addWidget(self.gv_visual_data_content) # 把图形放到QGraphicsScene中，注意：图形是作为一个QWidget放到放到QGraphicsScene中的
self.ui.graphicsView.setScene(self.graphic_scene) # 把QGraphicsScene放入QGraphicsView
self.ui.graphicsView.show() # 调用show方法呈现图形

到这里，已经可以运行看到初步效果了

Pyside2中嵌入Matplotlib的绘图的实现

3.3 接下来实现点击按钮，切换为sin函数图像的功能

先将信号与槽连接好

self.ui.btn_sin.clicked.connect(self.plot_sin)

编写槽函数

  def plot_sin(self):
    x = np.arange(0, 2 * np.pi, np.pi / 100)
    y = np.sin(x)
    self.gv_visual_data_content.axes.clear() # 由于图片需要反复绘制，所以每次绘制前清空，然后绘图
    self.gv_visual_data_content.axes.plot(x, y)
    self.gv_visual_data_content.axes.set_title('sin()')
    self.gv_visual_data_content.draw() # 刷新画布显示图片，否则不刷新显示

好了，看看效果

Pyside2中嵌入Matplotlib的绘图的实现

大功告成。

完整代码：

注意：导包时，要将 PySide2 和 UI 的包 放在 matplotlib 相关包 的 前面，不然 里面的 self.graphic_scene.addWidget(self.gv_visual_data_content)  这里会报如下的错！！！

TypeError: 'PySide2.QtWidgets.QGraphicsScene.addWidget' called with wrong argument types:
  PySide2.QtWidgets.QGraphicsScene.addWidget(MyFigureCanvas)
Supported signatures:
  PySide2.QtWidgets.QGraphicsScene.addWidget(PySide2.QtWidgets.QWidget, PySide2.QtCore.Qt.WindowFlags = Default(Qt.WindowFlags))

至于为什么呢？我也不大清楚，不过好像如果使用的是PyQt5的话就没这种问题，玄学吧！！！

from PySide2.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QGraphicsScene, QFileDialog, QMessageBox
from UI.test import Ui_MainWindow
 
import sys
import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
# from matplotlib.figure import Figure
import matplotlib.pyplot as plt
 
matplotlib.use("Qt5Agg") # 声明使用QT5
 
 
class MyFigureCanvas(FigureCanvas):
  '''
  通过继承FigureCanvas类，使得该类既是一个PyQt5的Qwidget，又是一个matplotlib的FigureCanvas，这是连接pyqt5与matplotlib的关键
  '''
  def __init__(self, parent=None, width=10, height=5, xlim=(0, 2500), ylim=(-2, 2), dpi=100):
    # 创建一个Figure
    fig = plt.Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi, tight_layout=True) # tight_layout: 用于去除画图时两边的空白
 
    FigureCanvas.__init__(self, fig) # 初始化父类
    self.setParent(parent)
 
    self.axes = fig.add_subplot(111) # 调用figure下面的add_subplot方法，类似于matplotlib.pyplot下面的subplot方法
    self.axes.spines['top'].set_visible(False) # 去掉上面的横线
    self.axes.spines['right'].set_visible(False)
    self.axes.set_xlim(xlim)
    self.axes.set_ylim(ylim)
 
class MainWindow(QMainWindow):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.ui = Ui_MainWindow()
    self.ui.setupUi(self)
 
    # 初始化 gv_visual_data 的显示
    self.gv_visual_data_content = MyFigureCanvas(width=self.ui.graphicsView.width() / 101,
                           height=self.ui.graphicsView.height() / 101,
                           xlim=(0, 2*np.pi),
                           ylim=(-1, 1)) # 实例化一个FigureCanvas
    self.plot_cos()
 
    self.ui.btn_sin.clicked.connect(self.plot_sin)
 
  def plot_cos(self):
    x = np.arange(0, 2 * np.pi, np.pi / 100)
    y = np.cos(x)
    self.gv_visual_data_content.axes.plot(x, y)
    self.gv_visual_data_content.axes.set_title('cos()')
    # 加载的图形（FigureCanvas）不能直接放到graphicview控件中，必须先放到graphicScene，然后再把graphicscene放到graphicview中
    self.graphic_scene = QGraphicsScene() # 创建一个QGraphicsScene
    self.graphic_scene.addWidget(self.gv_visual_data_content) # 把图形放到QGraphicsScene中，注意：图形是作为一个QWidget放到放到QGraphicsScene中的
    self.ui.graphicsView.setScene(self.graphic_scene) # 把QGraphicsScene放入QGraphicsView
    self.ui.graphicsView.show() # 调用show方法呈现图形
 
  def plot_sin(self):
    x = np.arange(0, 2 * np.pi, np.pi / 100)
    y = np.sin(x)
    self.gv_visual_data_content.axes.clear() # 由于图片需要反复绘制，所以每次绘制前清空，然后绘图
    self.gv_visual_data_content.axes.plot(x, y)
    self.gv_visual_data_content.axes.set_title('sin()')
    self.gv_visual_data_content.draw() # 刷新画布显示图片，否则不刷新显示
 
 
if __name__ == "__main__":
  app = QApplication(sys.argv)
  win = MainWindow()
  win.show()
  sys.exit(app.exec_())
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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