Получение PySide для работы с matplotlib

Я попытался запустить пример на веб-сайте SciPy, но я получаю эту ошибку:

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)

Я создаю простой научный регистратор данных, который в конечном итоге будет использоваться в коммерческих приложениях, поэтому мне действительно нужны как LGPL от PySide, так и функции построения графиков. Есть ли у кого-нибудь опыт в том, как заставить это работать или альтернативные планы или идеи создания пакетов?

Спасибо заранее.

Ответ 1

Пример, который вы упомянули:

http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/PySide

работает, но вам может потребоваться использование PySide:

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

Ответ 2

У меня были аналогичные цели (LGPL, потенциальное коммерческое использование), и вот, как я в итоге начал работать.

Создайте виджет matplotlib (см. здесь для более подробного описания для PyQt):

import matplotlib

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

from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

class MatplotlibWidget(FigureCanvas):

    def __init__(self, parent=None,xlabel='x',ylabel='y',title='Title'):
        super(MatplotlibWidget, self).__init__(Figure())

        self.setParent(parent)
        self.figure = Figure()
        self.canvas = FigureCanvas(self.figure)
        self.axes = self.figure.add_subplot(111)

        self.axes.set_xlabel(xlabel)
        self.axes.set_ylabel(ylabel)
        self.axes.set_title(title)

В Qt Designer я создал пустой виджет для хранения моего графика, а затем, когда я __init__ в главном окне, я вызываю 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)

Затем я вызываю plotDataPoints по мере необходимости:

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

Примечание. Это очищает и перерисовывает весь график каждый раз (поскольку форма моих данных продолжает меняться), и поэтому не быстро.

Ответ 3

Я думаю, вы, возможно, разместили это в списке рассылки matplotlib. Но на всякий случай кто-то ищет ответ. Лучше всего использовать мастер-ветвь в Github, но если вы не можете или не знаете, как работать с версией Github, вы можете использовать следующий код для отображения графика в PySide.

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_()