PyQt5記錄筆記之使用Matplotlib繪圖

@PyQt5記錄筆記之使用Matplotlib繪圖

PyQt5上創建Matplotlib繪圖的基本流程

1，要在PyQt5界面上顯示，首先要創建界面組件FigureCanvas，一個畫布（相當于用于顯示Matplotlib的Widget組件）；
2，接著需要創建繪圖相關組件圖表類Figure，表示畫布上的整個圖，管理圖形視窗上的子圖以及各種圖表組件的繪制；
3，然后創建Axes子圖類繪制子圖，一個Figure上可以有多個子圖，一個子圖上所有元素都是由Axes管理，包括坐標軸類（Axis),曲線類（Line2D),文本類（Text）,圖例類等（Legend），當創建一個Axes物件時，會同時自動創建x軸y軸，對子圖上各個子物件進行操作，
例如：
axes = self.MainUI.widget.figure.add_subplot(1,1,1)#在已經創建的UI上創建一個子圖
axes.set_xlim(0,9)#x軸范圍
axes.set_xlabel(“distance[m]”)#橫坐標標簽
axes.grid(b = True,which = ‘major’,axis = ‘both’)網格
t = []
s = []
for i in range(10):
t.append(i)
s.append(random.randint(0,1500))
axes.plot(t, s,picker=True)#畫曲線圖
axes.cla()#清除子圖內容
self.MainUI.widget.redraw()#對子圖執行完各種操作之后，及時重繪
#self.figure.canvas.draw()
具體介面以及說明見：matplotlib.axes介面使用說明

互動功能

NavigationToolbar工具列

創建NavigationToolbar工具列時，傳遞一個FigureCanvas物件作為引數，關聯FigureCanvas類物件，
naviBar = NavigationToolbar(figCanvas,self)#創建工具列
NavigationToolbar父類是QToolbar,可以使用QToolbar的一些介面函式改造工具列，

FigureCanvas提供的事件

滑鼠和鍵盤操作產生的事件，有如下屬性：
x,y:畫布上x,y的位置，單位像素；
inaxes:產生滑鼠事件的Axes子圖物件;
xdata,ydata:滑鼠游標處x,y的坐標值

FigureCanvas類中，有兩個函式用來創建和解除事件與槽函式之間的關聯：
1，將事件與槽函式關聯mpl_connect(eventName,function),eventName型別為字串，為上述事件名稱，function為連接到的槽函式，回傳一個編號，用來標志此事件：
self.__cid = figCanvas.mpl_connect(“scroll_event”,self.do_scrollZoom)#支持滑鼠滾輪縮放
2，解除事件關聯mpl_disconnect(self.__cid)

自定義一個QmyFigureCanvas類

下面代碼自定義了一個QmyFigureCanvas類，繼承于QWidget類，作為一個繪圖組件，即在Qt Designer設計界面時，將一個QWidget組件提升為QmyFigureCanvas即可，

from PyQt5.QtWidgets import QWidget
from PyQt5 import QtCore
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import (FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas,NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar)#用戶界面后端渲染，用來以繪圖的形式輸出
from PyQt5.QtWidgets import QVBoxLayout
from matplotlib.figure import Figure#圖表類
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy

class QmyFigureCanvas(QWidget):
    mouseMove = QtCore.pyqtSignal(numpy.float64,mpl.lines.Line2D)#自定義觸發信號，用于與UI互動
    # mousePress = QtCore.pyqtSignal(numpy.float64,numpy.float64)
    # mouseRelease = QtCore.pyqtSignal(numpy.float64,numpy.float64)
    def __init__(self,parent=None,toolbarVisible=True,showHint=False):
        super().__init__(parent)
        # self.figure = mpl.figure.Figure()#公共屬性figure
        self.figure = Figure()#公共屬性figur
        figCanvas = FigureCanvas(self.figure)#創建FigureCanvas物件
        self.naviBar = NavigationToolbar(figCanvas,self)#創建工具列
        
        actList = self.naviBar.actions()
        count = len(actList)
        self.__lastActtionHint = actList[count-1]
        self.__showHint = showHint#是否顯示坐標提示
        self.__lastActtionHint.setVisible(self.__showHint)
        self.__showToolbar = toolbarVisible#是否顯示工具列
        self.naviBar.setVisible(self.__showToolbar)

        layout = QVBoxLayout(self)
        layout.addWidget(self.naviBar)#添加工具列
        layout.addWidget(figCanvas)#添加FigureCanvas物件
        layout.setContentsMargins(0,0,0,0)
        layout.setSpacing(0)

        self.__cid = figCanvas.mpl_connect("scroll_event",self.do_scrollZoom)#支持滑鼠滾輪縮放
        self.__cid1 = figCanvas.mpl_connect("pick_event",self.do_series_pick)#支持曲線抓取
        # self.__cid2 = figCanvas.mpl_connect("button_press_event",self.do_pressMouse)#支持滑鼠按下
        self.__cid3 = figCanvas.mpl_connect("button_release_event",self.do_releaseMouse)#支持滑鼠釋放
        self.__cid4 = figCanvas.mpl_connect("motion_notify_event",self.do_moveMouse)#支持滑鼠移動
        self.mouseIsPress = False
        self.pickStatus = False

	#公共函式介面
    def setToolbarVisible(self,isVisible=True):#是否顯示工具列
        self.__showToolbar = isVisible
        self.naviBar.setVisible(isVisible)

    def setDataHintVisible(self,isVisible=True):#是否顯示坐標提示
        self.__showHint = isVisible
        self.__lastActtionHint.setVisible(isVisible)

    def redraw(self):#重繪曲線，快速呼叫
        self.figure.canvas.draw()

    def do_scrollZoom(self,event):#通過滑鼠滾輪縮放
        ax = event.inaxes    #產生事件axes物件
        if ax == None:
            return
        self.naviBar.push_current()
        xmin,xmax = ax.get_xbound()
        xlen = xmax - xmin
        ymin,ymax = ax.get_ybound()
        ylen = ymax - ymin

        xchg = event.step * xlen / 20
        xmin = xmin + xchg
        xmax = xmax - xchg
        ychg = event.step * ylen / 20
        ymin = ymin + ychg
        ymax = ymax - ychg
        ax.set_xbound(xmin,xmax)
        ax.set_ybound(ymin,ymax)
        event.canvas.draw()
        
	def do_series_pick(self,event):#picker事件獲取抓取曲線
	        self.series = event.artist
	        # index = event.ind[0]
	        # print("series",event.ind)
	        if isinstance(self.series,mpl.lines.Line2D):
	             self.pickStatus = True
        
    def do_releaseMouse(self,event):#滑鼠釋放，釋放抓取曲線
        if event.inaxes == None:
            return
        if self.pickStatus == True:
            self.series.set_color(color = "black")
            self.figure.canvas.draw()
            self.pickStatus = False
        # self.mouseRelease.emit(event.xdata,event.ydata)

    def do_moveMouse(self,event):#滑鼠移動，重繪抓取曲線
        if event.inaxes == None:
            return
        if self.pickStatus == True:
            self.series.set_xdata([event.xdata,event.xdata])
            self.series.set_color(color = "red")
            self.figure.canvas.draw()
            self.mouseMove.emit(event.xdata,self.series)#自定義觸發信號，用于與UI互動

代碼部分創建了一個包含工具列的Figure()圖表組件，并且自定義了滑鼠滾輪縮放事件，以及當滑鼠抓取直線后，進行直線在坐標范圍內平移操作，

應用效果事例

將自定義的QmyFigureCanvas應用于UI中，在UI中隨機繪制曲線，并添加axvline直線作為標志線，可拖動標志線進行其他操作顯示，如圖：

參考圖書：Python Qt GUI與資料可視化編程