提到 GUI 绘图,大家可能第一反应是 OpenGL 和 Matplotlib,但其实基于 Qt 平台还有个功能强大的 pyqtgraph 绘图库,不仅支持丰富的图形种类,还能实时更新绘图数据并进行交互式操作。
pyqtgraph支持在可视化窗口中右键保存(Exporting from the GUI)试了一下只能保存为svg格式,
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。
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。
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。
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。
1、pyqtgraph库数据可视化效果还不错,特别是窗体程序中图像交互性较好;安装也很方便,用 pip 安装。
在cmd下输入命令pip install pyserial 注:升级pip后会出现 "‘E:\Anaconda3\Scripts\pip-script.py’ is not present."错误 使用 easy_install pip命令就能解决,换一条重新能执行安装的命令
pyqt当中画图是很麻烦的事情,matplotlib据说刷新很麻烦?反正pyqtgraph和pyqt就是一家,兼容很好,而且可以完美嵌入。
在互联网时代,每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外,在轨卫星每年也会产生PB级气象数据,还有大量的数值模式数据。
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来? 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观、形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python,简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库,快速带你入门!!
2021年牛年年后,A股行情跌跌不休,不少“九零后”跌成了“韭零后”。本想靠着基金翻身农奴把歌唱,没成想直接从贫下中农跌成了佃农。
用于显示3D点云的软件有很多,比如最常用的CAD。 当然,还有一些常用的专业显示工具,比如CloudCompareStereo、MeshLab、Geomagic Foundation 2015等。
需求:已有一帧完整点云,需要提取点云中的平面(比如提取点云文件中尺寸为10x1x3m的平面)。
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
这篇文章中包括的类别,我们认为这些类别考虑了通用的数据科学库,即那些可能被数据科学领域的从业人员用于广义的,非神经网络的,非研究性工作的库:
win10下ROS2,更新并不快,要点体会: 功能包不全 节点启动速度明显比Linux慢 闪退现象多 但能用……真的能用…… 详细过程如下,仅供参考 ********************************************************************** ** Visual Studio 2019 Developer Command Prompt v16.9.3 ** Copyright (c) 2021 Microsoft Corporation ***********
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
今天给大家分享了一个我觉得很有趣的东西:图形用户界面(Graphical User Interface,简称 GUI)。
C语言的也有,但是是绘图不方便,就先拿Python写了,我直接接了一个串口来解析的数据,第一部分是电路焊接。
注意 :本函数已将pyqtgraph动态绘图隐藏,在main函数中去除隐藏便可以显示,但是没有嵌入到tkinter 运行环境: win10,python3.5.2
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
数据可视化,是指用图形的方式来展现数据,从而更加清晰有效地传递信息,主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。
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舆情监控系统在过去几年曾是一个比较热门的话题,一般多被应用在政务领域、企业领域等,用于让企业、部门等单位及时获取和了解到网络上舆情的出现和发展,以便及时采取相应的措施,从而控制舆情、引导舆情,化危为机。
pyqt5的数据可视化工具很多。有pyqt5自带的QtChart可以做,有PyQtGraph可以做,有Plotly可以做,当然还有Pyecharts和Echarts可以做,等等等等。
Charts,商业级数据图表,是百度的一个开源的数据可视化工具。目前,非常美观,非常好用,非常受欢迎的数据可视化工具。
前几天去上海参加了geekpwn,看着大神们一个个破解成功各种硬件,我只能在下面喊 6666,特别羡慕那些大神们。所以回来就决定好好研究一下路由器,争取跟上大神们的步伐。看网上公开的D-Link系列的漏洞也不少,那就从D-Link路由器漏洞开始学习。
作者:Sebao@知道创宇404实验室 前 言 前几天去上海参加了geekpwn,看着大神们一个个破解成功各种硬件,我只能在下面喊 6666,特别羡慕那些大神们。所以回来就决定好好研究一下路由器,争取跟上大神们的步伐。看网上公开的D-Link系列的漏洞也不少,那就从D-Link路由器漏洞开始学习。 准 备 工 作 既然要挖路由器漏洞,首先要搞到路由器的固件。 D-Link路由器固件下载地址: ftp://ftp2.dlink.com/PRODUCTS/ 下载完固件发现是个压缩包,解压之后里面还是有
本文介绍了ROS(Robot Operating System)的架构、功能、工具和社区。ROS是一个开源的机器人操作系统,广泛应用于机器人开发、控制和导航。ROS具有模块化、可扩展和可移植的特点,支持多种编程语言。同时,ROS还提供了丰富的工具和社区支持,包括仿真、调试、规划和执行等。
导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
近几年,物联网设备已渗透到生活的方方面面,为人们带来了极大的方便。但是,因其承载有人们日常生活产生的数据和隐私信息,其安全性也越来越受到人们的关注。在上一篇中,我们讨论了用脚本控制小米设备,这主要是从流量层面入手来进行的安全分析;在这一篇,主要从固件入手,分析固件的脆弱性。
【导读】Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具。
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本,主要用于本地数据的读写。
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip – Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。 wheel – Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 文本处理 用于解析和操作文本的库。 通用 chardet – 字符编码检测器,兼容 Python2 和 Python3。 difflib – (Python 标准库)帮助我们进
主要是IDA,IDA的安装就不用多说了。这里说明的是辅助插件MIPSROP这些插件的安装,书里面给的插件的链接已经无法支持IDA 6.7以后的版本,主要是由于版本以后的API有更新,具体原因IDA的官方博客也给出了说明,查看了issue以后,发现有大佬已经写了能够支持IDA7.0的插件,安装的命令照着readme做即可顺利的装上。
cStringIO 是 C 语言实现的,提供高性能;而 StringIO 是 Python 实现的,提供 Unicode 兼容性。
主要资源来自TensorFlow中文社区,翻译借助谷歌翻译,仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库,利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库,有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++,C,Python以及Java接口),支持Win
Python 生态,向来以各种类库齐全而闻名,这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果,宵衣旰食,不眠不休的整理了近千个 Python 库,收藏的同时,给个在看不为过吧!
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理 管理包和依赖的工具。
链接:http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
用来访问第三方 API的库。 参见: List of Python API Wrappers and Libraries。
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表,分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富,涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 版权是 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn ---- 具体内容 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 p
申明:感谢原作者的整理与分享,本篇文章分享自:https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
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