在PyQt5中结合Matplotlib绘制动态曲线,你可以按照以下步骤来实现: 创建一个基于PyQt5的GUI应用框架: 首先,你需要设置PyQt5的基本框架,包括创建一个主窗口和一些基本的布局。 python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton class MainWindow(QMainWindow...
之前一直用爬虫捉取路由实时上下载的记录用数据库保存,有时可用matplotlib来查看时间与上下传的曲线图,但是静态的,查询的时间段需自行认定,虽然qt的日历类可以比较方便取日期按日期查,但总觉要点有点麻烦,又不想看24小时的数据,截取最近几小时观看数据并实时展示应该是很好的方式,经百度发现pyqt有个很方便的库来展示...
用来显示matplotlib组件,在右侧objectName命名为plot_view: 保存。 5、使用pyuic5.exe把ui转py 使用pyuic5.exe把dym_plot_matplotlib.ui转dym_plot_matplotlib.py: 其中转化后dym_plot_matplotlib.py代码为: # -*- co...
import matplotlib.pyplot as plt # 清除之前的图表数据 plt.clf() # 创建一个新的图形对象 plt.figure() # 绘制第一个曲线图 x1 = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(x1, y1) # 清除之前的图表数据 plt.clf() # 创建...
@description : 这是一个绘制月份平均温度的曲线示例, QtChart基础绘制图表功能没问题,但是相比较 matplotlib,有些功能无法实现(也是我水平不够的原因) ps:QtChart这个库PyQT5没有默认安装,请单独安装,Pycharm 搜索pyqtchart,或者 pip install pyqtchart
我们可以选择导出为图片、SVG文件、CSV文件或者重新在Matplotlib中进行绘制。选择导出格式后,我们可以在Export options框中进行相应的设置(笔者这里就直接选择导出为png格式的图片了),设置好后点击Export按钮则会出现一个文件保存对话框: 点击Save按钮保存图片,此时可能会出现以下报错: ...
如果要用Python来绘制图表的话,我们可能首先会想到用Matplotlib这个库。虽然PyQtGraph还没有像Matplotlib那样成熟,但是当数据量非常大的时候,PyQtGraph的处理速度是Matplotlib所不能比的。而且如果你已经对PyQt5有所了解的话,那PyQtGraph绝对是图表绘制的最佳选择(PyQtGraph是基于Qt和NumPy开发的)。
之前一直用爬虫捉取路由实时上下载的记录用数据库保存,有时可用matplotlib来查看时间与上下传的曲线图,但是静态的,查询的时间段需自行认定,虽然qt的日历类可以比较方便取日期按日期查,但总觉要点有点麻烦,又…
如果要用Python来绘制图表的话,我们可能首先会想到用Matplotlib这个库。虽然PyQtGraph还没有像Matplotlib那样成熟,但是当数据量非常大的时候,PyQtGraph的处理速度是Matplotlib所不能比的。而且如果你已经对PyQt5有所了解的话,那PyQtGraph绝对是图表绘制的最佳选择(PyQtGraph是基于Qt和NumPy开发的)。
# 将曲线添加到布局中 self.ui.vbox1.addWidget(self.canvas) # 创建一个Matplotlib图形实例,并将其绑定到PyQt的窗口部件 self.fig_1, self.ax_1 = plt.subplots(figsize=(5, 4)) self.canvas_1 = FigureCanvas(self.fig_1) self.canvas_1.setParent(self) ...