PyQtGraph - 设置散点图的点数据

PyQtGraph是一款开源的Python图形库，可以用于大规模数据的可视化。在绘制散点图时，我们需要设置点的数据。本文将介绍如何使用PyQtGraph设置散点图的点数据。

代码示例

下面的代码示例展示了如何使用PyQtGraph绘制散点图并设置点数据：

import PyQt5.QtWidgets as qtw
import pyqtgraph as pg
import numpy as np

# 创建窗口和视图
app = qtw.QApplication([])
win = pg.GraphicsWindow(title='Scatter Plot')
view = win.addViewBox()

# 生成点的数据
pos = np.random.normal(size=(1000, 2), scale=1e-5)

# 绘制散点图
scatter = pg.ScatterPlotItem(pos=pos, size=1, pen=pg.mkPen(None), brush=pg.mkBrush(255, 255, 255, 120))
view.addItem(scatter)

# 显示视图
win.show()
app.exec_()

在上面的代码中，我们首先创建了一个窗口和一个视图。然后，我们使用numpy库生成了1000个二维点的数据（使用正态分布生成）。接着，我们使用ScatterPlotItem类创建了一个散点图，并通过pos参数设置了点的位置数据。size参数设置了点的大小。pen和brush参数用于设置点的颜色和边框。最后，我们将散点图添加到视图中，并显示了整个窗口。

修改点数据

在实际应用中，我们可能需要根据数据变化来动态更新点的位置。下面的代码示例演示了如何动态地更新散点图的点数据：

import PyQt5.QtWidgets as qtw
import pyqtgraph as pg
import numpy as np

# 创建窗口和视图
app = qtw.QApplication([])
win = pg.GraphicsWindow(title='Scatter Plot')
view = win.addViewBox()

# 生成点的数据
pos = np.random.normal(size=(1000, 2))

# 绘制散点图
scatter = pg.ScatterPlotItem(pos=pos, size=1, pen=pg.mkPen(None), brush=pg.mkBrush(255, 255, 255, 120))
view.addItem(scatter)

# 更新点的位置
for i in range(100):
    pos += np.random.normal(size=(1000, 2), scale=0.1)
    scatter.setData(pos=pos)
    pg.QtGui.QApplication.processEvents()

# 显示视图
win.show()
app.exec_()

在上面的代码中，我们首先创建了一个窗口和一个视图。然后，我们使用numpy库生成了1000个二维点的数据（使用正态分布生成）。接着，我们使用ScatterPlotItem类创建了一个散点图，并通过pos参数设置了点的位置数据。size参数设置了点的大小。pen和brush参数用于设置点的颜色和边框。

然后，我们使用一个循环来更新点的位置。在每次迭代中，我们使用setData方法更新了散点图的点数据，并通过processEvents方法保证了程序可以动态地更新图像。最后，我们将整个窗口显示出来。

总结

本文介绍了如何使用PyQtGraph绘制散点图并设置点数据。通过本文的介绍，读者可以了解到如何使用PyQtGraph绘制散点图并动态更新点数据。