用PyQtGraph绘制可视化数据图表

Posted 2023-01-17 la_vie_est_belle

第三十六章 用PyQtGraph绘制可视化数据图表

36.1 下载PyQtGraph

36.2 基础知识与用法

36.3 将PyQtGraph嵌入到PyQt5中

36.4 小结

---

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)。

作为一种强大的绘图库，PyQtGraph在数学、科学和工程领域都有着广泛的应用，那本章我们就来学习下如何使用它。

36.1 下载PyQtGraph

Windows上下载：

pip install pyqtgraph

Linux上下载：

pip3 install pyqtgraph

MacOS上下载：

pip3 install pyqtgraph

下载完毕后我们可以运行以下代码：

import pyqtgraph.examples
pyqtgraph.examples.run()

之后就会显示PyQtGraph库所提供的的一些官方示例(左边为示例名称，右边为代码)：

双击左边的任一示例，即可显示相应的界面，比如我们这里双击第二个"Basic Plotting"来显示一个图表合集：

36.2 基础知识与用法

在本小节中，我们会来了解下PyQtGraph中一些基础知识与常见的用法。

全局设置

参数	类型	默认值	解释
leftButtonPan	bool	True	值为True的话，可以用鼠标左键来上下左右拖动图表；若为False，拖动鼠标左键会形成一个矩形框，视图镜头会随之深入
foreground	参考 mkColor()	‘d’	设置前景颜色(包括文本、线条、坐标轴等)，'d'为灰色
background	参考 mkColor()	‘k’	设置背景颜色，'k'为黑色
antialias	bool	False	是否启用抗锯齿(可以让曲线更加光滑)
useOpenGL	bool	False	是否在视图中启用OpenGL
crashWarning	bool	False	则会打印针对可能导致程序崩溃情况的警告

PyQtGraph提供了两种类似的方法来进行全局设置：

pyqtgraph.setConfigOptions(**opts) # 同时设置多项参数
pyqtgraph.getConfigOption(opt)     # 只设置一项参数

我们可以这么使用：

# 禁止拖动图表，并启用抗锯齿
pyqtgraph.setConfigOptions(leftButtonPan=False, antialias=True) 

# 禁止拖动图表
pyqtgraph.getConfigOption('leftButtonPan', True)

pyqtgraph.plot()和PlotWidget.plot()

以上两个方法都是用来绘图的，区别如下：

pyqtgraph.plot()	在一个新窗口中绘制数据(窗口中包含一个plotWidget)
PlotWidget.plot()	在plotWidget控件中绘制数据

可见，如果要将PyQtGraph嵌入PyQt5窗口中的话(也就是将控件添加到窗口中)，应该使用PlotWidget.plot()。

plot()方法的基本参数如下：

• x - X轴数据(可选)。如果没有赋值的话，程序则自动生成特定范围的整数值
• y - Y轴数据
• pen - 图表线条的画笔参数，若设为None则不显示线条
• symbol - 参数为字符串类型，用于描述图表每个坐标点的形状。比如设为'o'，则坐标点的形状就为o。可选值总共有这么几种：'o', 's', 't', 't1', 't2', 't3','d', '+', 'x', 'p', 'h', 'star'
• symbolPen - 描绘符号轮廓的画笔参数
• symbolBrush - 填充符号的画刷参数
• fillLevel - 用于计算曲线下面积的Y坐标值
• brush - 用于填充曲线下面积的画刷

示例代码：

# 指定y坐标轴上的值，线条画笔为红色，坐标点符号为'o'
PlotWidget.plot([1, 2, 3, 4, 5], pen='r', symbol='o')

运行截图(可以看到x轴坐标是自动生成的)：

颜色，画笔和画刷

PyQt5提供了QColor，QPen和QBrush类用于描绘线条与填充颜色，而在PyQtGraph中，我们可以使用mkColor()，mkPen()以及mkBrush()方法来实例化相应的对象。

我们可以给传参给mkColor()方法来实例化一个QColor颜色对象，可传参数类型有：

‘c’	r, g, b, c, m, y, k, w中的一种
R, G, B, [A]	整数0-255
(R, G, B, [A])	整数元组0-255
float	灰度值0.0-1.0
“RGB”	十六进制字符串，可以在前面加#
“RGBA”	同上
“RRGGBB”	同上
“RRGGBBAA”	同上
QColor	QColor实例

第一行中的单个字符串所对应的值如下：

'b': QtGui.QColor(0,0,255,255)
'g': QtGui.QColor(0,255,0,255)
'r': QtGui.QColor(255,0,0,255)
'c': QtGui.QColor(0,255,255,255)
'm': QtGui.QColor(255,0,255,255)
'y': QtGui.QColor(255,255,0,255)
'k': QtGui.QColor(0,0,0,255)
'w': QtGui.QColor(255,255,255,255)
'd': QtGui.QColor(150,150,150,255)
'l': QtGui.QColor(200,200,200,255)
's': QtGui.QColor(100,100,150,255)

颜色对象主要用于画笔和画刷，而这两者的设置非常简单：

mkPen('r')
mkPen(255, 255, 255)
mkPen((255, 255, 255, 255))
mkPen('#0000FF')
mkPen(QColor)

准确来说，能被mkColor()接受的参数都能用在mkPen()中。除了颜色我们还可以设置画笔粗细：

mkPen(color='r', width=2)
mkPen('color': '#0000FF', width: 2)

如果不想设置画笔，我们可以传入None：

mkPen(None)

画刷设置同理，可以接受所有能被mkColor()接受的参数。可传入None不设置画刷。

36.3 将PyQtGraph嵌入到PyQt5中

将PyQtGraph所绘制的图表和PyQt5结合是最终目的，请看下方代码：

import sys
import random
import numpy as np
import pyqtgraph as pg
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton, QVBoxLayout


class Demo(QWidget):
    def __init__(self):
        super(Demo, self).__init__()
        self.resize(600, 600)

        # 1
        pg.setConfigOptions(leftButtonPan=False)
        pg.setConfigOption('background', 'w')
        pg.setConfigOption('foreground', 'k')

        # 2
        x = np.random.normal(size=1000)
        y = np.random.normal(size=1000)
        r_symbol = random.choice(['o', 's', 't', 't1', 't2', 't3','d', '+', 'x', 'p', 'h', 'star'])
        r_color = random.choice(['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'd', 'l', 's'])

        # 3
        self.pw = pg.PlotWidget(self)
        self.plot_data = self.pw.plot(x, y, pen=None, symbol=r_symbol, symbolBrush=r_color)

        # 4
        self.plot_btn = QPushButton('Replot', self)
        self.plot_btn.clicked.connect(self.plot_slot)

        self.v_layout = QVBoxLayout()
        self.v_layout.addWidget(self.pw)
        self.v_layout.addWidget(self.plot_btn)
        self.setLayout(self.v_layout)

    def plot_slot(self):
        x = np.random.normal(size=1000)
        y = np.random.normal(size=1000)
        r_symbol = random.choice(['o', 's', 't', 't1', 't2', 't3', 'd', '+', 'x', 'p', 'h', 'star'])
        r_color = random.choice(['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'd', 'l', 's'])
        self.plot_data.setData(x, y, pen=None, symbol=r_symbol, symbolBrush=r_color)


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

1. 进行全局设置：禁止拖动、前景色为黑色、背景色为白色；

2. 利用NumPy库生成高斯分布的概率密度随机数作为x轴和y轴坐标数据，并随机挑选符号以及颜色；

3. 实例化一个PlotWidget对象并绘制图表：无画笔、坐标点符号为'o'、符号画刷颜色为绿色。返回一个PlotDataItem对象存储在self.new_plot变量中(该对象就是图表上的数据整体)；

4. 按钮用于重新绘制数据，在槽函数中调用setData()方法重新设置数据(如果我们在槽函数中调用self.pw.plot()的话，那新数据就会被重叠绘制到旧数据上)。

运行截图如下：

点击按钮重绘(数据，颜色和符号都改变)：

用鼠标左键在指定位置拖出一个矩形对数据深入观察：

如果想要导出图像的话，我们可以点击右键，选择export，之后就会出现一个导出选项框：

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：

报错显示在ImageExporter.py文件中的第70行，我们根据报错内容直接将这行代码修改如下(将float类型转换为int类型)：

bg = np.empty((int(self.params['width']), int(self.params['height']), 4), dtype=np.ubyte)

现在已经可以成功导出：

36.4 小结

1. 从官方示例可以看出，PyQtGraph中内置一些Qt模块，所以如果功能不是非常复杂的话，可以单单使用PyQtGraph实现。可以在这里看到PyQtGraph提供的一些控件；

2. 大家可以自己尝试写一个跟股票相关的软件，其中用爬虫爬取数据，用PyQtGraph做K线图；

3. 如果读者想要显示3D图像的话，笔者建议可以使用PyOpenGL这个库来搭配PyQt5中的QGLWidget；

4. 如果要了解更多关于PyQtGraph的内容，大家可以通过它的官方文档来进一步学习。

欢迎关注我的微信公众号，发现更多有趣内容：