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通过PyQt5和Matplotlib，可以编写绘制静态或动态图的代码。

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简介：
代码编辑环境包括Windows 10系统，搭配Pycharm或VS Code开发工具以及PyQt 5.14.2框架，能够完成静态图表绘制的功能。该功能允许用户根据自定义的绘图函数生成图表，并进行灵活的修改。此外，还支持动态数据生成，通过获取和持续更新数据，最终刷新显示界面，从而实现实时数据采集和展示的效果。提供的代码块采用业务与逻辑分离的设计模式，便于维护和扩展。具体的文件名是Ui_realtimer_plot.py，该文件由PyQt5 UI代码生成器创建，并于2020年7月12日由作者VERtiCaL添加了注释。

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  • 基于PyQt5和Matplotlib的静态与动态图表绘制代码实现
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    本项目利用Python的PyQt5库构建图形用户界面，并结合Matplotlib库实现在该界面上展示静态及动态图表的功能。提供了详细的代码示例，适用于数据可视化需求。 本段落主要介绍了利用PyQt5与Matplotlib绘制静态及动态图的实现代码，并通过示例进行了详细讲解。内容对学习或工作中使用这些工具的人来说具有一定的参考价值。希望需要的朋友能从中获益。
     
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    本教程介绍如何使用Python编程语言结合Matplotlib库创建动态图表，适合数据可视化爱好者和技术入门者。 使用Python结合matplotlib库可以轻松实现动态绘图功能，例如展示中美两国近年来的GDP对比情况，以体现中国对美国经济追赶的趋势。要实现这一目标，关键在于组织好用于绘制图表的数据——即横轴（时间）与纵轴（GDP数值）。通过调用`set_data(x, y)`函数可以动态更新这些数据。值得注意的是，在调整了绘图数据后可能需要相应地改变坐标轴的显示范围；这可以通过使用`set_xlim()`或`set_ylim()`方法来完成。此外，还可以利用`set_major_locator()`方法指定刻度的位置。 本示例通过中美两国历年来的GDP数值展示了如何运用matplotlib库实现动态图表的效果。
     
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  • 编写包含动态和静态库依赖关系的Makefile以编译多个可执行文件
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    本项目展示如何通过Makefile管理复杂的C++项目的构建流程，具体涉及创建同时含有静态与动态库依赖关系的Makefile来编译多个独立的应用程序。此教程适合希望优化其开发环境并提高自动化水平的中级到高级开发者。 本示例展示了如何编写一个Makefile来编译多个可执行程序，并链接动态库、静态库。需要先编译依赖关系复杂的库文件。该Makefile内部包含详细注释，目录下也有介绍文档，请务必按照步骤操作以确保能够成功运行。
     
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    本段代码展示了如何利用Python中的Matplotlib库实现动态更新图表。适用于数据可视化需求，并提供了一个简单的入门级实例。 通过使用定时器Timer触发事件来定期更新绘图可以形成动态图片的更新效果。下面是一个基于《matplotlib for python developers》一文的学习笔记中的实例代码及简单介绍：实现过程中，通过 `self.user = self.user[1:] + [temp]` 这一行代码每次删除列表的第一个元素，并在其尾部添加新的元素，从而完成user数据的动态更新。其他详细解释请参见文中注释部分。 ```python #-*-coding:utf-8-*- import wx from matplotlib.figure import Figure import matplotlib.font_manager as font_ ``` 这段代码使用了wx库、matplotlib.figure和matplotlib.font_manager模块来实现绘图功能以及用户数据的动态更新。
     
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