用guiqwt制作实时波形绘图程序

guiqwt的pyplot API

PyQwt对Qt平台中的C++绘图扩展库Qwt进行包装，而guiqwt又对PyQwt进行了封装，使它更容易使用。与Python最著名的绘图库matplotlib相比，guiqwt的绘图功能虽然比较有限，然而它最大的优势在于其高效的绘图速度。因此我们可以很方便地使用guiqwt制作出对绘图实时性要求较高的程序。

guiqwt项目地址

在guiqwt中甚至还提供了一套与pyplot类似的API，方便快速绘图，下面是一个例子：

import numpy as np
from guiqwt.pyplot import *

t = np.linspace(0, 20, 1000)
u = np.sin(t) + np.random.randn(1000)
i = np.cos(t) + np.random.randn(1000)
subplot(2,1,1)
plot(t, u, "r-", label=u"电压")
xlabel(u"时间(秒)")
ylabel(u"电压(伏特)")
legend()
subplot(2,1,2)
plot(t, i, "g-", label=u"电流")
xlabel(u"时间(秒)")
ylabel(u"电流(安培)")
legend()
title(u"电压-电流")
show()

程序中用到了subplot()、plot()、xlabel()、ylabel()、legend()、title()、show()等函数，它们的用法与matplotlib.pyplot中的同名函数类似。下面是程序的运行界面，由界面截图可知，虽然曲线没有matplotlib的精美，但是它提供了更多的工具按钮和绘图配置功能：

在PyQt4界面中插入绘图控件

qwtgui最大的用处还是在PyQt4制作的界面程序中使用绘图控件。

import numpy as np
from PyQt4.QtGui import *
from PyQt4.QtCore import Qt
from guiqwt.plot import PlotManager, CurvePlot
from guiqwt.builder import make

class PlotDemo(QWidget):
    def __init__(self):
        super(PlotDemo, self).__init__()
        self.setWindowTitle(u"Plot Demo")
        self.manager = PlotManager(self) ❶
        self.plot = CurvePlot()         ❷
        self.manager.add_plot(self.plot) ❸
        self.manager.register_standard_tools()     ❹
        self.manager.get_default_tool().activate() ❹
        t = np.arange(0, 20, 0.05)
        x = np.sin(t) + np.random.randn(len(t))
        curve = make.curve(t, x, color="red", title=u"正弦波") ❺
        self.plot.add_item(curve) ❻
        vbox = QVBoxLayout()
        vbox.addWidget(self.plot)
        self.setLayout(vbox)

要生成一个可交互的曲线图控件，需要三个对象：PlotManager、CurvePlot、CurveItem。其中CurvePlot是曲线图控件；CurveItem是控件中所显示的曲线，它管理曲线X-Y轴的数据；而PlotManager则可以用来管理一个或者多个绘图控件，为其添加各种交互功能。

❶创建PlotManager对象，❷创建CurvePlot对象，并❸调用PlotManager对象的add_plot()将绘图控件添加进管理列表。

❹添加标准的交互工具，并使其成为当前工具。在绘图控件中，按住鼠标中键拖动可以对图表的显示范围进行平移，按住鼠标右键拖动可以进行缩放。

❺通过make模块中的curve()创建一个CurveItem对象，它的颜色为红色，标题为u”正弦波”。❻最后调用CurvePlot对象的add_item()将曲线对象添加进绘图对象的项目列表中。

程序的显示效果如下：

X轴范围同步

在实时的数据显示程序中，通常需要多个绘图控件的横轴（时间轴）的范围保持一致，下面的程序实现这一功能：

class SyncXAxisDemo(QWidget):
    def __init__(self):
        super(SyncXAxisDemo, self).__init__()
        self.setWindowTitle(u"Plot Demo")
        t = np.arange(0, 20, 0.05)
        sin1f = np.sin(t)
        sin3f = 1/6.0*np.sin(3*t)
        vbox = QVBoxLayout()
        self.manager = PlotManager(self)
        for i, data in enumerate([sin1f, sin3f, sin1f+sin3f]):
            plot = CurvePlot()
            plot.axisWidget(CurvePlot.Y_LEFT).scaleDraw().setMinimumExtent(60) ❶
            self.manager.add_plot(plot)
            plot.plot_id = id(plot) ❷
            curve = make.curve(t, data, color="blue")
            plot.add_item(curve)
            vbox.addWidget(plot)
        self.manager.register_standard_tools()
        self.manager.get_default_tool().activate()
        self.manager.synchronize_axis(CurvePlot.X_BOTTOM, self.manager.plots.keys()) ❸
        self.setLayout(vbox)

程序中，我们用QVBoxLayout将多个CurvePlot控件垂直排列。❶为了让图表的左边框垂直对齐，通过setMinimumExtent()设置Y轴刻度区域的最小宽度，请读者根据多个图表中最大的Y轴刻度区域调整其参数。❷在qwtgui 2.1.6中存在一个BUG，使得我们必须在调用manager.add_plot()之后设置被添加的plot控件的plot_id属性为id(plot)。❸调用PlotManager的synchronize_axis()，让其所管理的所有绘图控件的X轴始终保持一致。synchronize_axis()的第一个参数指定所同步的轴，而第二个参数指定需要同步的绘图控件的id。而PlotManager的plots属性是一个以绘图控件的id为键的字典。

下面是程序的界面截图：

实时波形绘图程序

下面是实时波形绘图程序的界面截图：

在每个绘图控件中都有两条曲线。通过上方的工具条可以控制绘图控件的X轴和Y轴的显示范围。显示范围分为自动和手动，共有三种情况：

1. 当不勾选“X轴自动调节”时，图表的显示范围可由用户用鼠标改变。
2. 当勾选“X轴自动调节”，不勾选“Y轴自动调节”时，图表的Y轴显示范围可由鼠标改变，而X轴则显示最新N秒的数据，N由工具条中的数字决定。
3. 当同时勾选“X轴自动调节”、“Y轴自动调节”时，X轴显示最新N秒的数据，而Y轴自动根据这N秒的数据的范围修改。

程序中使用array模块的动态数组实现数据收集，关于这方面的内容请读者参考：  。

程序中还使用了  中介绍的方法实现绘图控件的快速响应。

实时波形绘图程序的源代码

为了演示实时的效果，程序中采用定时器产生新的数据。而在实际的系统中，数据可能通过串口、AD设备、socket通信等方式获得，由于获得数据所需的等待时间可能较长，因此为了不影响界面的响应，通常需要使用线程或  中的协程实现数据采集。