昨天我有一个问题,关于如何使用工具栏更新pyqt5 gui中的嵌入式matplotlib图,该工具现在可以正常工作。但是在我的应用程序中,与最小示例相比,它更加复杂。
当GUI在另一个文件中的单独类中时,我有一个类通过matplotlib进行分析并创建图。我做了一个修改过的最小示例:
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import numpy as np
from PyQt5 import QtCore, QtWidgets, uic
import matplotlib
matplotlib.use('QT5Agg')
import matplotlib.pylab as plt
from matplotlib.backends.qt_compat import QtCore, QtWidgets, is_pyqt5
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvas, NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
from matplotlib.figure import Figure
class Analysis():
def __init__(self):
self.fig, self.ax1 = plt.subplots()
bins = np.arange(0.1, 2, 0.02)
data = np.random.rand(3,2)
self.ax1.hist(data, bins, alpha=0.6, density=False, cumulative=False)
def getAxis(self):
return self.ax1
class MyWindow(QtWidgets.QMainWindow):
def __init__(self):
super(MyWindow, self).__init__()
uic.loadUi('test.ui', self)
# default data
data = np.array([0.7,0.7,0.7,0.8,0.9,0.9,1.5,1.5,1.5,1.5])
self.fig, self.ax1 = plt.subplots()
bins = np.arange(0.1, 2, 0.02)
n1, bins1, patches1 = self.ax1.hist(data, bins, alpha=0.6, density=False, cumulative=False)
# plot
self.plotWidget = FigureCanvas(self.fig)
self.lay = QtWidgets.QVBoxLayout(self.content_plot)
self.lay.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
self.lay.addWidget(self.plotWidget)
# add toolbar
self.addToolBar(QtCore.Qt.BottomToolBarArea, NavigationToolbar(self.plotWidget, self))
# button event
self.pushButton.clicked.connect(self.update)
# show window
self.show()
#############################################
def update(self):
# clear local axis
self.ax1.cla()
# get axis from analysis object
a = Analysis()
ax = a.getAxis()
# ???????????
self.ax1 = ax
# draw the new content
self.fig.canvas.draw_idle()
if __name__ == '__main__':
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
window = MyWindow()
sys.exit(app.exec_())
这个想法是在Analysis类中创建一个matplotlib对象,并存储结果轴以另一种方法将其绘制到嵌入式PyQt5小部件上。
但是我的代码不起作用。它清除局部轴,但不设置Analysis对象的轴。我该怎么做呢?
谢谢!
答案 0 :(得分:2)
您正在课程Analysis
中创建一个新的图形和坐标轴。您不能像这样从一个图形中选取一个轴并将其放在另一图形中。相反,请设计您的Analysis
类,以便在初始化时使用Axes对象。
您可能想阅读matplotlib的coding style document。
class Analysis():
def __init__(self, ax=None):
if ax is None:
ax = plt.gca()
bins = np.arange(0.1, 2, 0.02)
data = np.random.rand(3,2)
ax.hist(data, bins, alpha=0.6, density=False, cumulative=False)
(...)
def update(self):
# clear local axis
self.ax1.cla()
a = Analysis(ax=self.ax1)
self.fig.canvas.draw_idle()