Matplotlib 嵌入"；“图形类型”；PyQt中的Seaborn图（pyqtgraph）
我正在使用PyQt（）的包装器来构建GUI应用程序。Matplotlib 嵌入"；“图形类型”；PyQt中的Seaborn图（pyqtgraph）,matplotlib,pyqt,seaborn,pyqtgraph,matplotlib-widget,Matplotlib,Pyqt,Seaborn,Pyqtgraph,Matplotlib Widget,我正在使用PyQt（）的包装器来构建GUI应用程序。 我希望在其中嵌入一个绘图使用。但是，我的问题是Seaborn包装器方法，如FaceGrid不接受外部图形句柄。此外，当我尝试用FacetGrid生成的图形更新MatplotlibWidget对象基础图形（.fig）时，它不起作用（在绘制之后没有绘图）。有任何解决方法的建议吗？Seaborn的FaceGrid提供了一个方便的功能，可以快速将pandas数据帧连接到matplotlib pyplot接口 但是，在GUI应用程序中，您很少希望使用p
我希望在其中嵌入一个绘图使用。但是，我的问题是Seaborn包装器方法，如
FaceGridFacetGrid.fig绘制之后没有绘图）。有任何解决方法的建议吗？Seaborn的FaceGrid
提供了一个方便的功能，可以快速将pandas数据帧连接到matplotlib pyplot接口
但是，在GUI应用程序中，您很少希望使用pyplot，而是matplotlib API
这里面临的问题是，Facetgrid
已经创建了自己的matplotlib.figure.figure
对象（Facetgrid.fig
）。此外，MatplotlibWidget
创建它自己的图形，因此最终得到两个图形
现在，让我们退一步：
原则上，可以在PyQt中使用seabornFaceGrid
绘图，方法是首先创建绘图，然后将生成的图形提供给图形画布（matplotlib.backends.backend_qt4agg.FigureCanvasqtag
）。下面是一个如何做到这一点的示例
from PyQt4 import QtGui, QtCore
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import sys
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")
def seabornplot():
g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", hue="time", palette="Set1",
hue_order=["Dinner", "Lunch"])
g.map(plt.scatter, "total_bill", "tip", edgecolor="w")
return g.fig
class MainWindow(QtGui.QMainWindow):
send_fig = QtCore.pyqtSignal(str)
def __init__(self):
super(MainWindow, self).__init__()
self.main_widget = QtGui.QWidget(self)
self.fig = seabornplot()
self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
self.canvas.setSizePolicy(QtGui.QSizePolicy.Expanding,
QtGui.QSizePolicy.Expanding)
self.canvas.updateGeometry()
self.button = QtGui.QPushButton("Button")
self.label = QtGui.QLabel("A plot:")
self.layout = QtGui.QGridLayout(self.main_widget)
self.layout.addWidget(self.button)
self.layout.addWidget(self.label)
self.layout.addWidget(self.canvas)
self.setCentralWidget(self.main_widget)
self.show()
if __name__ == '__main__':
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
win = MainWindow()
sys.exit(app.exec_())
虽然这很好用，但如果它有用的话，就有点可疑了。在大多数情况下，在GUI中创建绘图的目的是根据用户交互进行更新。在上面的示例中，这是非常低效的，因为它需要创建一个新的图形实例，用这个图形创建一个新的画布，并用新的画布实例替换旧的画布实例，将其添加到布局中
请注意，此问题特定于seaborn中的绘图功能，这些功能在图形级别上工作，如lmplot
，factorplot
，jointplot
，FaceGrid
以及其他可能的功能。
其他函数，如regplot
，boxplot
，kdeplot
在轴级别工作，并接受matplotlibaxes
对象作为参数（sns.regplot（x，y，ax=ax1）
）
可能的解决方案是首先创建子地块轴，然后绘制这些轴，例如使用
其中，ax
应设置为先前创建的轴。
这允许在GUI中更新绘图。请参见下面的示例。当然，正常matplotlib绘图（ax.plot（x，y）
）或上述seaborn Axis level函数的使用也同样有效
from PyQt4 import QtGui, QtCore
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
import sys
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
class MainWindow(QtGui.QMainWindow):
send_fig = QtCore.pyqtSignal(str)
def __init__(self):
super(MainWindow, self).__init__()
self.main_widget = QtGui.QWidget(self)
self.fig = Figure()
self.ax1 = self.fig.add_subplot(121)
self.ax2 = self.fig.add_subplot(122, sharex=self.ax1, sharey=self.ax1)
self.axes=[self.ax1, self.ax2]
self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
self.canvas.setSizePolicy(QtGui.QSizePolicy.Expanding,
QtGui.QSizePolicy.Expanding)
self.canvas.updateGeometry()
self.dropdown1 = QtGui.QComboBox()
self.dropdown1.addItems(["sex", "time", "smoker"])
self.dropdown2 = QtGui.QComboBox()
self.dropdown2.addItems(["sex", "time", "smoker", "day"])
self.dropdown2.setCurrentIndex(2)
self.dropdown1.currentIndexChanged.connect(self.update)
self.dropdown2.currentIndexChanged.connect(self.update)
self.label = QtGui.QLabel("A plot:")
self.layout = QtGui.QGridLayout(self.main_widget)
self.layout.addWidget(QtGui.QLabel("Select category for subplots"))
self.layout.addWidget(self.dropdown1)
self.layout.addWidget(QtGui.QLabel("Select category for markers"))
self.layout.addWidget(self.dropdown2)
self.layout.addWidget(self.canvas)
self.setCentralWidget(self.main_widget)
self.show()
self.update()
def update(self):
colors=["b", "r", "g", "y", "k", "c"]
self.ax1.clear()
self.ax2.clear()
cat1 = self.dropdown1.currentText()
cat2 = self.dropdown2.currentText()
print cat1, cat2
for i, value in enumerate(tips[cat1].unique().get_values()):
print "value ", value
df = tips.loc[tips[cat1] == value]
self.axes[i].set_title(cat1 + ": " + value)
for j, value2 in enumerate(df[cat2].unique().get_values()):
print "value2 ", value2
df.loc[ tips[cat2] == value2 ].plot(kind="scatter", x="total_bill", y="tip",
ax=self.axes[i], c=colors[j], label=value2)
self.axes[i].legend()
self.fig.canvas.draw_idle()
if __name__ == '__main__':
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
win = MainWindow()
sys.exit(app.exec_())
关于pyqtgraph的最后一句话：我不会称pyqtgraph为PyQt的包装器，而是一个扩展。尽管pyqtgraph附带了自己的Qt（这使它具有可移植性和开箱即用性），但它也是一个可以在PyQt中使用的包。因此，您可以通过以下方法将GraphicsLayoutWidget
添加到PyQt布局
self.pgcanvas = pg.GraphicsLayoutWidget()
self.layout().addWidget(self.pgcanvas)
对于（mw=pg.MatplotlibWidget（）
）也是如此。虽然您可以使用这种小部件，但它只是一个方便的包装器，因为它所做的只是找到正确的matplotlib导入，并创建一个Figure
和FigureCanvas
实例。除非您正在使用其他pyqtgraph功能，否则导入完整的pyqtgraph包只是为了保存5行代码对我来说似乎有点过火。有一个更好的方法来做到这一点，就是设置一个“小部件布局设置”文件，这样您就可以在实际的主应用程序代码中键入更少的代码
请看这里：
这对您应该遵循的图像和过程很有帮助。这里是公认答案的精确副本，但使用的是PYQT5：
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
import sys
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
send_fig = QtCore.pyqtSignal(str)
def __init__(self):
super(MainWindow, self).__init__()
self.main_widget = QtWidgets.QWidget(self)
self.fig = Figure()
self.ax1 = self.fig.add_subplot(121)
self.ax2 = self.fig.add_subplot(122, sharex=self.ax1, sharey=self.ax1)
self.axes=[self.ax1, self.ax2]
self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
self.canvas.setSizePolicy(QtWidgets.QSizePolicy.Expanding,
QtWidgets.QSizePolicy.Expanding)
self.canvas.updateGeometry()
self.dropdown1 = QtWidgets.QComboBox()
self.dropdown1.addItems(["sex", "time", "smoker"])
self.dropdown2 = QtWidgets.QComboBox()
self.dropdown2.addItems(["sex", "time", "smoker", "day"])
self.dropdown2.setCurrentIndex(2)
self.dropdown1.currentIndexChanged.connect(self.update)
self.dropdown2.currentIndexChanged.connect(self.update)
self.label = QtWidgets.QLabel("A plot:")
self.layout = QtWidgets.QGridLayout(self.main_widget)
self.layout.addWidget(QtWidgets.QLabel("Select category for subplots"))
self.layout.addWidget(self.dropdown1)
self.layout.addWidget(QtWidgets.QLabel("Select category for markers"))
self.layout.addWidget(self.dropdown2)
self.layout.addWidget(self.canvas)
self.setCentralWidget(self.main_widget)
self.show()
self.update()
def update(self):
colors=["b", "r", "g", "y", "k", "c"]
self.ax1.clear()
self.ax2.clear()
cat1 = self.dropdown1.currentText()
cat2 = self.dropdown2.currentText()
print (cat1, cat2)
for i, value in enumerate(tips[cat1].unique().get_values()):
print ("value ", value)
df = tips.loc[tips[cat1] == value]
self.axes[i].set_title(cat1 + ": " + value)
for j, value2 in enumerate(df[cat2].unique().get_values()):
print ("value2 ", value2)
df.loc[ tips[cat2] == value2 ].plot(kind="scatter", x="total_bill", y="tip",
ax=self.axes[i], c=colors[j], label=value2)
self.axes[i].legend()
self.fig.canvas.draw_idle()
if __name__ == '__main__':
import sys
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
ex = MainWindow()
sys.exit(app.exec_())
虽然任何matplotlib绘图都可以以相同的方式嵌入pyqt5，但需要注意的是，随着数据集大小的增加，UI可能会变慢。但我发现，通过使用正则表达式功能，这种方法可以方便地解析和打印日志文件。这个问题真的与PyQTraph的MatplotlibWidget有关吗？还是会以相同的方式出现在通常的matplotlib打印中？您能否指定“当我尝试用FacetGrid生成的图形更新MatplotlibWidget对象基础图形（.fig）时”的含义？如何用地物更新地物？你能展示尝试这样做的代码吗？这是一个彻底而好的答案，但你的第一句话不准确。@mwaskom如果我错了，请随时纠正我。如果不是一个方便的函数，你还会称之为什么呢？对于初学者来说，它是一个类，而不是函数。应该补充的是，在PyQt5
中，它是PyQt5.qtwidts.QSizePolicy。扩展如果文章本身包含更多信息，这个答案会更有用。链接可能会随着时间的推移而中断，因此最好将信息放在此处。
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
import sys
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
send_fig = QtCore.pyqtSignal(str)
def __init__(self):
super(MainWindow, self).__init__()
self.main_widget = QtWidgets.QWidget(self)
self.fig = Figure()
self.ax1 = self.fig.add_subplot(121)
self.ax2 = self.fig.add_subplot(122, sharex=self.ax1, sharey=self.ax1)
self.axes=[self.ax1, self.ax2]
self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
self.canvas.setSizePolicy(QtWidgets.QSizePolicy.Expanding,
QtWidgets.QSizePolicy.Expanding)
self.canvas.updateGeometry()
self.dropdown1 = QtWidgets.QComboBox()
self.dropdown1.addItems(["sex", "time", "smoker"])
self.dropdown2 = QtWidgets.QComboBox()
self.dropdown2.addItems(["sex", "time", "smoker", "day"])
self.dropdown2.setCurrentIndex(2)
self.dropdown1.currentIndexChanged.connect(self.update)
self.dropdown2.currentIndexChanged.connect(self.update)
self.label = QtWidgets.QLabel("A plot:")
self.layout = QtWidgets.QGridLayout(self.main_widget)
self.layout.addWidget(QtWidgets.QLabel("Select category for subplots"))
self.layout.addWidget(self.dropdown1)
self.layout.addWidget(QtWidgets.QLabel("Select category for markers"))
self.layout.addWidget(self.dropdown2)
self.layout.addWidget(self.canvas)
self.setCentralWidget(self.main_widget)
self.show()
self.update()
def update(self):
colors=["b", "r", "g", "y", "k", "c"]
self.ax1.clear()
self.ax2.clear()
cat1 = self.dropdown1.currentText()
cat2 = self.dropdown2.currentText()
print (cat1, cat2)
for i, value in enumerate(tips[cat1].unique().get_values()):
print ("value ", value)
df = tips.loc[tips[cat1] == value]
self.axes[i].set_title(cat1 + ": " + value)
for j, value2 in enumerate(df[cat2].unique().get_values()):
print ("value2 ", value2)
df.loc[ tips[cat2] == value2 ].plot(kind="scatter", x="total_bill", y="tip",
ax=self.axes[i], c=colors[j], label=value2)
self.axes[i].legend()
self.fig.canvas.draw_idle()
if __name__ == '__main__':
import sys
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
ex = MainWindow()
sys.exit(app.exec_())