首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pyqtgraph不会显示整个数据

pyqtgraph是一个用于绘制科学和工程数据的Python库。它提供了高性能的绘图功能,可以在图形界面应用程序中显示数据。

当pyqtgraph不显示整个数据时,可能有以下几个原因和解决方法:

  1. 数据量过大:如果数据量非常大,超过了图形界面的显示范围,pyqtgraph可能只会显示部分数据。解决方法是缩小数据范围,只显示感兴趣的部分数据,或者使用滚动条等交互方式来浏览数据。
  2. 坐标轴范围设置不正确:pyqtgraph的坐标轴范围默认是自动调整的,但有时可能需要手动设置坐标轴范围来确保显示整个数据。可以使用setRange方法来设置坐标轴的范围,例如:plotWidget.setXRange(min_value, max_value)。
  3. 数据格式不正确:pyqtgraph要求数据以正确的格式传递给绘图函数。确保数据的类型和形状正确,并且按照正确的顺序传递给绘图函数。
  4. 绘图区域大小不足:如果pyqtgraph的绘图区域大小不足以显示整个数据,可以调整绘图区域的大小,或者使用滚动条等方式来浏览数据。

总之,当pyqtgraph不显示整个数据时,需要检查数据量、坐标轴范围、数据格式和绘图区域大小等因素,进行相应的调整和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用Python串口实时显示数据并绘图pyqtgraph(详细教程)

的使用 pip install pyqtgraph显示波形的界面 pip install PyQt5#界面要Qt的支持 pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库,相对于matplotlib...但发现Python无法进行移位操作,python是int类型是无精度类型,不会发生溢出而进行截取的情况,所以只能先转为二进制在移位,太麻烦,直接通过减去一个数的方法来实现了。...timer.start(1) # 多少ms调用一次 app.exec_() Python+pyqtgraph数据可视化:自定义坐标轴信息 方法1 其原则是,直接使用pyqtgraph...,用其创建绘图对象并绘制波形图 Python+pyqtgraph数据可视化之多条曲线绘制方法 pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库,相对于matplotlib库,由于其在内部实现方式上...对于多条曲线的快速绘制方式,有两种方案可供选择,一种是将多条曲线合并显示在一幅绘图区域上,另一种方案是将多条曲线显示在不同的绘图区域上,对于这两种绘制方案,下面通过例子来演示在Python语言中使用pyqtgraph

10.1K44
  • 推荐一款科研必备的Python数据可视化神器——PyQtGraph

    PyQtGraph PyQtGraph是一个纯python的图形和GUI库,构建于PyQt4/PySide和numpy之上,它主要用于数学/科学/工程应用方面。 ?...大多数使用pyqtgraph数据可视化的应用程序都会生成可交互缩放,平移和使用鼠标配置的小部件。 ? 安装很简单 ?...绘图方法 在pyqtgraph中绘制数据有几种基本的方法: pyqtgraph.plot():创建一个显示数据的新图形窗口 PlotWidget.plot():将一组新数据添加到现有的绘图小部件 PlotItem.plot...():将一组新数据添加到现有的绘图小部件 GraphicsLayout.addPlot():在网格中添加一个新的图形 所有这些方法都接收相同的基本参数,这些参数控制如何绘制数据显示图形: x - 可选的...点击左侧的例子,右边显示源代码,双击或者点击下方的“Run example”按钮,则可以运行该例子,如图 ?

    1.6K20

    9个动图带你进入PyQtGraph的强大可视化世界

    PyQtGraph是一个建立在PyQt/PySide之上的Python数据可视化图形界面库,其性能强、速度快,能够胜任大部分交互式的2D、3D图形绘制,可以搞定数据科学领域大量的数据可视化工作。...(title="使用参数来显示网格") x = np.cos(np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)) # 生成X轴数据 y = np.sin(np.linspace(0, 4*np.pi...实时数据更新绘图 # coding:utf-8 # 作者:州的先生 # 博客:https://zmister.com from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore import...(title="绘图数据更新") curve = p6.plot(pen='y') # 图形使用黄色画笔进行绘制 data = np.random.normal(size=(10,1000)) # 生成随机数据...p7.plot(y, fillLevel=0, brush=(50,50,200,100) ) p7.showAxis('bottom', False) # 底部坐标轴不显示 if

    7.4K11

    Python爬虫:抓取整个互联网的数据

    网络爬虫的主要目的是为其他系统提供数据源,如搜索引擎(Google、Baidu等)、深度学习、数据分析、大数据、API服务等。...如果从按抓取数据的范围进行分类,网络爬虫可以分为如下几类。 全网爬虫:用于抓取整个互联网的数据,主要用于搜索引擎(如Google、Baidu等)的数据源。...主要用于企业内部搜索引擎的数据源。 定向爬虫:这种爬虫的应用相当广泛,我们讨论的大多都是这种爬虫。这种爬虫只关心特定的数据,如网页中的PM2.5实时监测数据,天猫胸罩的销售记录、美团网的用户评论等。...抓取这些数据的目的也五花八门,有的是为了加工整理,供自己的程序使用,有的是为了统计分析,得到一些有价值的结果,例如,哪种颜色的胸罩卖的最好。 本文主要讲解第一类爬虫,全网爬虫的实现。...由于整个互联网的数据过于庞大,所以这里用了一些网页模拟整个互联网的页面,来模拟抓取这些页面。

    3.4K20

    那些不为人知的优秀python可视化库

    pyqtgraph pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库,相对于matplotlib库,由于内部实现方式上,使用了高速计算的numpy信号处理库以及Qt的GraphicsView...因此,它在大数据量的数字处理和快速显示方面有着巨大的优势,它适合于需要快速绘图更新、视频或实时交互性的操作场合。...另外,它不仅为各种数据提供了快速可交互式的图形显示,同时也提供了用于快速开发应用程序的各种小工具,如属性树、流程图等小部件,在数学、科学和工程领域都有着广泛的应用。...在数据的可视化方面,对于逐点刷新的情况也是比较多的,如在温度采集的时候,可能需要采集到一个点就要实时显示一个点,而前面的点不能丢掉,当显示满一屏时,整个波形向左逐点推进,右侧再填充显示一个新的数据点,给人一种整幅图形是向左逐点移动的显示效果...利用图形处理器 GPU 通过 OpenGL 库来显示非常大的数据集,包括: 支持数百万点阵的高质量交互式科学图表 实时的数据可视化展示 3D 模型的快速交互可视化 OpenGL 可视化演示 快速可伸缩的可视化部件

    2.9K10

    如何实时可视化渲染你的数据

    在之前介绍PyQtGraph的文章中,我们都是一次性的获取数据并将其绘制为图形。然而在很多场景中,我们都需要对实时的数据进行图形化展示。...比如: 股票的实时行情 仪器设备的实时状态等 这时候就需要对数据进行实时的更新和绘制。今天我们就来介绍一下在PyQtGraph中根据实时数据更新绘制图形。...我们的CPU使用率数据将会通过图形界面中间的画布部件显示出来。...三、在PyQtGraph中实时显示CPU数据 创建好了基础的图形界面之后,我们就可以实时获取电脑CPU的使用率然后将其绘制在图形界面上了。...在之前的文章中,我们知道pyqtgraph的绘图数据主要是通过setData()这个方法来转化为图形。

    2.4K50

    多线程环境下 PyQtGraph 绘画解决方案

    在我们多线程编译并且使用PyQtGraph进行绘图时,我们需要确保所有的图形操作都在主线程中执行,主要是因为PyQtGraph是在主线程中创建的,并且不是线程安全的。...下面我们将深入探讨在多线程环境下使用PyQtGraph绘图并做详细记录。1、问题背景在使用 PyQtGraph 绘图时,如果在主线程之外进行绘图操作,可能会出现绘图不生效或程序崩溃的问题。...然后,我们定义了一个绘图函数 draw(),这个函数将数据 data 绘制到 curve 上。接下来,我们将绘图函数封装成一个类 DrawingThread。...通过这种方式,我们可以在多线程环境下进行 PyQtGraph 绘图,并且不会出现绘图不生效或程序崩溃的问题。...最重要的需要注意的是,虽然数据生成过程是在工作线程中进行的,但数据传输和绘图更新操作都是在主线程中执行的,以确保PyQtGraph的线程安全性。如果有更多问题可以留言探讨。

    31710

    爬到数据不会解密可还行?

    比如某电商网站就在数据中使用了AES加密,其返回的数据如下图所示: ? 经过解密之后,我们可以得到真正的数据为,如下图所示: ?...接着,我们创建一个函数,用来对原始的数据进行加密: # 加密数据 def cryp_str(value): value = value.encode('utf-8') # 对数据进行utf-8编码...我们首先实例化一个AES类,然后将加密的十六进制数据转换为字符串形式,接着调用AES实例的decrypt()方法对数据进行解密即可,最后再对解密的数据进行解码,就可以得到原始的数据,其代码如下所示: #...('\0') 我们将之前AES加密的数据作为参数传入其中并运行,最后得到解密后的原始数据,如下图所示: ?...这样,我们就完成了使用Python对数据进行AES加密和解密。 最后 在实际的网站中,可能数据不仅仅是通过一种加密手段进行的加密,更多的加密数据会使用多种加密手段进行混淆加密。

    87020

    SaaS 公共责任:云不会永存,你的数据不会

    作者 | Dave North 译者 | 屠灵 策划 | 丁晓昀 云不会永存,你的数据不会 当我开启我的技术运营职业生涯(也就是现在的 DevOps),世界发生了翻天覆地的变化。...他们通常不会相信 SaaS 供应商尽然没有实时备份他们的数据。不过我理解他们,因为我也曾经与他们处于一样的境地。因此,当我遇到这种质疑时,我就让他们去查看每个 SaaS 供应商所提供的各种服务条款。...一旦数据被删除或泄露,想要找回来就像是大海捞针。 SaaS 是如何丢失数据的 下一个问题是 SaaS 工具丢失数据的可能性。甲骨文和毕马威的一项研究发现,49% 的 SaaS 用户曾经丢失过数据。...实际上,你不会得到一个完整的备份。克隆的代码库中不会包含钩子、引用日志、配置信息、描述文件和其他元数据。它还涉及大量的手动工作,如果要加入错误监控、日志和错误通知,则会更加复杂。...在我的职业生涯早期,我学到了一句老话:“这个世界上有两种人——一种是丢失数据的人,另一种是即将丢失数据的人”。 你不会想要成为其中的一种人。当然,如果真的发生了的话,请把他们送到我这儿来。

    43220

    JSP分页显示数据

    因此,总页数可以这样计算:总页数=数据总数%每页条数==0?数据总数/每页条数:数据总数/每页条数+1。为了能显示当前页的数据,我们需要知道当前页码,然后根据当前页码计算应该显示哪些数据。...然后,我用了一个表格来显示当前页的数据。用到了JSTL的标签。...最后的显示效果如下: 数据库分页 上面仅仅使用一个列表简单演示了最基本的分页。下面来看看数据库分页。大部分数据库都支持结果的分页。...所以我们来分析一下分页组件应该是什么样的,首先总页数和每页有多少数据应该是预先提供的,然后就可以计算出有多少页,在给出一个当前页码,就可以得出当前页应该显示数据了。...第一个例子显示了最基本的分页。第二个例子利用了数据库的分页功能,在取出数据的时候就对数据进行分页。第三个例子增加了每页显示数和隐藏多余分页的代码。前端框架用的是Bootstrap 4。

    6K10
    领券