前回の記事

前回は、PySideで作ったGUIに、pyqtgraphでプロットしてみました。

今回の目的

前回のような書き方で、pyqtgraphではなく、matplotlibを動かしてみます。

とりあえずこれをim2.pyとして保存し、実行する。

im2.py

from PySide import QtCore, QtGui

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib
matplotlib.rcParams['backend.qt4'] = 'PySide'

from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

class Ui_MainWindow(object):
    def setupUi(self, MainWindow):
        MainWindow.setObjectName("MainWindow")
        self.centralwidget = QtGui.QWidget(MainWindow)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
        MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)

        self.verticalLayout = QtGui.QVBoxLayout(self.centralwidget)
        self.verticalLayout.setObjectName("verticalLayout")

        self.fig = plt.Figure()
        self.graph01 = FigureCanvas(self.fig)
        self.ax1 = self.fig.add_subplot(211)
        self.ax2 = self.fig.add_subplot(212)

        self.graph01.setObjectName("graph01")
        self.verticalLayout.addWidget(self.graph01)

        self.psbtn = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
        self.psbtn.setObjectName("psbtn")
        self.psbtn.setText("Plot")
        self.verticalLayout.addWidget(self.psbtn)
        QtCore.QObject.connect(self.psbtn, QtCore.SIGNAL("clicked()"), self.plot)

    def plot(self):
        frq1 = 10.0
        frq2 = 30.0
        frq3 = 50.0
        duration = 1.0
        samples = 1001

        x1 = np.linspace(0, duration, samples)
        rad1 = np.linspace(0, 2 * np.pi * frq1, samples)
        rad2 = np.linspace(0, 2 * np.pi * frq2, samples)
        rad3 = np.linspace(0, 2 * np.pi * frq3, samples)
        y1 = np.sin(rad1) + np.sin(rad2) + np.sin(rad3) 

        x2 = np.linspace(0,1001,1001)[0:np.floor(len(y1)/2)]
        y2 = abs(np.fft.fft(y1))[0:np.floor(len(y1)/2)]

        self.ax1.plot(x1, y1)
        self.ax2.plot(x2, y2)
        self.graph01.draw()#zettai iru

import sys
import numpy as np

class ControlMainWindow(QtGui.QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(ControlMainWindow, self).__init__(parent)
        self.ui = Ui_MainWindow()
        self.ui.setupUi(self)

if __name__ == "__main__":
    app = QtGui.QApplication(sys.argv)
    mySW = ControlMainWindow()
    mySW.show()
    sys.exit(app.exec_())

こうなる。

注意

このままだと、plotボタンを押すたびに、プロットが上書きされて、たまっていく一方なので、プロットする前に、クリアするべきだった。
押すたびに色違いのグラフが描かれていく。
使用メモリがたまっていく様子は、Windowsのタスクマネージャーや、linuxなら「top」コマンド等から見れる。

変更点は...

import

import pyqtgraph as pg
↓
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import matplotlib
3 from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

1個目は、定番。figure, subplot, plot, draw() などで使用した。
2個目は、PySideで使うためのおまじない。 rcParamsの['backend.qt4']を、'PySide'としないとだめらしい。
3個目は、PySideに入れるための部品のimport。plt.figure.Figureは、PySideに直接入れられない。このFigureCanvasQTAggの中にfigureを入れて、それを、addWidgetする。pyqtgraphでいうところの、plotWidget。

PlotWidget ⇒ FigureCanvasQTAgg

self.graph = pg.PlotWidget(self.centralwidget)
↓
self.fig = plt.Figure()
self.graph = FigureCanvas(self.fig)
self.ax = self.fig.add_subplot(***)

plot

self.graph.plot(x,y)
↓
self.ax.plot(x,y)
(場合によっては、↓も要る)
plt.draw()

全体的に、matplotlibでは行数が増えた。

タイトルとは関係ないけど、前回から変更した点。

前回の10 Hzの信号から、複数の周波数の信号を足し合わせた信号に変えた。
その信号yを使って、abs(fft(y))して、サブプロットし下段に描いた。

MatplotlibとPyQtGraphの比較

メリット

matplotlibのメリット
- LaTeXが使える!
- matplotlibの扱いに既に慣れていて、（subplotで作ったax1,ax2に次々プロットしては更新し...とか）分かっているのであれば便利。
- 機能が豊富。(特に、plt.xscale('symlog')など、pyqtgraphにはない機能が気に入っています。）
- 枠の位置などの体裁が整っている。
- 自動的に適切な大きさのグラフになる。
- 公式サイトのexampleや、galleryを見れば、大抵解決。
pyqtgraphのメリット
- 多点プロット時に速い
- コードが、matplotlibよりも簡潔にできる。
- (重要)プログラムしなくても、既にインタラクティブなグラフになっている。
  - グラフのズーム、シフトが、プログラムしなくてもできる。グラフを左クリックでドラッグ⇒上下左右に移動。右クリックでドラッグ⇒ズーム
  - 右クリックで、出てくるメニューがすごい。データ点をtxtで排出したり、画像として保存したりできる。 log⇔linearの表示切り替えも、後からできる。（試してはいないが、）この機能をオフにもできると思う。

ディメリット

matplotlibのディメリット
- (PySideの場合)いろいろ付け足す必要ある。参考：PythonでmatplotlibとPySideを連携させる
- ax.plot(x,y)等を書く場所によっては、draw()しないと、グラフ描いてくれない。自分の場合、axを作った関数内なら、plotするだけでプロットしてくれるが、それ以外の関数内でax.plotなどをやっても、何も書いてくれない⇒次の行とかにdraw()があると書いてくれる。
- デザインが変わる。
  - 自動的に、アプリの縦横サイズでかくなる。
  - グラフ領域の背景が、灰色になる。
- 多点プロットで遅い。
pyqtgraphのディメリット
- LaTeXが使えない！！！！！！！！！！！！！
- グラフの枠が見切れる。
- 自動で、グラフの大きさを調節してくれない。前回のim.pyのように、アプリの大きさを指定しないと、ものすごい小さいプロットを作ってくる。
- ディフォルトの背景黒く、怪しい。直すには、2行くらい必要。
  - pg.setConfigOption('foreground', 'k')
  - pg.setConfigOption('background', 'w')

pyqtgraphは

（重要）ユーザーの少なさから、情報量が圧倒的にmatplotlibに負けているけど、pysideや、pyqt上での使い方は、案外あっさり分かる仕組みがある↓

import pyqtgraph.examples
pyqtgraph.examples.run()

圧倒的（それでもmatplotlibには負けるが）に充実したサンプルが、コード付きで見られる。

ここに、ちゃんと載っているんだけれども、英語は自動的にシャットアウトしてしまうので見逃しがちだった。
http://www.pyqtgraph.org/documentation/introduction.html#examples

訳

例

PyQtGraphは、広範囲な使用例のセットが含まれています。下記を実行すれば、その使用例にアクセスできます。

import pyqtgraph.examples
pyqtgraph.examples.run()

これで、使用可能な例のリストを持つランチャーが、開始されます。項目を選んで、そのソースコードを見たり、項目をダブルクリックして、使用例を実行したりして下さい。

要するに

私は、pyqtgraph推し。

個人的な感想

　この記事だけ見ると、matplotlibは、行数多く必要だったり、遅かったりと、ディメリットだらけの様だが、subplotなど、細かい設定をすればするほど、matplotlibの方が、使い勝手が良くなっていくのではないかと思う。

「たかだか、作図のために、何種類もAPIの使い方覚えるとか馬鹿らしい」というのも正論。
ただ、pythonだけでも、何種類も作図のライブラリはあって、それぞれ一長一短があるのも事実。

論文や報告書に載せるようなグラフを、きれいに仕上げたい場合は、matplotlib
GUIに入れるなら、pyqtgraph

とか使い分けてもいい気がする。

個人のブログには、誰もコメントを書いてくれないので、コメントを頂いてすごい嬉しかったので、再度投稿してみました。~~QiitaのSEOは素晴らしいですね。~~

Python PySideで作ったGUIにMatplotlibを埋め込んでみた（以前の記事のMatplotlib版）