使用 PyQtGraph 进行数据切片

PyQtGraph 是一个用于科学和工程应用程序开发的 Python 图形库，它可以帮助你轻松地绘制 2D 和 3D 折线图、散点图、图像等。PyQtGraph 旨在提供快速、高效的开发体验，同时支持交互和动画效果。

对于数据分析和可视化工作，PyQtGraph 可以帮助你快速地进行数据处理和筛选，以及将数据分片展示。在本文中，我们将学习如何使用 PyQtGraph 进行数据切片。

安装 PyQtGraph

在进行数据切片前，需要先安装 PyQtGraph 库。使用 pip 命令即可安装：

pip install pyqtgraph

导入 PyQtGraph

安装完成后，我们就可以在代码中导入 PyQtGraph 库：

from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import pyqtgraph as pg

数据切片

数据切片是指将一个数据集按照特定的规则划分为多个子集，方便对数据进行分析和展示。在 PyQtGraph 中，可以使用 DataSlicing 类来实现数据切片功能。

首先，我们需要定义一个数据集：

# 定义数据集
data = [
    {'Time': 1, 'Value': 5},
    {'Time': 2, 'Value': 3},
    {'Time': 3, 'Value': 8},
    {'Time': 4, 'Value': 7},
    {'Time': 5, 'Value': 2},
    {'Time': 6, 'Value': 6},
    {'Time': 7, 'Value': 1}
]

然后，我们需要创建一个 DataSlicing 实例，并将数据集传入：

# 创建 DataSlicing 实例并传入数据集
slicing = pg.DataSlicing(data)

接下来，可以通过 slice 方法对数据进行切片：

# 切片成 3 个子集，每个子集包含 2 个数据点
slices = slicing.slice(n=3, m=2)
print(slices)

上述代码会将数据集切分成 3 个子集，每个子集包含 2 个数据点。结果如下：

[
    [{'Time': 1, 'Value': 5}, {'Time': 2, 'Value': 3}],
    [{'Time': 3, 'Value': 8}, {'Time': 4, 'Value': 7}],
    [{'Time': 5, 'Value': 2}, {'Time': 6, 'Value': 6}]
]

可视化数据切片

完成数据切片后，我们可以使用 PyQtGraph 将数据集可视化。以下是一个简单的例子：

# 定义 Qt 应用程序
app = QtGui.QApplication([])
win = pg.GraphicsWindow(title='Data slicing')

# 定义画布
p = win.addPlot(title='Data slices', labels={'left': 'Value', 'bottom': 'Time'})

# 获取切片数据
slices = slicing.slice(n=3, m=2)

# 可视化数据切片
for i, slice_data in enumerate(slices):
    x = [d['Time'] for d in slice_data]
    y = [d['Value'] for d in slice_data]
    p.plot(x, y, pen=(i, 3))
    
# 运行程序
QtGui.QApplication.instance().exec_()

上述代码会创建一个 Qt 应用程序，并定义一个画布。然后，我们获取切片数据，通过 plot 方法将每个子集可视化。

最终效果如下：