Python 让PySide使用matplotlib

我已尝试运行，但出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File ".\matplotlibPySide.py", line 24, in <module>
    win.setCentralWidget(canvas)
TypeError: 'PySide.QtGui.QMainWindow.setCentralWidget' called with wrong argument types:
  PySide.QtGui.QMainWindow.setCentralWidget(FigureCanvasQTAgg)
Supported signatures:
  PySide.QtGui.QMainWindow.setCentralWidget(PySide.QtGui.QWidget)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“\matplotlibPySide.py”，第24行，在
win.setCentralWidget（画布）
TypeError：“PySide.QtGui.QMainWindow.setCentralWidget”调用时参数类型错误：
PySide.QtGui.QMainWindow.setCentralWidget（图CANVASQTAGG）
支持的签名：
PySide.QtGui.QMainWindow.setCentralWidget（PySide.QtGui.QWidget）

我正在构建一个简单的科学数据记录器，最终将用于商业应用，因此我确实需要PySide的LGPL和绘图功能。有没有人有过如何让这项工作或其他绘图包或想法的经验

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提前谢谢。

我想你可能已经在matplotlib邮件列表上发布了这篇文章。但以防万一有人在寻找答案。最好的选择是使用Github上的主分支，但如果您不能或不知道如何使用Github版本，则可以使用以下代码在PySide中呈现绘图

import numpy as np
from matplotlib import use
use('AGG')
from matplotlib.transforms import Bbox
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.pylab import *
from PySide import QtCore,QtGui

rect = Rectangle((-1, -1), 2, 2, facecolor="#aaaaaa")
gca().add_patch(rect)
bbox = Bbox.from_bounds(-1, -1, 2, 2)

for i in range(12):
    vertices = (np.random.random((4, 2)) - 0.5) * 6.0
    vertices = np.ma.masked_array(vertices, [[False, False], [True, True], [False, False], [False, False]])
    path = Path(vertices)
    if path.intersects_bbox(bbox):
        color = 'r'
    else:
        color = 'b'
    plot(vertices[:,0], vertices[:,1], color=color)

app = QtGui.QApplication(sys.argv)
gcf().canvas.draw()

stringBuffer = gcf().canvas.buffer_rgba(0,0)
l, b, w, h = gcf().bbox.bounds

qImage = QtGui.QImage(stringBuffer, 
                      w,
                      h,
                      QtGui.QImage.Format_ARGB32)

scene = QtGui.QGraphicsScene()
view = QtGui.QGraphicsView(scene)
pixmap = QtGui.QPixmap.fromImage(qImage)
pixmapItem = QtGui.QGraphicsPixmapItem(pixmap)
scene.addItem(pixmapItem)
view.show()

app.exec_()

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你提到的例子是：

有效，但您可能需要建议使用PySide：

...
matplotlib.use('Qt4Agg')
matplotlib.rcParams['backend.qt4']='PySide'
import pylab
...

我也有类似的目标（LGPL，潜在的商业用途），下面是我如何让它发挥作用的

创建matplotlib小部件（有关PyQt的更详细信息，请参阅）：

在Qt Designer中，我创建了一个空白小部件来保存我的绘图，然后当我

\uuuu init\uuuu

主窗口时，我调用setupPlot：

def  setupPlot(self):
    # create a matplotlib widget
    self.DataPlot = MatplotlibWidget()
    # create a layout inside the blank widget and add the matplotlib widget        
    layout = QtGui.QVBoxLayout(self.ui.widget_PlotArea)        
    layout.addWidget(self.DataPlot,1)

然后根据需要调用plotDataPoints：

def plotDataPoints(self,x,y):        
    self.DataPlot.axes.clear()
    self.DataPlot.axes.plot(x,y,'bo-')
    self.DataPlot.draw()

---

注意：每次都会清除并重新绘制整个绘图（因为我的数据形状不断变化），因此速度不快。

请尝试跳过此处的示例代码，并使用最新的matplotlib git提示进行尝试。（请注意，您需要具有各种构建依赖项。它不是纯python。）一个月前，qt后端添加了完整的PySide支持，但尚未发布。您喜欢的代码只是一种变通方法。matplotlib的较新版本将完全支持pyside。在本例中，为什么要导入pylab？如果没有这一行，就可以正常工作。@JuanPablo不需要导入pylab，但我认为在实际导入pylab或pyplot之前，您需要尽可能多地配置Matplotlib。。。苏尔特！

def plotDataPoints(self,x,y):        
    self.DataPlot.axes.clear()
    self.DataPlot.axes.plot(x,y,'bo-')
    self.DataPlot.draw()