PyQtGraph - 设置条形图的光标

PyQtGraph是一个用于Python的交互式图形和数据可视化库。它可以创建各种类型的图表，包括条形图。该库还提供了许多功能，例如巨大数据集的高性能渲染和数据的实时更新。

在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyQtGraph创建条形图，并添加一个光标以显示数据点的值。这将使图表更具交互性，并允许用户更轻松地识别数据点的值。

安装PyQtGraph

在开始创建条形图之前，我们需要先安装PyQtGraph。可以使用pip安装该库，只需要在命令行中输入以下命令即可：

pip install pyqtgraph

创建条形图

首先，我们需要导入PyQtGraph和PyQt5：

import pyqtgraph as pg
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow

接下来，我们创建一个QMainWindow并使用pg.PlotWidget作为中央窗口部件：

app = QApplication([])
window = QMainWindow()
plot_widget = pg.PlotWidget()
window.setCentralWidget(plot_widget)
window.show()

我们现在可以创建一个简单的条形图，该图将显示一些任意数据。在下面的示例中，我们使用pg.BarGraphItem创建一个条形图，该图将显示三个数据点：

data = [("A", 1), ("B", 3), ("C", 2)]
bars = pg.BarGraphItem(x=[i for i in range(len(data))], height=[item[1] for item in data], width=0.6, brush='b')
plot_widget.addItem(bars)

最后，我们可以使用pg.AxisItem添加X和Y轴标签：

x_axis = pg.AxisItem('bottom', showValues=True)
y_axis = pg.AxisItem('left', showValues=True)
plot_widget.getAxis('bottom').setLabel('X Label')
plot_widget.getAxis('left').setLabel('Y Label')

现在，我们已经创建了一个简单的条形图，并且可以看到每个数据点的高度已正确设置。

添加光标

接下来，我们将添加一个光标到图表中。我们将使用pg.InfiniteLine创建一个垂直线，该线将跟踪鼠标光标的位置。然后，我们将更新一个QLabel以显示与数据点相对应的值：

cursor_label = pg.LabelItem(justify='right')
plot_widget.addItem(cursor_label)
v_line = pg.InfiniteLine(angle=90, movable=False)
plot_widget.addItem(v_line)

def move_cursor(event):
    pos = event.pos()
    if plot_widget.sceneBoundingRect().contains(pos):
        mouse_point = plot_widget.plotItem.vb.mapSceneToView(pos)
        index = int(mouse_point.x())
        if 0 <= index < len(data):
            x = index
            y = data[index][1]
            cursor_label.setText(f"<span style='font-size: 12pt'>x={x}, y={y}</span>")
            v_line.setPos(x)

plot_widget.scene().sigMouseMoved.connect(move_cursor)

在这个示例中，我们首先创建了一个LabelItem，用于显示与数据点相对应的值。我们还创建了一个垂直线，该线跟踪光标位置，并在与数据点对齐时显示。move_cursor函数处理sigMouseMoved信号，并计算数据点的位置。然后，它更新LabelItem以显示数据值，并将垂直线位置设置为数据点的X坐标。

完整代码

下面是添加光标之后的完整代码片段：

import pyqtgraph as pg
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow

app = QApplication([])

window = QMainWindow()

plot_widget = pg.PlotWidget()
window.setCentralWidget(plot_widget)

data = [("A", 1), ("B", 3), ("C", 2)]
bars = pg.BarGraphItem(x=[i for i in range(len(data))], height=[item[1] for item in data], width=0.6, brush='b')
plot_widget.addItem(bars)

x_axis = pg.AxisItem('bottom', showValues=True)
y_axis = pg.AxisItem('left', showValues=True)
plot_widget.getAxis('bottom').setLabel('X Label')
plot_widget.getAxis('left').setLabel('Y Label')

cursor_label = pg.LabelItem(justify='right')
plot_widget.addItem(cursor_label)
v_line = pg.InfiniteLine(angle=90, movable=False)
plot_widget.addItem(v_line)

def move_cursor(event):
    pos = event.pos()
    if plot_widget.sceneBoundingRect().contains(pos):
        mouse_point = plot_widget.plotItem.vb.mapSceneToView(pos)
        index = int(mouse_point.x())
        if 0 <= index < len(data):
            x = index
            y = data[index][1]
            cursor_label.setText(f"<span style='font-size: 12pt'>x={x}, y={y}</span>")
            v_line.setPos(x)

plot_widget.scene().sigMouseMoved.connect(move_cursor)

window.show()

app.exec_()

结论

在这篇文章中，我们学习了如何使用PyQtGraph创建条形图，并添加一个光标以显示数据点的值。与典型的静态图表相比，交互式图表可以更好地向用户传递意义。这些方法可以帮助我们更好地探索我们的数据并更好地了解它们。