当前位置：极客笔记 > Python > Python 问答 > 如何在 Python 程序中为一个简单的 UI 显示实时图形？

如何在 Python 程序中为一个简单的 UI 显示实时图形？

如何在 Python 程序中为一个简单的 UI 显示实时图形？

Python 是一门非常流行的编程语言，因为它易于学习、易于使用和易于阅读。在数据可视化方面，Python 也提供了很多库，例如 Matplotlib、Bokeh 和 Plotly 等。这些库能够帮助我们轻松地进行数据可视化，但有时候我们需要实时地显示一些图形，比如说心电图（ECG）或者温度曲线等等。在本文中，我们将会介绍如何使用 Python 和 matplotlib 来实时地显示图形。

更多Python文章，请阅读：Python 教程

简介

Matplotlib 是一个用于绘制 2D 和 3D 图形的 Python 库。它是 Python 数据可视化的主要工具之一，支持从简单的线图到复杂的爆炸图的各种绘图类型。Matplotlib 的一个有用的特性是它的可交互性，这使得它成为一个很好的实时数据可视化工具。当然，它也可以制作静态图形。

前置条件

在本文中，我们将使用 Python3 和 matplotlib 库。在开始之前，请确保您已经安装了最新版本的 matplotlib。可以执行以下代码检查是否安装了 matplotlib：

import matplotlib
print(matplotlib.__version__)

应该输出 matplotlib 的版本号，如果输出为空，则说明未安装该库。在这种情况下，请执行以下安装命令：

pip install matplotlib

示例

首先，我们将创建一个简单的 GUI 窗口，显示一个名为“Real-time Plot”的标题和一个 matplotlib 绘图区域。我们可以使用 QtDesigner 工具或 PyQt5 的代码来创建 GUI 窗口，该代码与这篇文章不直接相关，因此在此省略。

在本文中，我们将展示如何创建一个 GUI 窗口，它包含一个菜单栏、工具栏和一个 matplotlib 绘图区域。第一个工具栏按钮将用于停止/暂停实时绘图，第二个按钮将用于清除当前绘图，第三个按钮将用于退出应用程序。代码如下所示：

import sys
import numpy as np
from PyQt5 import QtWidgets, QtGui, QtCore
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure


class RealTimePlot(QtWidgets.QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(RealTimePlot, self).__init__(parent)

        self.initUi()

    def initUi(self):
        # 创建一个matplotlib图形
        self.figure = Figure()

        # 为GUI设置一个标题
        self.setWindowTitle('Real-time Plot')

        # 为GUI设置一个菜单栏
        menubar = self.menuBar()
        file_menu = menubar.addMenu('File')
        exit_action = file_menu.addAction('Exit')
        exit_action.triggered.connect(self.close)

        # 为GUI设置一个工具栏
        toolbar = self.addToolBar('Tool')
        pause_action = QtWidgets.QAction(QtGui.QIcon('icons/pause.png'), 'Pause', self)
        pause_action.triggered.connect(self.pausePlot)
        toolbar.addAction(pause_action)

        clear_action = QtWidgets.QAction(QtGui.QIcon('icons/clear.png'), 'Clear', self)
        clear_action.triggered.connect(self.clearPlot)
        toolbar.addAction(clear_action)

        exit_action = QtWidgets.QAction(QtGui.QIcon('icons/exit.png'), 'Exit', self)
        exit_action.triggered.connect(self.close)
        toolbar.addAction(exit_action)

        # 创建 matplotlib 绘图区域
        self.canvas = FigureCanvas(self.figure)
        self.canvas.setParent(self)

        # 设置GUI窗口中 matplotlib 绘图区域的样式
        layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.canvas)
        self.setLayout(layout)

        # 显示 GUI
        self.show()

    def clearPlot(self):
        print("Clear plot")

    defpausePlot(self):
        print("Pause plot")

    def closeEvent(self, event):
        # 单击“Close”按钮时关闭窗口
        self.pausePlot()

    def plotData(self):
        # 绘制数据
        pass


if __name__ == '__main__':
    # 创建GUI应用程序并显示
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    window = RealTimePlot()
    sys.exit(app.exec_())

在上面的代码中，我们首先创建了一个名为 RealTimePlot 的类，并从 QMainWindow 类继承，这个类实现了 GUI 窗口、菜单栏、工具栏和 matplotlib 绘图区域。我们还为该窗口指定了三个工具栏按钮。逐个细分以下这个类中的方法：

  • __init__(): 这是 Python 类的构造函数。在这里，我们用 initUi() 方法来初始化 GUI 窗口，并创建一个 matplotlib 绘图区域。

  • initUi(): 这个方法创建了 GUI 窗口、菜单栏、工具栏和 matplotlib 绘图区域。我们还为工具栏按钮指定了图标和名称。

  • clearPlot(): 这个方法将在单击“Clear”按钮时调用，以清除当前绘图。

  • pausePlot(): 这个方法将在单击“Pause”按钮时调用，以暂停实时绘图。

  • closeEvent(): 这是一个 PyQt5 回调函数，当单击窗口上的“Close”按钮时，它将调用 pausePlot() 方法，并关闭 GUI 窗口。

  • plotData(): 这个方法将实时绘图，我们将在下面展示它的实现方式。

接下来我们将实现 plotData() 方法。我们将使用 matplotlib 的动画引擎来实现实时绘图。Matplotlib 允许我们使用 FuncAnimation 类来轻松地实现动画。FuncAnimation 以一个函数作为参数，并返回一个实例化的动画类。在该函数内，我们将获取我们要绘制的数据，绘制数据，然后在图形上绘制。我们将设置一个计时器，每隔一段时间就调用这个函数，以更新数据和图形。

以下是 plotData() 方法的实现方式：

def plotData(self):
    # 绘制数据
    x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
    y = np.sin(x)

    # 清除当前绘图区域并重新绘制数据
    self.figure.clear()
    ax = self.figure.add_subplot(111)

    # 设置图形属性
    ax.set_title('Real-time plot')
    ax.set_xlabel('X axis')
    ax.set_ylabel('Y axis')

    # 绘制数据和图形
    ax.plot(x, y)

    # 更新 matplotlib 绘图区域
    self.canvas.draw()

在这个函数中，我们首先生成一组定义域数据，然后计算出它们的 sin 函数值。接下来，我们清除当前绘图区域并重新绘制数据。然后，我们添加一个子图，并设置其标题和轴标签。最后，我们绘制我们的数据（在这种情况下，是一个 sin 函数）并更新 matplotlib 绘图区域。

真正的实时数据绘图应该是基于实时数据而不是固定数据。我们将通过一个计时器每隔几秒更新数据，并在重绘之前删除旧数据。在此之后，我们将建立一个新的方法，以计时器为间隔调用上面的 plotData() 函数，以更新数据和图形。在 RealTimePlot 类中添加新的功能代码如下：

class RealTimePlot(QtWidgets.QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(RealTimePlot, self).__init__(parent)

        # 定时器对象
        self.timer = QtCore.QTimer(self)
        self.timer.setInterval(1000)
        self.timer.timeout.connect(self.plotData)

        self.initUi()

    def plotData(self):
        # 实时更新数据并重新绘制
        pass

    def startPlot(self):
        # 开始实时绘图
        self.timer.start()

    def pausePlot(self):
        # 暂停实时绘图
        self.timer.stop()

    def closeEvent(self, event):
        # 单击“Close”按钮时关闭窗口
        self.pausePlot()

    def plot(self):
        # 绘制数据
        x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
        y = np.sin(x)

        # 清除当前绘图区域并重新绘制数据
        self.figure.clear()
        ax = self.figure.add_subplot(111)
        ax.set_title('Real-time plot')
        ax.set_xlabel('X axis')
        ax.set_ylabel('Y axis')
        ax.plot(x, y)

        # 更新 matplotlib 绘图区域
        self.canvas.draw()

    def plotData(self):
        # 实时更新数据并重新绘制
        x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
        y = np.sin(x)

        # 删除旧的数据，这个方法用于优化绘制速度（类似于双缓冲）
        self.figure.clf()

        # 实时绘图
        self.plot()

    def clearPlot(self):
        # 清除当前绘图
        self.figure.clear()
        self.canvas.draw()

    def initUi(self):
        # 创建一个matplotlib图形
        self.figure = Figure()

        # 为GUI设置一个标题
        self.setWindowTitle('Real-time Plot')

        # 为GUI设置一个菜单栏
        menubar = self.menuBar()
        file_menu = menubar.addMenu('File')
        exit_action = file_menu.addAction('Exit')
        exit_action.triggered.connect(self.close)

        # 为GUI设置一个工具栏
        toolbar = self.addToolBar('Tool')
        start_action = QtWidgets.QAction(QtGui.QIcon('icons/start.png'), 'Start', self)
        start_action.triggered.connect(self.startPlot)
        toolbar.addAction(start_action)

        pause_action = QtWidgets.QAction(QtGui.QIcon('icons/pause.png'), 'Pause', self)
        pause_action.triggered.connect(self.pausePlot)
        toolbar.addAction(pause_action)

        clear_action = QtWidgets.QAction(QtGui.QIcon('icons/clear.png'), 'Clear', self)
        clear_action.triggered.connect(self.clearPlot)
        toolbar.addAction(clear_action)

        exit_action = QtWidgets.QAction(QtGui.QIcon('icons/exit.png'), 'Exit', self)
        exit_action.triggered.connect(self.close)
        toolbar.addAction(exit_action)

        # 创建 matplotlib 绘图区域
        self.canvas = FigureCanvas(self.figure)
        self.canvas.setParent(self)

        # 设置GUI窗口中 matplotlib 绘图区域的样式
        layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.canvas)
        self.setLayout(layout)

        # 显示 GUI
        self.show()


if __name__ == '__main__':
    # 创建GUI应用程序并显示
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    window = RealTimePlot()
    sys.exit(app.exec_())

上述代码添加了三个新方法：

  • startPlot(): 这个方法将在单击“Start”按钮时调用，并将启动定时器以开始实时绘图。

  • plot(): 这个方法仍然用于绘制数据，但现在它将被调用以实时更新数据和绘图。

  • plotData(): 这个方法将在定时器每隔几秒调用一次，并调用 plot() 方法以实时更新数据和图形。

如您所见，定时器对象是在 __init__() 方法中创建的，并设置间隔为 1000 毫秒（即每秒钟更新一次）。startPlot() 方法将在单击“Start”按钮时调用，以启动这个定时器对象并开始实时绘图。pausePlot() 方法将在单击“Pause”按钮时调用，以暂停实时绘图。closeEvent() 方法将在单击窗口上的“Close”按钮时调用，以停止定时器并关闭 GUI 窗口。

结论

在本文中，我们讨论了如何使用 PyQT5 和 Matplotlib 模块创建实时数据绘图 GUI。我们创建了一个能够实时绘制 sin 函数图形的 GUI，以演示实时数据绘图的过程。我们学习了如何创建 GUI 窗口、菜单栏、工具栏和 matplotlib 绘图区域，以及如何使用 matplotlib 的动画引擎实现实时绘图。最后，我们展示了如何使用 PyQt5 中的定时器对象来实时更新数据，并在 matplotlib 绘图区域中绘制数据。

实时数据绘图在科学研究和工程应用中非常常见，因为它能够帮助我们了解数据如何随时间变化。希望本文对您理解实时数据绘图有所帮助，并且能够启发您创建替代方案以适应您的需求。

Camera课程

Camera API2 教程

API2 教程
Camera 性能教程

Perf 教程
Camera Native Framework 教程

Native FW 教程
Camera QCOM ISP 教程

ISP 教程
Camera QCOM Sensor 教程

Sensor 教程

Python教程

Python 教程

Python 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Django 教程

Django 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

JavaScript 教程

JavaScript 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
CSS 教程

CSS 教程
PHP 教程

PHP 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
PL/SQL 教程

PL/SQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程

图形图像教程

OpenCV 教程

OpenCV 教程

办公软件教程

Excel 教程

Excel 教程

Linux教程

Linux命令全集

Linux命令全集
Linux内核API

Linux内核API
LVGL 教程

LVGL 教程

计算机教程

操作系统 教程

操作系统 教程
计算机网络 教程

计算机网络 教程
C语言 教程

C语言 教程
C++ 教程

C++ 教程
Swift 教程

Swift 教程

大数据教程

Hadoop 教程

Hadoop 教程
Spark 教程

Spark 教程
Scala 教程

Scala 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
Jenkins 教程

Jenkins 教程
ChatGPT 教程

ChatGPT 教程
IntelliJ 教程

IntelliJ 教程

Python 精选教程