DearPyGui 绘图功能全面解析：从基础图表到高级交互-优快云博客

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DearPyGui 绘图功能全面解析：从基础图表到高级交互

DearPyGui Dear PyGui: A fast and powerful Graphical User Interface Toolkit for Python with minimal dependencies 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DearPyGui

DearPyGui 是一个轻量级的 Python GUI 框架，特别适合数据可视化和快速开发交互式应用。本文将深入探讨其强大的绘图功能，帮助开发者掌握从基础图表到高级交互的实现方法。

一、绘图基础结构

DearPyGui 的绘图系统由几个核心组件构成：

X轴：每个图表只能有一个X轴，负责水平方向的数据缩放
Y轴：每个图表最多可包含三个Y轴，用于不同量级数据的展示
数据系列：实际承载数据的容器，必须附加到Y轴上
图例（可选）：显示系列标签并允许用户切换可见性

# 基础绘图示例
import dearpygui.dearpygui as dpg
from math import sin

dpg.create_context()

# 生成正弦波数据
x_data = [i/1000 for i in range(500)]
y_data = [0.5 + 0.5*sin(50*x) for x in x_data]

with dpg.window(label="基础绘图"):
    with dpg.plot(label="正弦波", height=400, width=400):
        dpg.add_plot_legend()  # 添加图例
        dpg.add_plot_axis(dpg.mvXAxis, label="X轴")
        y_axis = dpg.add_plot_axis(dpg.mvYAxis, label="Y轴")
        dpg.add_line_series(x_data, y_data, label="正弦波", parent=y_axis)

dpg.setup_dearpygui()
dpg.show_viewport()
dpg.start_dearpygui()
dpg.destroy_context()

二、动态数据更新

实际应用中，数据经常需要动态更新。DearPyGui 提供了多种更新方式：

直接设置系列值
删除并重新添加系列
清空Y轴后重新添加

def update_data():
    new_y = [0.5 + 0.5*cos(50*x) for x in x_data]
    dpg.set_value(series_tag, [x_data, new_y])  # 直接更新数据
    dpg.set_item_label(series_tag, "更新后的余弦波")

三、轴控制与自定义

3.1 轴限制控制

DearPyGui 提供了丰富的轴控制函数：

set_axis_limits()：手动设置轴范围
get_axis_limits()：获取当前轴范围
fit_axis_data()：自动适配数据范围
set_axis_limits_constraints()：设置轴限制约束

# 设置Y轴范围为0-100
dpg.set_axis_limits(y_axis, 0, 100)

# 自动适配数据范围
dpg.fit_axis_data(y_axis)

3.2 自定义轴标签

# 自定义X轴刻度
ticks = [("第一点", 10), ("中点", 50), ("最后点", 90)]
dpg.set_axis_ticks(x_axis, ticks)

四、高级绘图功能

4.1 多Y轴图表

with dpg.plot(label="多Y轴示例"):
    dpg.add_plot_axis(dpg.mvXAxis, label="X轴")
    
    # 第一个Y轴（左侧）
    y1 = dpg.add_plot_axis(dpg.mvYAxis, label="Y1")
    dpg.add_line_series(x_data, y_data, parent=y1)
    
    # 第二个Y轴（右侧）
    y2 = dpg.add_plot_axis(dpg.mvYAxis2, label="Y2")
    dpg.add_scatter_series(x_data, y_data, parent=y2)

4.2 图表标注

# 添加标注点
dpg.add_plot_annotation(label="峰值点", 
                        default_value=(0.5, 1.0),
                        offset=(10, -10),
                        color=[255, 0, 0, 255])

4.3 可拖动元素

# 添加可拖动线
dpg.add_drag_line(label="参考线",
                 default_value=0.5,
                 color=[0, 255, 0, 255],
                 callback=line_moved_callback)

# 添加可拖动点
dpg.add_drag_point(label="关键点",
                  default_value=(0.3, 0.7),
                  color=[255, 0, 255, 255])

五、交互功能

5.1 区域查询

def query_callback(sender, app_data):
    # app_data包含查询区域的坐标范围
    print(f"查询区域: X[{app_data[0]}-{app_data[1]}], Y[{app_data[2]}-{app_data[3]}]")

with dpg.plot(query=True, callback=query_callback):
    # ...添加轴和系列...

5.2 自定义上下文菜单

series = dpg.add_line_series(x_data, y_data, label="可操作系列")

# 添加到系列的UI元素会出现在右键菜单中
dpg.add_button(label="导出数据", parent=series)
dpg.add_slider_float(label="透明度调整", parent=series)

六、自定义系列渲染（1.6+）

DearPyGui 1.6版本引入了自定义系列渲染功能，允许开发者完全控制数据点的绘制方式。

def custom_render_callback(sender, app_data):
    # app_data包含转换后的坐标等信息
    helper_data = app_data[0]
    points_x = app_data[1]  # X坐标（像素空间）
    points_y = app_data[2]  # Y坐标（像素空间）
    
    # 自定义绘制逻辑
    for x, y in zip(points_x, points_y):
        dpg.draw_circle((x, y), 10, fill=(255, 0, 0, 255))

# 创建自定义系列
dpg.add_custom_series(x_data, y_data, 
                     channel_count=2,
                     callback=custom_render_callback)