Pyqt+matplotlib 实现实时画图案例

下面是“PyQt+Matplotlib 实现实时画图案例”的完整攻略。

1. 环境搭建

首先需要搭建 Python 环境和安装 PyQt 和 Matplotlib 库，可以使用 pip 进行安装，命令如下：

pip install pyqt5, matplotlib

2. 定义Qt窗口和Matplotlib画布

我们需要一个Qt窗口来显示Matplotlib画布，下面是一个示例代码：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QSizePolicy, QVBoxLayout, QWidget
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure

class MyMainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 创建一个Matplotlib画布并添加到Qt窗口
        self.myCanvas = MyMplCanvas(width=5, height=4, dpi=100)
        self.setCentralWidget(self.myCanvas)

class MyMplCanvas(FigureCanvas):
    def __init__(self, width, height, dpi):
        # 创建一个Matplotlib Figure对象
        self.fig = Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi)
        self.axes = self.fig.add_subplot(111)

        # 初始化控件
        FigureCanvas.__init__(self, self.fig)
        self.setSizePolicy(QSizePolicy.Expanding, QSizePolicy.Expanding)
        self.updateGeometry()

该代码定义了一个MyMainWindow类作为Qt窗口，其中包含一个成员变量myCanvas，该成员变量是自定义的MyMplCanvas类，表示一个Matplotlib画布。MyMplCanvas类继承自 FigureCanvas，通过Figure对象和add_subplot方法创建了一个Matplotlib坐标系，并将其添加到画布中。

3. 实现动态数据更新

我们希望在Matplotlib画布上实时绘制数据的变化，并在Qt窗口上显示出来，下面是一个示例代码：

import numpy as np
import time

class MyThread(QtCore.QThread):
    update_data = QtCore.pyqtSignal()

    def __init__(self, parent=None):
        super(MyThread, self).__init__(parent)
        self.data = np.zeros(100)
        self.data_index = 0

    def run(self):
        while True:
            # 模拟数据更新
            self.data[self.data_index] = np.random.random()
            self.data_index += 1
            if self.data_index >= len(self.data):
                self.data_index = 0
            # 发送更新信号
            self.update_data.emit()
            # 线程暂停100毫秒
            time.sleep(0.1)

class MyMainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 创建线程并连接信号
        self.myThread = MyThread()
        self.myThread.update_data.connect(self.update_data)

        # 启动线程
        self.myThread.start()

    def update_data(self):
        # 从线程中获取数据，更新Matplotlib画布
        data = self.myThread.data
        self.myCanvas.axes.clear()
        self.myCanvas.axes.plot(data)
        self.myCanvas.draw()

该示例代码中定义了一个 MyThread 类并继承自Qt线程类，该线程类每隔100毫秒模拟一次数据的更新，更新后通过信号 emit 发送更新信号。 MyMainWindow 类定义了一个update_data函数，当线程发出更新信号后，该函数会从线程中获取数据并在Matplotlib画布上更新。

4. 示例展示

通过上述的三个步骤，我们已经实现了一个简单的实时画图案例。下面是一个完整的示例代码：

import sys
import numpy as np
import time
from PyQt5 import QtCore, QtWidgets
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QSizePolicy, QVBoxLayout, QWidget
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure

class MyThread(QtCore.QThread):
    update_data = QtCore.pyqtSignal()

    def __init__(self, parent=None):
        super(MyThread, self).__init__(parent)
        self.data = np.zeros(100)
        self.data_index = 0

    def run(self):
        while True:
            # 模拟数据更新
            self.data[self.data_index] = np.random.random()
            self.data_index += 1
            if self.data_index >= len(self.data):
                self.data_index = 0
            # 发送更新信号
            self.update_data.emit()
            # 线程暂停100毫秒
            time.sleep(0.1)

class MyMplCanvas(FigureCanvas):
    def __init__(self, width, height, dpi):
        # 创建一个Matplotlib Figure对象
        self.fig = Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi)
        self.axes = self.fig.add_subplot(111)

        # 初始化控件
        FigureCanvas.__init__(self, self.fig)
        self.setSizePolicy(QSizePolicy.Expanding, QSizePolicy.Expanding)
        self.updateGeometry()

class MyMainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 创建一个Matplotlib画布并添加到Qt窗口
        self.myCanvas = MyMplCanvas(width=5, height=4, dpi=100)
        self.setCentralWidget(self.myCanvas)

        # 创建线程并连接信号
        self.myThread = MyThread()
        self.myThread.update_data.connect(self.update_data)

        # 启动线程
        self.myThread.start()

    def update_data(self):
        # 从线程中获取数据，更新Matplotlib画布
        data = self.myThread.data
        self.myCanvas.axes.clear()
        self.myCanvas.axes.plot(data)
        self.myCanvas.draw()

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    mainWindow = MyMainWindow()
    mainWindow.show()
    sys.exit(app.exec_())

在上述示例程序中，我们创建了一个Qt窗口，该窗口中包含一个Matplotlib画布，并创建了一个线程，每隔100毫秒更新数据并发送更新信号，Qt窗口接收到信号后会更新Matplotlib画布中的数据并进行显示。运行该程序，可以看到实时绘图的效果。