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# Python中PyQtGraph的作用是什么
## 概述
PyQtGraph是一个基于PyQt/PySide的纯Python图形用户界面库，专门为科学/工程数据可视化设计。它结合了NumPy的高效数组处理能力和Qt框架的丰富界面功能，在需要快速绘制大量数据的场景中表现出色。
## 核心作用
### 1. 高性能数据可视化
PyQtGraph的核心优势在于其卓越的渲染性能：
- 使用OpenGL加速渲染（通过`GraphicsLayoutWidget`）
- 针对NumPy数组优化，支持直接绘制10万+数据点
- 实时数据更新效率远超Matplotlib
```python
import pyqtgraph as pg
import numpy as np
app = pg.mkQApp()
win = pg.GraphicsLayoutWidget()
plot = win.addPlot()
curve = plot.plot(np.random.normal(size=100000))
win.show()
app.exec()
提供丰富的交互特性： - 可缩放/平移的视图系统 - 十字线标记和数值显示 - ROI（感兴趣区域）选择工具 - 自定义轴和网格系统
包含多种专业可视化工具： - 图像处理视图（支持伪彩色显示） - 3D点云和曲面渲染 - 矢量场可视化 - 光谱分析工具
# 实时心电图示例
class ECGMonitor:
def __init__(self):
self.plot = pg.PlotWidget()
self.data = np.zeros(1000)
self.curve = self.plot.plot(self.data)
def update(self, new_value):
self.data = np.roll(self.data, -1)
self.data[-1] = new_value
self.curve.setData(self.data)
| 特性 | PyQtGraph | Matplotlib |
|---|---|---|
| 渲染速度 | 极快(OpenGL加速) | 较慢 |
| 交互性 | 原生支持 | 需要额外配置 |
| 大数据处理 | 优秀 | 性能下降明显 |
| API复杂度 | 较低 | 较高 |
| 绘图类型丰富度 | 侧重科学绘图 | 全面 |
PyQtGraph特别适合需要处理高频更新、大数据量或要求低延迟可视化的科学/工程应用。其简洁的API设计使得开发者可以快速构建高性能的数据展示界面，同时保持Python生态的易用性优势。对于实时系统监控、信号处理等专业领域，PyQtGraph往往是比通用绘图库更优的选择。 “`
注：实际使用时建议：
1. 通过pip install pyqtgraph numpy安装
2. 对性能要求高的场景启用OpenGL(pg.setConfigOption('useOpenGL', True))
3. 复杂项目建议结合PyQt/PySide的事件系统使用
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