Python3.x+PyQtChart实现数据可视化界面（PyQtChart绘图；还有保存图片）和业务逻辑分离案例01_自己写的，有UI界面源代码

最新推荐文章于 2025-11-22 08:49:22 发布

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#Python3.x #PyQtChart #实现数据可视化

1、代码下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/higher80/10655324

2、用到的工具：pyqtchart，安装方法是 pip 方法安装；安装时要求较高版本的pyqt5（也是用pip方法安装；用conda方法安装后无效，也就是没有安装上），而较高版本的pyqt5则要求较高版本的python（比如python3.6.5）。我安装的是Anaconda3（Anaconda3 - 5.2.0，64位版本；Python3.6.5）版本。

3、参考资料：

（1）搜索 qt chart、qchart、pyqtchart等关键字；注意多看看qt下qt chart或qchart的资料，因为网上关于pyqtchart的资料较少，但pyqtchart的语法与qt chart或qchart的语法非常接近。

（2）上面1中下载代码里面有pyqtchart官网提供的案例；也有网上找到的案例，比如网址：https://github.com/892768447/PyQt

（3）pyqtchart官网：https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqtchart/download/

（4）qt chart官网：https://doc.qt.io/qt-5/qtcharts-index.html；qt chart官网有许多qt写的案例，也可以参考。

4、程序成功运行后如下图1：

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PyQt5文档下载及官方网站查询

TechCraze的博客

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首先，我们可以打开PyQt5的官方网站（https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/download5），在页面顶部的菜单栏中找到Documentation选项，并选择Stable(最新稳定版)或Latest(最新版本)进行查看。另外一个选择是使用Sphinx自动生成的PyQt5文档，该文档提供了更加友好的搜索和导航功能。总之，对于想要学习PyQt5的开发者来说，PyQt5提供了众多优质的文档和资料，只需要选择适合自己的方式进行阅读和学习即可。

pyqt5 生成饼图并保存成图片

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from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow import sys from PyQt5.QtChart import QChart, QChartView, QPieSeries, QPieSlice from PyQt5.QtGui import QPainter, QPen from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5 import QtCore,QtGui,QtWidgets class Window(

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1 条评论

only-lucky 2022.03.14
大佬，这种图怎么画

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PyQt5 图表 QtChart 安装 PyQt5 与 PyQtChart 安装 PyQt5 与 PyQtChart，PyQtChart 是主要用来呈现数据可视化的包。安装完后记得检验是否安装成功，以及确认版本，以确保安装是否完成。 # 安装命令 pip3 install PyQt5 PyQtChart # 检视命令 pip3 show PyQt5 PyQtChart 使用 PyQtChart PyQt5 可以利用 QtChart 来产生如先前 Matplotlib 或是 Pandas 包的图表效果，重要

Python3.x+Pyqt5实现界面和逻辑分离案例01_自己写的，有UI界面源代码

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Python3.x+Pyqt5实现界面和逻辑分离案例01，自己写的，有UI界面源代码。可以参考着写自己的代码。

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1、代码下载地址：https://download.csdn.net/download/higher80/105206722、程序成功运行后如下图1：图13、特点：（1）用 ChartDirector 6.1实现数据可视化；个人电脑上有这个库的破解版；比较好用。（2）用 label 显示图片；（3）用 QFileDialog 实现界面选择图片保存路径和文件名；同时，也是使用它获取了图片的全部保存路...

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PyQtChart 参考资料: https://blog.csdn.net/higher80/article/details/82253227

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pyqt 用pyqt做的小项目，其中有个需求是实时更新曲线图，在这里记录下调试的代码。pyqt和qt基本相同，可以参照C++版本qt的写法。 pyqtchart pyqtchart的资料可真少呀。搜了好久，最后还是结合C++版的文档和大佬们的博客做出来这个效果。中途看到了有大佬用pyecharts画图，用pyqt中的webview 组件来显示，这也不失为一种好方法。代码直接上代码 class Mainwindow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __in

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在PyQt5中，我们可以使用QChart模块来创建各种类型的图表，包括饼图。饼图是一种常用的数据可视化方式，用于展示不同类别在整体中的比例关系。此功能仅影响序列中的当前切片。如果添加了新切片，则默认标签可见性为False。不包含在PyQt5里面，需要另外安装。

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05-30

很高兴为您解答问题！如果您想要使用Python3.x和PyQtChart实现数据可视化界面，可以按照以下步骤进行操作： 1. 安装PyQtChart库。可以使用pip install PyQtChart命令进行安装。 2. 在PyQt中创建一个新的窗口，可以使用QMainWindow或QDialog类。 3. 在窗口中添加一个QChartView对象，用于显示图表。 4. 创建一个QChart对象，并将其设置为QChartView的图表。 5. 使用QLineSeries、QBarSeries、QSplineSeries等类创建数据系列，并将其添加到QChart对象中。 6. 使用QValueAxis、QCategoryAxis等类创建坐标轴，并将其添加到QChart对象中。 7. 使用QChart的其他方法设置图表的标题、图例、背景等属性。 8. 将业务逻辑与界面分离，将数据处理和图表绘制的代码放在不同的函数中。 9. 当用户触发某些事件时，调用相关函数更新图表。 10. 可以使用QPixmap和QPainter等类将图表保存为图片。下面是一个简单的示例代码，供您参考： ``` import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QSizePolicy, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QWidget, QPushButton, QFileDialog from PyQt5.QtChart import QChart, QLineSeries, QCategoryAxis, QValueAxis, QChartView from PyQt5.QtGui import QPainter, QPixmap class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 创建一个QChart对象 self.chart = QChart() self.chart.setTitle("数据可视化") # 创建一个QLineSeries对象并添加数据 series = QLineSeries() series.append(0, 6) series.append(2, 4) series.append(3, 8) series.append(7, 4) series.append(10, 5) # 将QLineSeries对象添加到QChart对象中 self.chart.addSeries(series) # 创建一个QCategoryAxis对象并设置坐标轴范围 axis_x = QCategoryAxis() axis_x.setRange(0, 10) axis_x.setLabelsFont(self.font()) axis_x.setTitleText("X轴") # 将QCategoryAxis对象添加到QChart对象中 self.chart.addAxis(axis_x, self.chart.ChartXAxis) # 创建一个QValueAxis对象并设置坐标轴范围 axis_y = QValueAxis() axis_y.setRange(0, 10) axis_y.setLabelsFont(self.font()) axis_y.setTitleText("Y轴") # 将QValueAxis对象添加到QChart对象中 self.chart.addAxis(axis_y, self.chart.ChartYAxis) # 将QLineSeries对象关联到坐标轴 series.attachAxis(axis_x) series.attachAxis(axis_y) # 创建一个QChartView对象并将QChart对象设置为其图表 self.chart_view = QChartView(self.chart) self.chart_view.setRenderHint(QPainter.Antialiasing) # 创建一个保存图片按钮 save_button = QPushButton("保存图片") save_button.clicked.connect(self.save_chart) # 创建一个布局，并将QChartView对象和按钮添加到其中 layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.chart_view) layout.addWidget(save_button) # 创建一个QWidget对象，并将布局设置为其布局 widget = QWidget() widget.setLayout(layout) # 将QWidget对象设置为主窗口的中央窗口 self.setCentralWidget(widget) def save_chart(self): # 弹出文件选择框，选择保存路径 file_path, _ = QFileDialog.getSaveFileName(self, "保存图片", "", "图片文件 (*.png *.jpg)") if file_path: # 创建一个QPixmap对象，大小为QChartView对象的大小 pixmap = QPixmap(self.chart_view.size()) # 使用QPainter将QChartView对象绘制到QPixmap对象上 painter = QPainter(pixmap) self.chart_view.render(painter) # 保存QPixmap对象为图片文件 pixmap.save(file_path) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 以上就是一个简单的使用Python3.x和PyQtChart实现数据可视化界面的例子，希望能对您有所帮助！