1.将Matplotlib嵌入wxPython的GUI界面中
 
# -*- coding: utf-8 -*-

import wx
import numpy as np
import matplotlib

# matplotlib采用WXAgg为后台,将matplotlib嵌入wxPython中
matplotlib.use("WXAgg")

from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_wxagg import NavigationToolbar2WxAgg as NavigationToolbar
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter

import pylab
from matplotlib import pyplot


######################################################################################
class MPL_Panel_base(wx.Panel):
    ''''' #MPL_Panel_base面板,可以继承或者创建实例'''

    def __init__(self, parent):
        wx.Panel.__init__(self, parent=parent, id=-1)

        self.Figure = matplotlib.figure.Figure(figsize=(4, 3))
        self.axes = self.Figure.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
        self.FigureCanvas = FigureCanvas(self, -1, self.Figure)

        self.NavigationToolbar = NavigationToolbar(self.FigureCanvas)

        self.StaticText = wx.StaticText(self, -1, label='Show Help String')

        self.SubBoxSizer = wx.BoxSizer(wx.HORIZONTAL)
        self.SubBoxSizer.Add(self.NavigationToolbar, proportion=0, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)
        self.SubBoxSizer.Add(self.StaticText, proportion=-1, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.TopBoxSizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        self.TopBoxSizer.Add(self.SubBoxSizer, proportion=-1, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)
        self.TopBoxSizer.Add(self.FigureCanvas, proportion=-10, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.SetSizer(self.TopBoxSizer)

        ###方便调用
        self.pylab = pylab
        self.pl = pylab
        self.pyplot = pyplot
        self.numpy = np
        self.np = np
        self.plt = pyplot

    def UpdatePlot(self):
        '''''#修改图形的任何属性后都必须使用self.UpdatePlot()更新GUI界面 '''
        self.FigureCanvas.draw()

    def plot(self, *args, **kwargs):
        '''''#最常用的绘图命令plot '''
        self.axes.plot(*args, **kwargs)
        self.UpdatePlot()

    def semilogx(self, *args, **kwargs):
        ''''' #对数坐标绘图命令 '''
        self.axes.semilogx(*args, **kwargs)
        self.UpdatePlot()

    def semilogy(self, *args, **kwargs):
        ''''' #对数坐标绘图命令 '''
        self.axes.semilogy(*args, **kwargs)
        self.UpdatePlot()

    def loglog(self, *args, **kwargs):
        ''''' #对数坐标绘图命令 '''
        self.axes.loglog(*args, **kwargs)
        self.UpdatePlot()

    def grid(self, flag=True):
        ''''' ##显示网格  '''
        if flag:
            self.axes.grid()
        else:
            self.axes.grid(False)

    def title_MPL(self, TitleString="wxMatPlotLib Example In wxPython"):
        ''''' # 给图像添加一个标题   '''
        self.axes.set_title(TitleString)

    def xlabel(self, XabelString="X"):
        ''''' # Add xlabel to the plotting    '''
        self.axes.set_xlabel(XabelString)

    def ylabel(self, YabelString="Y"):
        ''''' # Add ylabel to the plotting '''
        self.axes.set_ylabel(YabelString)

    def xticker(self, major_ticker=1.0, minor_ticker=0.1):
        ''''' # 设置X轴的刻度大小 '''
        self.axes.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(major_ticker))
        self.axes.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(minor_ticker))

    def yticker(self, major_ticker=1.0, minor_ticker=0.1):
        ''''' # 设置Y轴的刻度大小 '''
        self.axes.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(major_ticker))
        self.axes.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(minor_ticker))

    def legend(self, *args, **kwargs):
        ''''' #图例legend for the plotting  '''
        self.axes.legend(*args, **kwargs)

    def xlim(self, x_min, x_max):
        ''' # 设置x轴的显示范围  '''
        self.axes.set_xlim(x_min, x_max)

    def ylim(self, y_min, y_max):
        ''' # 设置y轴的显示范围   '''
        self.axes.set_ylim(y_min, y_max)

    def savefig(self, *args, **kwargs):
        ''' #保存图形到文件 '''
        self.Figure.savefig(*args, **kwargs)

    def cla(self):
        ''' # 再次画图前,必须调用该命令清空原来的图形  '''
        self.axes.clear()
        self.Figure.set_canvas(self.FigureCanvas)
        self.UpdatePlot()

    def ShowHelpString(self, HelpString="Show Help String"):
        ''''' #可以用它来显示一些帮助信息,如鼠标位置等 '''
        self.StaticText.SetLabel(HelpString)

        ################################################################


class MPL_Panel(MPL_Panel_base):
    ''''' #MPL_Panel重要面板,可以继承或者创建实例 '''

    def __init__(self, parent):
        MPL_Panel_base.__init__(self, parent=parent)

        # 测试一下
        self.FirstPlot()


        # 仅仅用于测试和初始化,意义不大

    def FirstPlot(self):
        # self.rc('lines',lw=5,c='r')
        self.cla()
        x = np.arange(-5, 5, 0.25)
        y = np.sin(x)
        self.yticker(0.5, 0.1)
        self.xticker(1.0, 0.2)
        self.xlabel('X')
        self.ylabel('Y')
        self.title_MPL("图像")
        self.grid()
        self.plot(x, y, '--^g')


        ###############################################################################


# MPL_Frame添加了MPL_Panel的1个实例
###############################################################################
class MPL_Frame(wx.Frame):
    """MPL_Frame可以继承,并可修改,或者直接使用"""

    def __init__(self, title="MPL_Frame Example In wxPython", size=(800, 500)):
        wx.Frame.__init__(self, parent=None, title=title, size=size)

        self.MPL = MPL_Panel_base(self)

        # 创建FlexGridSizer
        self.FlexGridSizer = wx.FlexGridSizer(rows=9, cols=1, vgap=5, hgap=5)
        self.FlexGridSizer.SetFlexibleDirection(wx.BOTH)

        self.RightPanel = wx.Panel(self, -1)

        # 测试按钮1
        self.Button1 = wx.Button(self.RightPanel, -1, "刷新", size=(100, 40), pos=(10, 10))
        self.Button1.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.Button1Event)

        # 测试按钮2
        self.Button2 = wx.Button(self.RightPanel, -1, "关于", size=(100, 40), pos=(10, 10))
        self.Button2.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.Button2Event)

        # 加入Sizer中
        self.FlexGridSizer.Add(self.Button1, proportion=0, border=5, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)
        self.FlexGridSizer.Add(self.Button2, proportion=0, border=5, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.RightPanel.SetSizer(self.FlexGridSizer)

        self.BoxSizer = wx.BoxSizer(wx.HORIZONTAL)
        self.BoxSizer.Add(self.MPL, proportion=-10, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)
        self.BoxSizer.Add(self.RightPanel, proportion=0, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.SetSizer(self.BoxSizer)

        # 状态栏
        self.StatusBar()

        # MPL_Frame界面居中显示
        self.Centre(wx.BOTH)



        # 按钮事件,用于测试

    def Button1Event(self, event):
        self.MPL.cla()  # 必须清理图形,才能显示下一幅图
        x = np.arange(-10, 10, 0.25)
        y = np.cos(x)
        self.MPL.plot(x, y, '--*g')
        self.MPL.xticker(2.0, 0.5)
        self.MPL.yticker(0.5, 0.1)
        self.MPL.title_MPL("MPL1")
        self.MPL.ShowHelpString("You Can Show MPL Helpful String Here !")
        self.MPL.grid()
        self.MPL.UpdatePlot()  # 必须刷新才能显示

    def Button2Event(self, event):
        self.AboutDialog()


        # 打开文件,用于测试

        def DoOpenFile(self):
            wildcard = r"Data files (*.dat)|*.dat|Text files (*.txt)|*.txt|ALL Files (*.*)|*.*"
            open_dlg = wx.FileDialog(self, message='Choose a file', wildcard=wildcard, style='')
            if open_dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
                path = open_dlg.GetPath()
                try:
                    file = open(path, 'r')
                    text = file.read()
                    file.close()
                except:
                    dlg = wx.MessageDialog(self, 'Error opening file\n')
                    dlg.ShowModal()

            open_dlg.Destroy()



        # 自动创建状态栏

    def StatusBar(self):
        self.statusbar = self.CreateStatusBar()
        self.statusbar.SetFieldsCount(3)
        self.statusbar.SetStatusWidths([-2, -2, -1])


        # About对话框

    def AboutDialog(self):
        dlg = wx.MessageDialog(self,
                               '\twxMatPlotLib\t\nMPL_Panel_base,MPL_Panel,MPL_Frame and MPL2_Frame \n Created by Wu Xuping\n Version 1.0.0 \n 2012-02-01',
                               'About MPL_Frame and MPL_Panel', wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)
        dlg.ShowModal()
        dlg.Destroy()

        ###############################################################################


###  MPL2_Frame添加了MPL_Panel的两个实例
###############################################################################
class MPL2_Frame(wx.Frame):
    """MPL2_Frame可以继承,并可修改,或者直接使用"""

    def __init__(self, title="MPL2_Frame Example In wxPython", size=(850, 500)):
        wx.Frame.__init__(self, parent=None, title=title, size=size)

        self.BoxSizer = wx.BoxSizer(wx.HORIZONTAL)

        self.MPL1 = MPL_Panel_base(self)
        self.BoxSizer.Add(self.MPL1, proportion=-1, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.MPL2 = MPL_Panel_base(self)
        self.BoxSizer.Add(self.MPL2, proportion=-1, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.RightPanel = wx.Panel(self, -1)
        self.BoxSizer.Add(self.RightPanel, proportion=0, border=2, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.SetSizer(self.BoxSizer)

        # 创建FlexGridSizer
        self.FlexGridSizer = wx.FlexGridSizer(rows=9, cols=1, vgap=5, hgap=5)
        self.FlexGridSizer.SetFlexibleDirection(wx.BOTH)

        # 测试按钮1
        self.Button1 = wx.Button(self.RightPanel, -1, "TestButton", size=(100, 40), pos=(10, 10))
        self.Button1.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.Button1Event)

        # 测试按钮2
        self.Button2 = wx.Button(self.RightPanel, -1, "AboutButton", size=(100, 40), pos=(10, 10))
        self.Button2.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.Button2Event)

        # 加入Sizer中
        self.FlexGridSizer.Add(self.Button1, proportion=0, border=5, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)
        self.FlexGridSizer.Add(self.Button2, proportion=0, border=5, flag=wx.ALL | wx.EXPAND)

        self.RightPanel.SetSizer(self.FlexGridSizer)

        # 状态栏
        self.StatusBar()

        # MPL2_Frame界面居中显示
        self.Centre(wx.BOTH)



        # 按钮事件,用于测试

    def Button1Event(self, event):
        self.MPL1.cla()  # 必须清理图形,才能显示下一幅图
        x = np.arange(-5, 5, 0.2)
        y = np.cos(x)
        self.MPL1.plot(x, y, '--*g')
        self.MPL1.xticker(2.0, 1.0)
        self.MPL1.yticker(0.5, 0.1)
        self.MPL1.title_MPL("MPL1")
        self.MPL1.ShowHelpString("You Can Show MPL1 Helpful String Here !")
        self.MPL1.grid()
        self.MPL1.UpdatePlot()  # 必须刷新才能显示

        self.MPL2.cla()
        self.MPL2.plot(x, np.sin(x), ':^b')
        self.MPL2.xticker(1.0, 0.5)
        self.MPL2.yticker(0.2, 0.1)
        self.MPL2.title_MPL("MPL2")
        self.MPL2.grid()
        self.MPL2.UpdatePlot()

    def Button2Event(self, event):
        self.AboutDialog()



        # 自动创建状态栏

    def StatusBar(self):
        self.statusbar = self.CreateStatusBar()
        self.statusbar.SetFieldsCount(3)
        self.statusbar.SetStatusWidths([-2, -2, -1])


        # About对话框

    def AboutDialog(self):
        dlg = wx.MessageDialog(self,
                               '\twxMatPlotLib\t\nMPL_Panel_base,MPL_Panel,MPL_Frame and MPL2_Frame \n Created by Wu Xuping\n Version 1.0.0 \n 2012-02-01',
                               'About MPL_Frame and MPL_Panel', wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)
        dlg.ShowModal()
        dlg.Destroy()




        ########################################################################


# 主程序测试
if __name__ == '__main__':
    app = wx.App()
    frame = MPL2_Frame()
    #frame = MPL_Frame()
    frame.Center()
    frame.Show()
    app.MainLoop()
 
2.将Matplotlib嵌入Pyqt5的GUI界面
 
import sys
from PyQt5 import QtWidgets

from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt5 import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
import matplotlib.pyplot as plt

import random

class Window(QtWidgets.QDialog):
    def __init__(self, parent=None):
        super(Window, self).__init__(parent)

        # a figure instance to plot on
        self.figure = plt.figure()

        # this is the Canvas Widget that displays the `figure`
        # it takes the `figure` instance as a parameter to __init__
        self.canvas = FigureCanvas(self.figure)

        # this is the Navigation widget
        # it takes the Canvas widget and a parent
        self.toolbar = NavigationToolbar(self.canvas, self)

        # Just some button connected to `plot` method
        self.button = QtWidgets.QPushButton('Plot')
        self.button.clicked.connect(self.plot)

        # set the layout
        layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.toolbar)
        layout.addWidget(self.canvas)
        layout.addWidget(self.button)
        self.setLayout(layout)

    def plot(self):
        ''' plot some random stuff '''
        # random data
        data = [random.random() for i in range(20)]

        # create an axis
        ax = self.figure.add_subplot(111)

        # discards the old graph
        ax.hold(False)

        # plot data
        ax.plot(data, '*-')

        # refresh canvas
        self.canvas.draw()

if __name__ == '__main__':
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

    main = Window()
    main.show()

    sys.exit(app.exec_())
 
 

 
 
1. 类RadioButtons的使用方法
 
 
类似单选框
 
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.widgets import RadioButtons
mpl.use("Qt5Agg")

x = np.linspace(0.0, 2.0, 1000)
y1 = 1.5 * np.cos(2 * np.pi * x)
y2 = 1.0 * np.cos(2 * np.pi * x)
y3 = 0.8 * np.cos(2 * np.pi * x)

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
line, = ax.plot(x, y1, color="red", lw=2)
plt.subplots_adjust(left=0.35)

facecolor = "cornflowerblue"

ax1 = plt.axes([0.1, 0.7, 0.15, 0.15], facecolor=facecolor)
radio1 = RadioButtons(ax1, ("1.5A", "1.0A", "0.8A"))


def amplitudefunc(label):
    hzdict = {"1.5A": y1, "1.0A": y2, "0.8A": y3}
    ydata = hzdict[label]
    line.set_ydata(ydata)
    plt.draw()


radio1.on_clicked(amplitudefunc)

ax2 = plt.axes([0.1, 0.4, 0.15, 0.15], facecolor=facecolor)
radio2 = RadioButtons(ax2, ("red", "green", "orange"))


def colorfunc(label):
    line.set_color(label)
    plt.draw()


radio2.on_clicked(colorfunc)

ax3 = plt.axes([0.1, 0.1, 0.15, 0.15], facecolor=facecolor)
radio3 = RadioButtons(ax3, ("-", "--", "-.", ":"))


def linestylefunc(label):
    line.set_linestyle(label)
    plt.draw()


radio3.on_clicked(linestylefunc)

plt.show()
 
 
 
 
2. 类Cursor的使用方法
 
 
帮你聚焦鼠标所在位置
 
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.widgets import Cursor

lineprops = dict(color="red", lw=2)

fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw=dict(facecolor="lemonchiffon"))

x = np.random.random(100)
y = np.random.random(100)
ax.scatter(x, y, marker="o")
ax.set_xlim(-0.02, 1.02)
ax.set_ylim(-0.02, 1.02)

cursor = Cursor(ax, useblit=True, **lineprops)  # 必须接收，不然会自动销毁掉。。。

plt.show()
 
 
 
 
3. 类CheckButtons的使用方法
 
 
类似复选框
 
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.widgets import CheckButtons

x = np.linspace(0.0, 2.0, 1000)
y1 = 1.5 * np.cos(2 * np.pi * x)
y2 = 1.0 * np.cos(2 * np.pi * x)
y3 = 0.8 * np.cos(2 * np.pi * x)

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
line1, = ax.plot(x, y1, color="red", lw=2, visible=False, label="1.2 A")
line2, = ax.plot(x, y2, color="green", lw=2, visible=False, label="1.0 A")
line3, = ax.plot(x, y3, color="orange", lw=2, visible=False, label="0.8 A")
plt.subplots_adjust(left=0.30)

facecolor = "cornflowerblue"

cax = plt.axes([0.1, 0.4, 0.1, 0.15], facecolor=facecolor)

lines = [line1, line2, line3]

labels = [str(line.get_label()) for line in lines]
visibility = [line.get_visible() for line in lines]
check = CheckButtons(cax, labels, visibility)


def func(label):
    index = labels.index(label)
    lines[index].set_visible(not lines[index].get_visible())
    plt.draw()


check.on_clicked(func)

plt.show()
 
 
 

软件安装
 
python安装 
 -pyqt5模块安装 
 pass 
pycharm安装 
 -pass
qt designer 安装 
 -pass
 
基本使用
 
pycharm配置 
 File –> Tool –> Settings –> External Tools 
 增加一个qt designer，用于唤起qt designer 
  
 增加一个pyuic，用来将ui文件转化为py文件 
 中间参数设置：-m PyQt5.uic.pyuic $FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py 
  
 使用的时候： 
 点击designer启动界面设置，文件保存在工作目录， 
 点击pyuic，自动将ui转化为ui.py， 
 另外建一个处理业务逻辑的py，信号/槽与ui文件定义的能对上就行，这样就实现了业务逻辑与ui的分离 
 

1．示例程序和运行效果
 
一般的书上介绍Matplotlib的绘图功能都主要是介绍matplotlib.pyplot模块中的指令式绘图功能，因为这种方式与MATLAB很相似，使用过MATLAB的人转而使用Matplotlib绘图会比较容易上手。但是这种方式将绘图的效果都固定在程序里了，例如曲线的颜色、线条类型等，如果要修改就需要修改源程序重新运行，所以这种方式只适合做研究时的快速数据可视化，不能做成GUI应用程序进行交互式绘图。
 
Matplotlib是完全采用面向对象方法设计的，图的各个组成元素，如图、子图、坐标轴、曲线等都有相应的类，还有各种涉及图的操作的类。通过类的接口函数和属性可以对图的各个组成元素进行完全的控制，这种方法称为面向对象（Object-Oriented，OO）方法。面向对象方法适合在GUI应用程序中使用，因为在程序中可以对这些对象实例进行操作。
 
下面先用一个简单的程序演示在GUI应用程序中使用Matplotlib的面向对象方法绘图的基本方法。示例Demo14_1目录下的文件Demo14_1GUI.py的完整代码如下：
 
## 程序文件： Demo14_1GUI.py
## 使用matplotlib 面向对象方法在GUI中绘图
import sys
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import (FigureCanvas,
NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar)
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
from PyQt5.QtCore import Qt
 
class QmyMainWindow(QMainWindow): 
def __init__(self, parent=None):
super().__init__(parent) #调用父类构造函数
self.setWindowTitle("Demo14_1, GUI中的matplotlib绘图")
## rcParams[]参数设置，以正确显示汉字
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi','SimHei'] #汉字字体
mpl.rcParams['font.size']=12 #字体大小
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =False #正常显示负号
self.__iniFigure() #创建绘图系统，初始化窗口
self.__drawFigure() #绘图
 
##==========自定义函数=================
def __iniFigure(self): ##创建绘图系统，初始化窗口
self.__fig=mpl.figure.Figure(figsize=(8, 5)) #单位英寸
self.__fig.suptitle("plot in GUI application") #总的图标题
figCanvas = FigureCanvas(self.__fig) #创建FigureCanvas对象
naviToolbar=NavigationToolbar(figCanvas, self) #创建工具栏
naviToolbar.setToolButtonStyle(Qt.ToolButtonTextUnderIcon) 
self.addToolBar(naviToolbar) #添加工具栏到主窗口
self.setCentralWidget(figCanvas) 
 
def __drawFigure(self): ##绘图
t = np.linspace(0, 10, 40)
y1=np.sin(t)
y2=np.cos(2*t)
 
ax1=self.__fig.add_subplot(1,2,1) #matplotlib.axes.Axes 类
ax1.plot(t,y1,'r-o',label="sin", linewidth=1, markersize=5) 
ax1.plot(t,y2,'b:',label="cos",linewidth=2) 
ax1.set_xlabel('X 轴') #x轴标题
ax1.set_ylabel('Y 轴',fontsize=14) #y轴标题
ax1.set_xlim([0,10]) 
ax1.set_ylim([-1.5,1.5]) 
ax1.set_title("曲线") #子图标题
ax1.legend() #自动创建图例
 
ax2=self.__fig.add_subplot(1,2,2) #matplotlib.axes.Axes 类
week=["Mon","Tue","Wed","Thur","Fri","Sat","Sun"] 
sales=np.random.randint(200,400,7)
ax2.bar(week,sales) #绘制柱状图
ax2.set_xlabel('week days') #x轴标题
ax2.set_ylabel('参观人数') #y轴标题
ax2.set_title("柱状图") #子图标题
 
## ============窗体测试程序 ================================
if __name__ == "__main__": 
app = QApplication(sys.argv) 
form=QmyMainWindow() 
form.show()
sys.exit(app.exec_())
程序运行时的界面如图 14-2所示。注意这个程序是用PyQt5的GUI应用程序框架创建的。为了减少程序的复杂度，没有使用可视化方法设计UI窗体，而是采用纯代码的方式。程序中定义了一个基于QMainWindow的窗口类QmyMainWindow，界面构造和绘图都是在QmyMainWindow的构造函数中实现的。
 
 
 
 
图14-2　使用Matplotlib绘图的PyQt5 GUI程序界面
 
2．后端（backend）
 
Matplotlib的绘图结果可以有各种输出形式，例如在Python交互式环境中输出绘图结果，嵌入到wxpython、pygtk、Qt等GUI框架中输出绘图结果，将绘图结果输出为图片文件，或在Web应用程序中输出绘图结果。要实现这些不同的输出，Matplotlib需要有不同的处理方法，这些不同的输出功能就称为后端（backend）。而相对的就是前端（frontend），是用户面对的代码。例如，对于一段相同的前端绘图代码，后端就是实现场景后面的工作以生成绘图输出。
 
有两种后端，一种是用户界面后端（也称为交互式后端），例如用于wxpython、pygtk、tkinter、qt4、qt5、macosx的后端，另一种是用于生成图片文件的后端，如生成PNG、SVG、PDF等文件。
 
对于用户界面后端，Matplotlib还将渲染器（renderer）和画布（canvas）分离开来，以实现更灵活的定制功能。Matplotlib使用的主要的渲染器是基于Anti-Grain Geometry C++库的Agg渲染器。除了macosx，所有的用户界面都使用Agg渲染器，因而有WXAgg、GTK3Agg、QT4Agg、QT5Agg、TkAgg等。有些用户界面也支持其他的渲染器，如Cairo渲染器，因而有GTK3Cairo、QT4Cairo、QT5Cairo等。
 
在Matplotlib安装目录的“backends”子目录里是这些后端的模块文件，例如有backend_ gtk3agg.py、backend_gtk3cairo.py、backend_qt5agg.py、backend_qt5cairo.py等。本书只考虑QT5Agg渲染器，所以在程序的import部分有如下的语句：
 
 
 
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import (
FigureCanvas, NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar)
这是从matplotlib.backends.backend_qt5agg模块中导入了FigureCanvas类和NavigationToolbar2QT类，并将NavigationToolbar2QT类重命名为NavigationToolbar。
 
追踪查看FigureCanvas类的源程序，可以发现它的上层父类之一是QWidget，所以，它是用于在PyQt5 GUI界面上显示Matplotlib绘图结果的Widget组件。要在PyQt5 GUI窗体上显示Matplotlib绘图结果，必须创建一个FigureCanvas界面组件，就如同使用PyQtChart模块绘制图表时需要先创建一个QChartView界面组件。
 
3．程序解读
 
（1）为正常显示汉字的设置
 
在自定义类QmyMainWindow的构造函数里实现窗体界面构造和Matplotlib绘图。
 
首先对Matplotlib的全局设置做一些修改，以便正确显示汉字。可以修改全局字典变量matplotlib.rcParams里的参数，也可以修改配置文件matplotlibrc的内容。程序中的设置语句如下：
 
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi','SimHei'] #汉字字体
mpl.rcParams['font.size']=12 #字体大小
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =False #正常显示负号
第1行语句是设置字体族（font family）“sans-serif”的参数，第3行语句是为了正常显示负号。
 
Matplotlib中将字体分为5种字体族，分别是“serif”“sans-serif”“cursive”“fantasy”“monospace”，每一种字体族可以设定多种字体。在默认的matplotlibrc文件中使用的字体族是“sans-serif”，这个字体族的字体不包含汉字字体，所以无法正常显示汉字。
 
第1行语句将’font.sans-serif’参数设置为[‘KaiTi’, ‘SimHei’]，Matplotlib将优先使用字体’KaiTi’，如果找不到这个字体的字体文件，就使用后面的字体’SimHei’，可以为一个字体族设置多个字体。Windows系统中常见的汉字字体名称如下。
 
KaiTi =楷体；SimHei=黑体；FangSong=仿宋。
STSong=华文宋体；STFangsong=华文仿宋；STHeiti=华文黑体。
关于字体的设置可以查看配置文件matplotlibrc的默认内容，在Matplotlib 3.0.0用户手册的第89页。
 
（2）创建绘图界面组件的函数__iniFigure()
 
构造函数里调用自定义函数__iniFigure()创建绘图相关的界面组件，此函数的完整代码见前面的程序清单。程序首先创建了一个matplotlib.figure.Figure类对象self.__fig：
 
self.__fig=mpl.figure.Figure(figsize=(8, 5)) #单位英寸
Figure类就是用于绘图的图表类，是Matplotlib中一个主要的类，它负责管理一个图形窗口中子图、各种图表组件的绘制，其功能类似于PyQtChart模块中的QChart类。但是一个Figure里可以绘制多个子图，而QChart只能绘制一个图表。
 
创建FigureCanvas对象时必须传递一个Figure类对象，程序中是：
 
figCanvas = FigureCanvas(self.__fig) #创建FigureCanvas对象
这样，Figure类对象self.__fig就用figCanvas作为图形渲染区域（画布），self.__fig的各种绘图操作都在此画布上显示出来。
 
创建NavigationToolbar类导航工具栏naviToolbar时传递一个FigureCanvas对象作为参数，即
 
naviToolbar=NavigationToolbar(figCanvas, self) #创建工具栏
这样创建的导航工具栏的操作就是针对关联的FigureCanvas类对象figCanvas。Navigation- Toolbar的父类是QToolBar，所以可以使用setToolButtonStyle()函数设置按钮显示方式，并且添加它作为主窗口的工具栏。
 
程序运行时，图14-2中的工具栏与图14-1中的工具栏有些差异，例如图14-2的工具栏中有“Customize”按钮对子图进行设置，而图14-1的工具栏中没有这个按钮。两个工具栏的“Subplots”按钮弹出的对话框的界面也不同，这就是由于使用了不同的后端引起的。
 
FigureCanvas的父类是QWidget，所以其对象示例可以作为主窗口的中心组件。Navigation- Toolbar和FigureCanvas还有其他的一些功能，在后面再具体介绍。
 
（3）实现绘图功能的函数__drawFigure()
 
构造函数里调用自定义函数__drawFigure()绘图，其完整代码参见前面的代码清单。
 
函数__drawFigure()实现的绘图功能与程序Demo14_1Script.py中的几乎相同，但是实现的方法不同。在文件Demo14_1GUI.py的import部分没有导入matplotlib.pyplot，它完全使用面向对象的方法绘图。
 
在使用NumPy的功能准备好数据后，程序首先创建了一个子图，代码是：
 
ax1=self.__fig.add_subplot(1,2,1) #子图1
self.__fig是matplotlib.figure.Figure类对象，是整个图。使用Figure.add_subplot()函数创建了一个对象ax1。函数Figure.add_subplot()与matplotlib.pyplot.subplot()参数格式和功能完全相同，这里不再对参数做详细的说明，读者可以通过内建函数help()获取该函数的详细帮助信息，输入指令是：
 
>>> from matplotlib.figure import Figure
>>> help (Figure.add_subplot)
这里创建的对象ax1是matplotlib.figure.Axes类型，它是管理一个子图区域绘图的类。通过Axes类的接口函数在子图区域画图，例如ax1使用plot()函数绘制了两条曲线，Axes.plot()函数的使用方法与matplotlib.pyplot.plot()函数相同。
 
Axes类通过属性和接口函数对子图的各个组成元素，如曲线、坐标轴范围、标题、网格线、图例等进行操作。一般通过一组set_和get_函数对一个属性进行设置和获取，例如Axes.set_xlim()函数设置x轴坐标范围，Axes.get_xlim()函数返回x轴的坐标范围。这与matplotlib.pyplot模块中的操作方法不同，pyplot.xlim()函数既可以设置x轴坐标范围，也可以返回x轴坐标范围。
 
Axes类是Matplotlib绘图中最主要的一个类，一个子图上的所有元素都由Axes管理，所以在GUI中进行Matplotlib绘图主要就是Axes类及其管理的各个子对象的操作，如坐标轴（Axis类）、曲线（Line2D类）、文本（Text类）、图例（Legend类）的操作。这些操作都使用面向对象的方法，与matplotlib.pyplot中的指令式操作的方法不同，但实现的功能相同。
 
本节先通过一个简单示例演示了在GUI程序中使用Matplotlib绘图的基本方法，下一节再对Matplotlib绘图时常用到的各个类的使用方法进行详细介绍。
 
本文截选自《Python Qt GUI与数据可视化编程》
 王维波，栗宝鹃，张晓东 著
 
 
 
 
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本书介绍在Python中使用PyQt5和其他模块进行GUI和数据可视化编程的方法。第一部分介绍PyQt5设计GUI程序的基本框架，包括GUI应用程序的基本结构、窗体UI可视化设计与窗体业务逻辑的设计、信号与槽的特点和使用等。第二部分介绍GUI程序设计中一些主要功能模块的使用，包括基本界面组件、事件处理、数据库、绘图、多媒体等。第三部分先介绍使用PyQtChart和PyQtDataVisualization进行二维和三维数据可视化设计的方法，再介绍将Matplotlib嵌入PyQt5 GUI应用程序窗口界面中进行数据可视化的编程方法。通过研读本书，读者可以掌握使用PyQt5、PyQtChart、Matplotlib等模块进行GUI应用程序和数据可视化设计的方法。
 
本书适合具有Python编程基础，并想通过Python设计GUI应用程序或在GUI应用程序中实现数据可视化的读者阅读和参考。