如何在 python qt designer 或 pyqt5 中添加 matplotlib 3d pyplot

how to add the matplotlib 3d pyplot in python qt designer or pyqt5

我的问题很简单但是找不到答案,大家可以帮帮我吗?

问题在python GUI pyqt5,我想用matplotlib绘制3d轴,我找到函数matplotlib.pyplot,mpl_toolkits.mplot3d可以做得好,但是pyqt5只能使用函数matplotlib.figure和matplotlib.backends。backend_qt5agg。

然后:

在我的概念中,matplotlib.backends。backend_qt5agg只能用二维轴绘制,不能旋转。

如何将 3d pyplot 轴放在 pyqt5 上?

我的例子是:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

def spRDM_frame(self):
    fig = Figure()

    # note spRDM_Widget is the widget object on qt designer.
    self.ui.spRDM_Widget.canvas = FigureCanvas(fig)
    self.ui.spRDM_Widget.canvas.axes = self.ui.spRDM_Widget.canvas.figure.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
    
    X = np.arange(-5, 5, 0.25)
    Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)
    R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
    Z = np.sin(R)

    self.ui.spRDM_Widget.canvas.axes.plot(X,Y,Z)
    self.ui.spRDM_Widget.canvas.draw()

示例中的,不是我想要的

如何更改 pyplot 和 pyqt5 上的设置。

非常感谢大家。

可以使用 Figure 容器在 FigureCanvasQTAgg canvas 上绘制 3D 轴。您的代码的一个问题是 axes3d.plot 期望 x、y 和 z 坐标的一维数组作为输入参数,但您提供的是二维数组。要使此代码正常工作,您需要使用 axes3d.plot_surfaceaxes3D.plot_wireframe 之类的东西,例如

from PyQt5 import QtWidgets
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import numpy as np

class Widget(QtWidgets.QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fig = Figure()
        self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
        self.axes = self.fig.add_subplot(111, projection='3d')

        layout = QtWidgets.QVBoxLayout(self)
        layout.addWidget(self.canvas)

        X = np.arange(-5, 5, 0.25)
        Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
        X, Y = np.meshgrid(X, Y)
        R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
        Z = np.sin(R)

        self.axes.plot_surface(X, Y, Z)


if __name__ == "__main__":
    app = QtWidgets.QApplication([])
    win = Widget()
    win.show()
    app.exec()