一、pyqt5的UI中嵌入matplotlib的方法

1、匯入模組

匯入模組比較簡單，首先宣告使用pyqt5，通過FigureCanvasQTAgg建立畫布，可以將畫布的影象顯示到UI，相當於pyqt5的一個控制元件，後面的繪圖就建立在這個畫布上，然後把這個畫布當中pyqt5的控制元件新增到pyqt5的UI上，其次要匯入matplotlib.figure的Figure ，這裡要注意的是matplotlib.figure中的Figure，不是matplotlib.pyplot模組中的Figure，要區分清楚。

import matplotlib
matplotlib.use("Qt5Agg") # 宣告使用pyqt5
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg # pyqt5的畫布
import matplotlib.pyplot as plt
# matplotlib.figure 模組提供了頂層的Artist(圖中的所有可見元素都是Artist的子類)，它包含了所有的plot元素
from matplotlib.figure import Figure 

2、建立pyqt5畫布，並簡單設定樣式

建立一個畫布類，繼承上面匯入的FigureCanvasQTAgg，通過Figure 建立畫布，並且作為引數傳遞給父類FigureCanvasQTAgg（這裡是關鍵一步！沒有這一步後面一切都是白費，不會新增成功！），最後一步新增繪圖區self.axes

class MyMatplotlibFigure(FigureCanvasQTAgg):
  """
  建立一個畫布類，並把畫布放到FigureCanvasQTAgg
  """
  def __init__(self,width=10,heigh=10,dpi=100):
    plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'r' # 設定窗體顏色
    plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'b' # 設定繪圖區顏色
    self.width = width
    self.heigh = heigh
    self.dpi = dpi
    self.figs = Figure(figsize=(self.width,self.heigh),dpi=self.dpi)
    super(MyMatplotlibFigure,self).__init__(self.figs) # 在父類種啟用self.fig， 否則不能顯示影象
    self.axes = self.figs.add_subplot(111)

3、填上建立pyqt5畫布挖的坑

上面自定義的畫布類MyMatplotlibFigure寫的時候不會提示錯誤，但是當你繪圖的時候會傻眼了，因為沒有報錯但是閃退了！！！然後逐個把可疑的類和方法try… except … print(er)，希望python能告訴你原因，抱歉！最終結果是什麼都沒有得到！使用debug單步除錯慢慢分析，累死累活的一步一步看到最後新增畫布到pyqt5時，跳到一個模組backend_qt5.py檔案的第500行：if self.height() < 0 or self.width() < 0:從debug的變數分析中看到“(<class ‘TypeError'>,TypeError("‘int' object is not callable"),<traceback object at 0x000001C3E0397F08>)這是什麼鬼？

self.width = width
self.heigh = heigh
self.dpi = dpi

然後接著呼叫！問題就在這裡了，其實不管你後面有沒有呼叫，都會閃退！！！！！為什麼呢？
因為FigureCanvasQTAgg父類中匯入了backend_qt5.py模組，而backend_qt5模組內部也使用了相同的變數名self.width和self.heigh，所以呢，在這裡用上面的寫法就造成了對父類變數的覆蓋。正確的寫法：

class MyMatplotlibFigure(FigureCanvasQTAgg):
  """
  建立一個畫布類，並把畫布放到FigureCanvasQTAgg
  """
  def __init__(self,dpi=100):
    plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'r' # 設定窗體顏色
    plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'b' # 設定繪圖區顏色
    # 建立一個Figure,該Figure為matplotlib下的Figure，不是matplotlib.pyplot下面的Figure
    # 這裡還要注意，width,heigh可以直接呼叫引數，不能用self.width、self.heigh作為變數獲取，因為self.width、self.heigh 在模組中已經FigureCanvasQTAgg模組中使用，這裡定義會造成覆蓋
    self.figs = Figure(figsize=(width,heigh),dpi=dpi)
    super(MyMatplotlibFigure,self).__init__(self.figs) # 在父類種啟用self.fig， 否則不能顯示影象（就是在畫板上放置畫布）
    self.axes = self.figs.add_subplot(111) # 新增繪圖區

這裡直接使用傳參字元就可以了，這幾個引數後面用不到了，如果你能用到就隨便改個名字，比如self.w = width self.h = heigh

4、把畫布新增到pyqt5的UI中

這裡就比較簡單了，建立一個簡單的視窗，新增label，例項化上面建立的自定義畫布類，用變數self.canvas接收例項，這就相當於pyqt5的控制元件了，在label上建立佈局，佈局中新增畫布self.canvas
如果僅僅是把matplotlib的影象新增到Ui中，plotcos這個繪圖方法放哪裡都行，也可以在上面的自定義類中新增這個方法，只是最後繪圖的兩行簡單修改即可：

class MainDialogImgBW_(QtWidgets.QMainWindow):
  """
  建立UI主視窗，使用畫板類繪圖。
  """
  def __init__(self):
    super(MainDialogImgBW_,self).__init__()
    self.setWindowTitle("顯示matplotlib")
    self.setObjectName("widget")
    self.resize(800,600)
    self.label = QtWidgets.QLabel(self)
    self.label.setGeometry(QtCore.QRect(0,800,600))
    self.canvas = MyMatplotlibFigure(width=5,heigh=4,dpi=100)
    self.plotcos()
    self.hboxlayout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.label)
    self.hboxlayout.addWidget(self.canvas)

  def plotcos(self):
    # plt.clf()
    t = np.arange(0.0,5.0,0.01)
    s = np.cos(2 * np.pi * t)
    self.canvas.aexs.plot(t,s)
    self.canvas.figs.suptitle("sin") # 設定標題

二、實時重新整理matplotlib影象的坑

實時重新整理影象如果通過網路查詢，基本千篇一律的結果都是先clean清除之前的影象、重新plot、加上重繪draw（），從其它帖子找了最具代表性的三部曲步驟如下：

self.axes.cla()
self.axes.plot(x,y,'o',xx,yy)
self.draw()

這三部曲是沒錯，但是隻是他們說的有點簡單了，有些細節需要注意，否則一樣不會重新整理或者報錯閃退。需要注意的坑是draw（），因為他們帖子上寫的簡單，實在不知道他們的self有幾個意思，一般情況下這麼寫是錯的。**cla（）清空了繪圖區，plot（）重新繪製了影象，這兩個都是對繪圖區的操作，但是要draw()要重繪的是畫布層不是繪圖區。而且僅僅draw（）是不夠的，還要flush_events（）否則可能在重新整理畫布過程中中途偶然閃退。**完整的正確程式碼如下（上面的第4條例子大的寫法是繪圖方法在UI類內，下面的例子用另外一種寫法，在畫布類中建立繪圖方法）：

class MyMatplotlibFigure(FigureCanvasQTAgg):
  """
  建立一個畫布類，並把畫布放到FigureCanvasQTAgg
  """
  def __init__(self,該Figure為matplotlib下的Figure，不是matplotlib.pyplot下面的Figure
    self.figs = Figure(figsize=(width,self).__init__(self.figs) # 在父類種啟用self.fig， 
    self.axes = self.figs.add_subplot(111) # 新增繪圖區
  def mat_plot_drow_axes(self,t,s):
    """
    用清除畫布重新整理的方法繪圖
    :return:
    """
    self.axes.cla() # 清除繪圖區

    self.axes.spines['top'].set_visible(False) # 頂邊界不可見
    self.axes.spines['right'].set_visible(False) # 右邊界不可見
    # 設定左、下邊界在（0，0）處相交
    # self.axes.spines['bottom'].set_position(('data',0)) # 設定y軸線原點資料為 0
    self.axes.spines['left'].set_position(('data',0)) # 設定x軸線原點資料為 0
    self.axes.plot(t,s,'o-r',linewidth=0.5)
    self.figs.canvas.draw() # 這裡注意是畫布重繪，self.figs.canvas
    self.figs.canvas.flush_events() # 畫布重新整理self.figs.canvas

class MainDialogImgBW(QtWidgets.QMainWindow):
  """
  建立UI主視窗，使用畫板類繪圖。
  """
  def __init__(self):
    super(MainDialogImgBW_,0.01)
    s = np.cos(2 * np.pi * t)
    self.canvas.mat_plot_drow_axes(t,s)
    self.canvas.figs.suptitle("sin") # 設定標題


if __name__ == "__main__":
  app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
  main = MainDialogImgBW()
  main.show()
  sys.exit(app.exec_())

**需要注意的地方就是畫布重繪的寫法，既不是self.draw()也不是self.axes.draw()或self.figs.draw()，而是self.figs.canvas.draw()和self.figs.canvas.flush_events()，這裡比較坑的是寫這兩句程式碼時沒有智慧提醒！（我用的pycharm，也有可能是被這個坑了，不知道其他IDE是否會提醒）**這裡還要提醒的是隻有self.figs.canvas.draw()沒有self.figs.canvas.flush_events()時也會重繪，但是有可能在執行過程中閃退，所以還是加上比較安全。

三、實時更新matplotlib的另一種方法

上面是使用axes.cla()的方式重新整理圖表，但是你有可能會遇到，你要展示的下一個圖形於前面一次圖表完全不同，包括畫布背景色等都不同，那麼用上面的axes.cla()只清理繪圖區就不夠了，需要用得到清理畫布figure.clf()，這個地方你要看清楚，清理繪圖區方法是cla（），而清理畫布是clf（）一字之差。另外一個需要注意的地方就是，清理畫布後之前畫布上的繪圖區axes也清理了，需要重新新增axes，完整程式碼如下：

class MyMatplotlibFigure(FigureCanvasQTAgg):
  """
  建立一個畫布類，並把畫布放到FigureCanvasQTAgg
  """
  def __init__(self,dpi=100):
    # 建立一個Figure,self).__init__(self.figs) # 在父類種啟用self.fig， 
  def mat_plot_drow(self,s):
    """
    用清除畫布重新整理的方法繪圖
    :return:
    """
    self.figs.clf() # 清理畫布，這裡是clf()
    self.axes = self.figs.add_subplot(111) # 清理畫布後必須重新新增繪圖區
 self.axes.patch.set_facecolor("#01386a") # 設定ax區域背景顏色
    self.axes.patch.set_alpha(0.5) # 設定ax區域背景顏色透明度
    self.figs.patch.set_facecolor('#01386a') # 設定繪圖區域顏色
    self.axes.spines['bottom'].set_color('r') # 設定下邊界顏色
    self.axes.spines['top'].set_visible(False) # 頂邊界不可見
    self.axes.spines['right'].set_visible(False) # 右邊界不可見
    # 設定左、下邊界在（0，0）處相交
    # self.axes.spines['bottom'].set_position(('data',0.01)
    s = np.cos(2 * np.pi * t)
    self.canvas.mat_plot_drow(t,s)
    self.canvas.figs.suptitle("sin") # 設定標題


if __name__ == "__main__":
  app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
  main = MainDialogImgBW()
  main.show()
  sys.exit(app.exec_())

四、animation的方式重新整理matplotlib

如果你在UI中的重新整理頻率非常高，比如股票或期貨的tick資料，上面的重新整理方式就有點不夠用了，雖然也能重新整理但是又可能會閃屏的情況很不舒服，高頻重新整理還是用animation方式重新整理。
使用animation 需要增加匯入matplotlib.animation模組的FuncAnimation方法，全部匯入模組如下：

import matplotlib
matplotlib.use("Qt5Agg") # 宣告使用pyqt5
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg # pyqt5的畫布
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.figure import Figure 
from matplotlib.animation import FuncAnimation

FuncAnimation的基礎使用這裡就不贅述了，論壇內搜尋就可以找到，只提一個可能存在坑的地方，資料更新函式是巢狀在繪圖方法plot_tick內的（可不要以為這是格式錯誤）。這裡直接上程式碼：

class MyMatPlotAnimation(FigureCanvasQTAgg):
  """
  建立一個畫板類，並把畫布放到容器（畫板上）FigureCanvasQTAgg，再建立一個畫圖區
  """
  def __init__(self,dpi=dpi)
    super(MyMatPlotAnimation,self).__init__(self.figs) 
    self.figs.patch.set_facecolor('#01386a') # 設定繪圖區域顏色
    self.axes = self.figs.add_subplot(111)

  def set_mat_func(self,s):
    """
    初始化設定函式
    """
    self.t = t
    self.s = s
    self.axes.cla()
    self.axes.patch.set_facecolor("#01386a") # 設定ax區域背景顏色
    self.axes.patch.set_alpha(0.5) # 設定ax區域背景顏色透明度

    # self.axes.spines['top'].set_color('#01386a')
    self.axes.spines['top'].set_visible(False) # 頂邊界不可見
    self.axes.spines['right'].set_visible(False) # 右邊界不可見

    self.axes.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 設定ticks（刻度）的位置為下方
    self.axes.yaxis.set_ticks_position('left') # 設定ticks（刻度） 的位置為左側
    # 設定左、下邊界在（0，0）處相交
    # self.axes.spines['bottom'].set_position(('data',0)) # 設定x軸線再Y軸0位置
    self.axes.spines['left'].set_position(('data',0)) # 設定y軸在x軸0位置
    self.plot_line,= self.axes.plot([],[],'r-',linewidth=1) # 注意‘,'不可省略
    
  def plot_tick(self):
    plot_line = self.plot_line
    plot_axes = self.axes
    t = self.t
    
    def upgrade(i): # 注意這裡是plot_tick方法內的巢狀函式
      x_data = [] # 這裡注意如果是使用全域性變數self定義，可能會導致繪圖首位相聯
      y_data = []
      for i in range(len(t)):
        x_data.append(i)
        y_data.append(self.s[i])
      plot_axes.plot(x_data,y_data,linewidth=1)
      return plot_line,# 這裡也是注意‘,'不可省略，否則會報錯
      
    ani = FuncAnimation(self.figs,upgrade,blit=True,repeat=False)
    self.figs.canvas.draw() # 重繪還是必須要的

class MainDialogImgBW(QtWidgets.QMainWindow):
  def __init__(self):
    super(MainDialogImgBW_,600))
    self.canvas = MyMatPlotAnimation(width=5,dpi=100)
    self.plotcos()
    self.hboxlayout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.label)
    self.hboxlayout.addWidget(self.canvas)

  def plotcos(self):
    t = np.arange(0.0,0.01)
    s = np.cos(2 * np.pi * t)
    self.canvas.set_mat_func(t,s)
    self.canvas.plot_tick()


if __name__ == "__main__":
  app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
  main = MainDialogImgBW()
  main.show()
  sys.exit(app.exec_())

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