Matplotlib¶
Este es un ejemplo que muestra cómo agregar gráficas de matplotlib a una GUI de PyQt.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Ejemplo de ventana con gráfica de matplotlib
"""
#importamos las librerías necesarias
import sys
import math
from PyQt5 import QtWidgets, uic
# Para trabajar con PyQt y matplotlib
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import NavigationToolbar2QT as Toolbar
from matplotlib.pyplot import figure
#Carga la interfaz gráfica y conecta los botones
class Ventana(QtWidgets.QMainWindow):
'''Esta es la clase principal'''
#Inicializamos la ventana y conectamos los botones
def __init__(self, padre=None):
#Inicializa la ventana
QtWidgets.QMainWindow.__init__(self, padre)
uic.loadUi("matplotlib.ui",self) #Lee el archivo de QtDesigner
#Crea las gráficas
figura = figure(tight_layout=True)
self.canvas = FigureCanvas(figura)
toolbar = Toolbar(self.canvas, self)
#Widget para graficar
self.verticalLayout.addWidget(toolbar)
self.verticalLayout.addWidget(self.canvas)
self.ax = figura.add_subplot(111)
#Botón
self.pushButton.clicked.connect(self.make_plot)
def make_plot(self):
#Se verifican los line edit y crea la señal
if (self.lineEdit_3.text() != "" and
self.lineEdit_2.text() != "" and
self.lineEdit.text() != ""):
Vp = float(self.lineEdit_3.text()) # Voltios
fre = float(self.lineEdit_2.text()) # Hz
w = 2*math.pi*fre # rad/s
fi = float(self.lineEdit.text()) # rad
# Función a graficar
def f1(t):
return Vp*math.sin(w*t+fi)
# Listas con datos a graficar
t = []
v = []
ciclos = 5 # Ciclos a graficar
puntos = 30 # Puntos por ciclo
T = 1/fre # Periodo
deltat = T / puntos # Distancia entre puntos
ti = 0 # Tiempo inicial
# Calculo las parejas de puntos
for i in range(puntos*ciclos+1):
t.append(ti)
v.append(f1(ti))
ti = ti + deltat
#Descarta la gráfica anterior
self.ax.cla()
#Grafica la señal
self.ax.plot(t, v)
self.canvas.draw()
else:
print("Error en los datos de entrada.\n")
# se crea la instancia de la aplicación
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
# se crea la instancia de la ventana
miVentana = Ventana()
miVentana.make_plot() #Se crea la gráfica inicial
# se muestra la ventana
miVentana.show()
# se entrega el control al sistema operativo
sys.exit(app.exec_())
El resultado es el siguiente:
La ventana permite ingresar la amplitud en V, la frecuencia en Hz y la fase inicial en Rad. Al llenar todos los campos, con el botón graficar se actualiza la gráfica con los parámetros actuales ingresados.
A continuación se explica el código por partes:
#importamos las librerías necesarias
import sys
import math
from PyQt5 import QtWidgets, uic
# Para trabajar con PyQt y matplotlib
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import NavigationToolbar2QT as Toolbar
from matplotlib.pyplot import figure
Aquí se importan los módulos necesarios como math, sys y algunos de PyQt. Los últimos tres son necesarios para agregar la gráfica a la interfaz.
#Carga la interfaz gráfica y conecta los botones
class Ventana(QtWidgets.QMainWindow):
'''Esta es la clase principal'''
#Inicializamos la ventana y conectamos los botones
def __init__(self, padre=None):
#Inicializa la ventana
QtWidgets.QMainWindow.__init__(self, padre)
uic.loadUi("matplotlib.ui",self) #Lee el archivo de QtDesigner
#Crea las gráficas
figura = figure(tight_layout=True)
self.canvas = FigureCanvas(figura)
toolbar = Toolbar(self.canvas, self)
#Widget para graficar
self.verticalLayout.addWidget(toolbar)
self.verticalLayout.addWidget(self.canvas)
self.ax = figura.add_subplot(111)
#Botón
self.pushButton.clicked.connect(self.make_plot)
En esta parte del código se inicializa la clase Ventana y se lee el archivo .ui de QtDesigner. Además, se crea la figura y la barra de herramientas que se agrega al widget para graficar (llamado verticalWidget en QtDesigner pero en el código se usa su nombre verticalLayout que se encuentra en la propiedad layoutName). También se conecta el botón a la función para graficar.
def make_plot(self):
#Se verifican los line edit y crea la señal
if (self.lineEdit_3.text() != "" and
self.lineEdit_2.text() != "" and
self.lineEdit.text() != ""):
Vp = float(self.lineEdit_3.text()) # Voltios
fre = float(self.lineEdit_2.text()) # Hz
w = 2*math.pi*fre # rad/s
fi = float(self.lineEdit.text()) # rad
# Función a graficar
def f1(t):
return Vp*math.sin(w*t+fi)
# Listas con datos a graficar
t = []
v = []
ciclos = 5 # Ciclos a graficar
puntos = 30 # Puntos por ciclo
T = 1/fre # Periodo
deltat = T / puntos # Distancia entre puntos
ti = 0 # Tiempo inicial
# Calculo las parejas de puntos
for i in range(puntos*ciclos+1):
t.append(ti)
v.append(f1(ti))
ti = ti + deltat
#Descarta la gráfica anterior
self.ax.cla()
#Grafica la señal
self.ax.plot(t, v)
self.canvas.draw()
else:
print("Error en los datos de entrada.\n")
Como su nombre make_plot lo indica, se define una función que crea la gráfica y la agrega a la interfaz. La función no tiene parámetros de entrada debido a que las variables para graficar las obtiene a partir de los valores ingresados en los line edit. Esto se hace en las primeras líneas de la función, por ejemplo para Vp, por medio de float(self.lineEdit_3.text()) se obtiene el valor de la amplitud ingresado en el line edit correspondiente de la interfaz. Así mismo para la frecuencia fre y la fase inicial fi. Si no se ingresan valores válidos en los line edit, se muestra un mensaje de error.
Con los tres valores obtenidos de los line edit, es posible hallar las listas de tiempo y tensión; para esto se define la función f1 que retorna la función sinusoidal, la cantidad de ciclos a gráficar, el número de puntos por ciclo y el periodo, para finalmente hallar la separación entre puntos. Con esta información y la función f1 se llenan las listas de tiempo y tensión que se van a graficar.
# se crea la instancia de la aplicación
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
# se crea la instancia de la ventana
miVentana = Ventana()
miVentana.make_plot() #Se crea la gráfica inicial
# se muestra la ventana
miVentana.show()
# se entrega el control al sistema operativo
sys.exit(app.exec_())
Finalmente, se crea la instancia de la clase Ventana y se ejecuta la aplicación. Además se ejecuta el método make_plot para mostrar una gráfica con los valores predeterminados en la ventana.