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待续。。。

PyQt5，作为一个强大的跨平台GUI库，通过与PyQtGraph以及其他绘图库的结合，为我们提供了一系列工具来创建丰富的图形界面和图表。无论是基础的折线图、柱状图、散点图，还是更高级的股票图、甘特图、雷达图，甚至是地理信息系统（GIS）图表，PyQt5都能帮助我们构建出色且功能强大的数据可视化应用程序。在本系列教程中，我将向你展示如何使用PyQt5和PyQtGraph以及Matplot来绘制各种常见的图表，为数据呈现提供直观的视图。

折线图

![[Pasted image 20231208010108.png]]

import sys  
import pyqtgraph as pg  
from PyQt5 import QtWidgets  
import numpy as np  class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):  def __init__(self, *args, **kwargs):  super(MainWindow, self).__init__(*args, **kwargs)  # 创建一个 PlotWidget 对象  self.graphWidget = pg.PlotWidget()  # 设置图表标题和颜色  self.graphWidget.setBackground('w')  self.graphWidget.setTitle("Title", color="b", size="30pt")  # 添加网格  styles = {"color": "#f00", "font-size": "20px"}  self.graphWidget.setLabel("left", "Y Axis", **styles)  self.graphWidget.setLabel("bottom", "X Axis", **styles)  self.graphWidget.showGrid(x=True, y=True)  # 设置数据  x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  y = np.array([30, 32, 34, 32, 33, 31, 29, 32, 35, 45])  # 在 PlotWidget 上绘制数据  pen = pg.mkPen(color="#dcbeff")  self.graphWidget.plot(x, y, pen=pen)  # 设置主窗口的中心小部件为图表  self.setCentralWidget(self.graphWidget)  app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  
main = MainWindow()  
main.show()  
sys.exit(app.exec_())

这个脚本首先创建了一个 PyQt 应用程序和一个主窗口。然后，它创建了一个 PlotWidget 对象，这是 PyQtGraph 提供的用于绘图的控件。接下来，使用 plot 方法在绘图控件上绘制了一条折线图，其中 x 和 y 是数据点的列表。最后，显示主窗口并启动应用程序的事件循环。

要运行此脚本，只需将其保存为 .py 文件，并在安装了 PyQt5 和 PyQtGraph 的环境中运行它。这将启动一个包含折线图的窗口。

二维填充图

![[Pasted image 20231208010510.png]]

在 PyQtGraph 中创建二维填充图可以通过使用 PlotWidget 和 fillLevel 参数来实现。二维填充图是指在折线图的基础上，将线下方的区域填充以颜色或图案。

下面是一个示例代码，展示如何使用 PyQtGraph 创建一个简单的二维面图：

import sys  
import numpy as np  
from PyQt5 import QtWidgets  
import pyqtgraph as pg  class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):  def __init__(self):  super(MainWindow, self).__init__()  # 创建一个 PlotWidget 对象  self.graphWidget = pg.PlotWidget()  # 设置图表的标题和颜色  self.graphWidget.setBackground('w')  self.graphWidget.setTitle("2D Surface Plot", color="b", size="15pt")  # 添加网格  self.graphWidget.showGrid(x=True, y=True)  # 设置数据  x = np.arange(100)  # X轴数据  y = np.random.normal(size=100).cumsum()  # Y轴数据，这里使用累积和来模拟一个变化的数据集  # 绘制面图  plotItem = self.graphWidget.plot(x, y, pen=pg.mkPen(color="#dcbeff", width=2))  plotItem.setFillBrush(pg.mkBrush(color="#dcbeff", alpha=90))  plotItem.setFillLevel(0)  # 设置主窗口的中心小部件为图表  self.setCentralWidget(self.graphWidget)  app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  
main = MainWindow()  
main.show()  
sys.exit(app.exec_())

在这个例子中，我们创建了一个 PlotWidget，然后使用 plot 方法绘制了一条蓝色的线，并使用 setFillBrush 方法设置了填充颜色和 setFillLevel 方法指定了填充的底部水平线。alpha 参数设置了填充颜色的透明度。

运行这段代码，将会展示一个窗口，其中包含了一个填充的二维填充图。您可以调整 x 和 y 的值来展示您想要的数据。

三维曲面图

![[Pasted image 20231208182134.png]]

绘制三维曲面图可以通过在 PyQt5 结合 Matplotlib 来进行绘制，通过使用 Matplotlib 的 FigureCanvasQTAgg 将 Matplotlib 图嵌入到 PyQt5 界面中。以下是一个简单的示例，展示了如何使用 Matplotlib 在 PyQt5 应用程序中创建一个三维图：

首先，确保您已经安装了 matplotlib 和 PyQt5。如果没有安装，可以使用以下命令：

pip install matplotlib PyQt5

然后，您可以使用以下代码创建三维图表：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QVBoxLayout, QMainWindow, QWidget
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as npclass ThreeDPlotWidget(QWidget):def __init__(self, parent=None):super(ThreeDPlotWidget, self).__init__(parent)self.setupUi()def setupUi(self):# 创建一个 Matplotlib 图和轴self.figure = Figure()self.canvas = FigureCanvas(self.figure)self.ax = self.figure.add_subplot(111, projection='3d')# 在布局中添加 canvaslayout = QVBoxLayout()layout.addWidget(self.canvas)self.setLayout(layout)# 添加三维数据self.add3dPlot()def add3dPlot(self):# 示例数据x = np.linspace(-5, 5, 100)y = np.linspace(-5, 5, 100)x, y = np.meshgrid(x, y)z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))# 绘制三维图self.ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')self.canvas.draw()class MainWindow(QMainWindow):def __init__(self):super(MainWindow, self).__init__()# 设置主窗口的中心小部件self.threeDPlotWidget = ThreeDPlotWidget()self.setCentralWidget(self.threeDPlotWidget)self.setWindowTitle("3D Plot in PyQt5")app = QApplication(sys.argv)
mainWin = MainWindow()
mainWin.show()
sys.exit(app.exec_())

这个程序创建了一个 QMainWindow，其中包含一个自定义的 ThreeDPlotWidget。这个小部件包含一个用于绘制三维图表的 Matplotlib FigureCanvas。在 add3dPlot 方法中，我们使用 Matplotlib 绘制一个三维曲面图，并将其显示在 PyQt5 窗口中。

请运行此代码，您应该能看到一个嵌入了三维 Matplotlib 图的 PyQt5 窗口。您可以根据需要调整三维图的数据和样式。

柱状图

![[Pasted image 20231208003810.png]]

要在 PyQtGraph 中绘制柱状图，需要使用 BarGraphItem 类。以下是一个如何使用 PyQtGraph 创建并显示柱状图的示例：

编写代码绘制柱状图:
以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个包含柱状图的 PyQt 应用程序。

import sys  
from PyQt5 import QtWidgets  
import pyqtgraph as pg  # 创建一个应用程序实例  
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建一个主窗口  
mainWindow = QtWidgets.QMainWindow()  # 创建一个绘图控件  
plotWidget = pg.PlotWidget()  
plotWidget.setBackground("w")  
mainWindow.setCentralWidget(plotWidget)  # 准备数据  
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # X轴数据  
height = [10, 15, 7, 10, 5]  # 柱状图的高度  
width = 0.6  # 柱子的宽度  # 创建柱状图项目  
barGraphItem = pg.BarGraphItem(x=x, height=height, width=width, brush='#dcbeff')  
plotWidget.addItem(barGraphItem)  # 显示主窗口  
mainWindow.show()  # 启动应用程序的事件循环  
sys.exit(app.exec_())

在这个例子中，我们创建了一个包含柱状图的窗口。x 是柱子的位置，height 是每个柱子的高度，而 width 是柱子的宽度。通过使用 BarGraphItem 类来创建柱状图，并添加到 PlotWidget 控件中。

饼图

![[Pasted image 20231208185726.png]]

在 PyQtGraph 中绘制饼图需要使用不同的方法，因为 PyQtGraph 主要是为了绘制二维和三维图形而设计的，它并不直接支持饼图。但是，可以通过使用 PyQt 的标准组件，如 QGraphicsScene 和 QGraphicsView，结合 QPainterPath 来绘制饼图。

以下是一个使用 PyQt5 绘制饼图的示例代码：
编写代码绘制饼图:
下面是一个创建饼图的示例：

import sys  
import numpy as np  
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QGraphicsScene, QGraphicsView, QGraphicsTextItem  
from PyQt5.QtGui import QPainterPath, QBrush, QColor, QFont  
from PyQt5.QtCore import QRectF, QPointF  class PieChartView(QGraphicsView):  def __init__(self, data):  super().__init__()  # 创建一个 QGraphicsScene 来容纳饼图  self.scene = QGraphicsScene()  self.setScene(self.scene)  # 绘制饼图  self.draw_pie_chart(data)  def draw_pie_chart(self, data):  # 饼图的起始角度  start_angle = 0  total_value = sum(value for value, _ in data)  for value, color in data:  # 计算每个扇形的角度  span_angle = value * 360  # 创建一个 QPainterPath 对象来绘制这个扇形  path = QPainterPath()  path.moveTo(0, 0)  rect = QRectF(-200, -200, 400, 400)  # 设置饼图尺寸  path.arcTo(rect, start_angle, span_angle)  path.closeSubpath()  # 创建一个画刷并设置颜色  brush = QBrush(QColor(color))  # 将扇形添加到场景中  slice_item = self.scene.addPath(path, brush=brush)  # 添加标签  label = QGraphicsTextItem(f"{value/total_value:.1%}", parent=slice_item)  label1 = QGraphicsTextItem(f"{value / total_value:.1%}", parent=slice_item)  label.setFont(QFont("Arial", 10))  label.setPos(-label.boundingRect().width() / 2, -label.boundingRect().height() / 2)  # Center the label  label1.setFont(QFont("Arial", 10))  # 更新起始角度  start_angle += span_angle  # 计算标签的位置  angle = np.radians(start_angle - span_angle / 2)  # 中间的角度  radius = 100  # 标签放置的半径  label_x = radius * np.cos(angle)  label_y = radius * np.sin(angle)  # 考虑标签的尺寸，对其位置进行微调  label.setPos(label_x - label.boundingRect().width() / 2,  label_y - label.boundingRect().height() / 2)  app = QApplication(sys.argv)  # 饼图数据：(值, 颜色)  
data = [  (0.3, '#dcbeff'),  (0.4, '#fffac8'),  (0.3, '#aaffc3')  
]  # 创建主窗口  
mainWindow = QMainWindow()  # 创建饼图视图并设置为主窗口的中心控件  
pieChartView = PieChartView(data)  
mainWindow.setCentralWidget(pieChartView)  # 显示主窗口  
mainWindow.show()  # 启动应用程序的事件循环  
sys.exit(app.exec_())

在这个例子中，我们创建了一个继承自 QGraphicsView 的 PieChartView 类来显示饼图。数据以 (值, 颜色) 对的形式传递给 PieChartView，每个数据对表示饼图中一个扇区的大小和颜色。

散点图

在这里插入图片描述
以下是使用 PyQtGraph 创建散点图的步骤和示例代码：

编写代码以绘制散点图:

import sys
from PyQt5 import QtWidgets
import pyqtgraph as pg
import numpy as np# 创建一个应用程序实例
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)# 创建一个主窗口
mainWindow = QtWidgets.QMainWindow()# 创建一个绘图控件
plotWidget = pg.PlotWidget()
plotWidget.setBackground("w")
mainWindow.setCentralWidget(plotWidget)# 准备数据
x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)# 使用散点图绘制数据
scatterPlotItem = pg.ScatterPlotItem(pen=pg.mkPen(None), brush=pg.mkBrush(255, 100, 100, 200), size=5)
scatterPlotItem.setData(x, y)
plotWidget.addItem(scatterPlotItem)# 显示主窗口
mainWindow.show()# 启动应用程序的事件循环
sys.exit(app.exec_())

在这个例子中，我们创建了一个包含散点图的窗口。x 和 y 是数据点的坐标数组，这里我们使用 numpy 生成了一些随机数据。我们使用 ScatterPlotItem 类来创建散点图，并添加到 PlotWidget 控件中。

箱线图

![![[Pasted image 20231208003303.png]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7ef8fbd040b74e86b486d8d4699a4e7d.png)

PyQtGraph 并不直接支持箱线图（Box Plot），但可以通过使用基本的图形和线条来手动创建一个。这样做比较复杂，因为您需要自己计算箱线图的各个组成部分（如四分位数、中位数、异常值等）并绘制它们。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 PyQtGraph 的基础图形功能来绘制一个简单的箱线图：

编写代码以绘制箱线图:

import sys  
import numpy as np  
import pyqtgraph as pg  
from PyQt5 import QtWidgets  def calculate_box_plot_data(data):  median = np.median(data)  q1 = np.percentile(data, 25)  q3 = np.percentile(data, 75)  iqr = q3 - q1  lower_whisker = q1 - 1.5 * iqr  upper_whisker = q3 + 1.5 * iqr  return median, q1, q3, lower_whisker, upper_whisker  # 创建一个应用程序实例  
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建一个主窗口  
mainWindow = QtWidgets.QMainWindow()  # 创建一个绘图控件  
plotWidget = pg.PlotWidget()  
plotWidget.setBackground("w")  
mainWindow.setCentralWidget(plotWidget)  # 准备数据  
data = np.random.normal(size=100)  # 计算箱线图数据  
median, q1, q3, lower_whisker, upper_whisker = calculate_box_plot_data(data)  # 绘制箱线图  
plotItem = plotWidget.getPlotItem()  
plotItem.addLine(y=median, pen='#469990')  
plotItem.addLine(y=q1, pen='#ffd8b1')  
plotItem.addLine(y=q3, pen='#ffd8b1')  
plotItem.plot([0, 1], [lower_whisker, lower_whisker], pen='#dcbeff')  
plotItem.plot([0, 1], [upper_whisker, upper_whisker], pen='#dcbeff')  
plotItem.plot([0.5, 0.5], [lower_whisker, q1], pen='#dcbeff')  
plotItem.plot([0.5, 0.5], [q3, upper_whisker], pen='#dcbeff')  # 显示主窗口  
mainWindow.show()  # 启动应用程序的事件循环  
sys.exit(app.exec_())

这个脚本中，calculate_box_plot_data 函数用于计算箱线图的关键数值，包括中位数、上下四分位数和两个须的位置。然后，使用 PyQtGraph 的 PlotItem 对象绘制这些线条来展示箱线图。

热力图

在这里插入图片描述

在 PyQtGraph 中绘制热力图可以通过使用 ImageItem 来完成。热力图通常用于表示二维数据集的强度或频率。以下是如何使用 PyQtGraph 创建热力图的步骤和示例代码：

编写代码以绘制热力图:

import sys
import numpy as np
from PyQt5 import QtWidgets
import pyqtgraph as pg# 创建一个应用程序实例
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)# 创建一个主窗口
mainWindow = QtWidgets.QMainWindow()# 创建一个绘图控件
plotWidget = pg.PlotWidget()
plotWidget.setBackground("w")
mainWindow.setCentralWidget(plotWidget)# 创建一个
ImageItemimgItem = pg.ImageItem()# 添加 ImageItem 到绘图控件
plotWidget.addItem(ImageItemimgItem)# 准备数据：生成一个二维数组
data = np.random.normal(size=(100, 100))# 设置 ImageItem 的图像数据
ImageItemimgItem.setImage(data)# 使用颜色映射来表示不同的强度
colorMap = pg.colormap.get('CET-L17')
ImageItemimgItem.setLookupTable(colorMap.getLookupTable())# 显示主窗口
mainWindow.show()# 启动应用程序的事件循环
sys.exit(app.exec_())

在这个例子中，我们使用 ImageItem 来创建热力图。data 是一个二维数组，用于表示热力图中的数值。setLookupTable 方法用于设置颜色映射，根据数据的不同值显示不同的颜色。

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