IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> Python知识库 -> pyside2 中qml显示matplotlib -> 正文阅读

[Python知识库]pyside2 中qml显示matplotlib

在pyside2中通过qml显示matplotlib中方便的科学计算绘图方式,找了好久,终于在万能的stackoverflow上找到,在此记录。原地址https://stackoverflow.com/questions/44474745/python-matplotlib-plot-inside-qml-layout

其原理通过matplotlib的 matplotlib.backends.backend_agg将图像绘制到FigureCanvasAgg并转成QImage。然后通过QQuickImageProvider将QImage传递给qml的Image。

test.py:

import sys
import os
import numpy as np

from PySide2.QtGui import QGuiApplication
from PySide2.QtQml import QQmlApplicationEngine
import PySide2.QtQml as QtQml
import PySide2.QtQuick as QtQuick
import PySide2.QtGui as QtGui
from matplotlib.figure import Figure
from PySide2.QtCore import QObject
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg

class MImageProvider(QtQuick.QQuickImageProvider):
    figures = dict()

    def __init__(self):
        QtQuick.QQuickImageProvider.__init__(self, QtQml.QQmlImageProviderBase.Image)

    def addFigure(self, name, **kwargs):
        figure = Figure(**kwargs)
        self.figures[name] = figure
        return figure

    def getFigure(self, name):
        return self.figures.get(name, None)

    def requestImage(self, p_str, w, h):
        figure = self.getFigure(p_str)
        if figure is None:
            return QtQuick.QQuickImageProvider.requestImage(self, p_str, (w, h))

        canvas = FigureCanvasAgg(figure)
        canvas.draw()

        w, h = canvas.get_width_height()
        img = QtGui.QImage(canvas.buffer_rgba(), w, h, QtGui.QImage.Format_RGBA8888).copy()
        return img

class MyUpdateController(QObject):
    def __init__(self):
        print("hello world")

        self.imgprovider = MImageProvider()
        figure = self.imgprovider.addFigure("hello", figsize=(10, 10))

        x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 22]
        y = np.sin(x)
        ax = figure.add_subplot(111)
        ax.plot(x, y)


if __name__ == "__main__":
    app = QGuiApplication(sys.argv)
    print("hello qml")
    upp = MyUpdateController()
    #qmlRegisterType()
    engine = QQmlApplicationEngine()
    engine.addImageProvider('myimg', upp.imgprovider)
    engine.load(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "main.qml"))

    if not engine.rootObjects():
        sys.exit(-1)
    sys.exit(app.exec_())

main.qml:

import QtQuick 2.0
import QtQuick.Window 2.15
import QtQuick.Controls 2.15
 
Window {
    id: root
    width: 1000
    height: 700
    visible: true
    color: "#002d2d2d"
    title: qsTr("Hello World")
    Rectangle{
        id: back
        anchors.fill: parent
        gradient: Gradient {
            GradientStop {
                position: 0
                color: "#434343"
            }
 
            GradientStop {
                position: 1
                color: "#000000"
            }
        }
 
        Image {
            id: image
            x: 26
            y: 70
            width: 510
            height: 504
            source: "image://myimg/hello"
            fillMode: Image.PreserveAspectFit
        }
    }
}

  Python知识库 最新文章
Python中String模块
【Python】 14-CVS文件操作
python的panda库读写文件
使用Nordic的nrf52840实现蓝牙DFU过程
【Python学习记录】numpy数组用法整理
Python学习笔记
python字符串和列表
python如何从txt文件中解析出有效的数据
Python编程从入门到实践自学/3.1-3.2
python变量
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-08-15 15:29:40  更:2021-08-15 15:31:07 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/15 10:41:53-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码