Introdução
Matplotlib é uma popular biblioteca Python para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python. Neste laboratório, você aprenderá como incorporar Matplotlib em uma aplicação GTK3 e interagir com uma treeview para armazenar dados.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Configurando o Ambiente
Antes de começar, precisamos configurar nosso ambiente. Começaremos criando um novo arquivo Python e importando as bibliotecas necessárias.
import gi
gi.require_version('Gtk', '3.0')
gi.require_version('Gdk', '3.0')
from gi.repository import Gdk, Gtk
from numpy.random import random
from matplotlib.backends.backend_gtk3agg import FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
Criar a Janela do Gerenciador de Dados
Nesta etapa, criaremos a classe DataManager que estende a classe Gtk.Window. Essa classe será responsável por gerenciar os dados que queremos plotar.
class DataManager(Gtk.Window):
num_rows, num_cols = 20, 10
data = random((num_rows, num_cols))
Configurar a Janela
Nesta etapa, configuraremos a janela que exibirá nossos dados. Começaremos inicializando a janela com um título e um tamanho.
def __init__(self):
super().__init__()
self.set_default_size(600, 600)
self.connect('destroy', lambda win: Gtk.main_quit())
self.set_title('GtkListStore demo')
self.set_border_width(8)
Adicionar um Rótulo (Label)
Nesta etapa, adicionaremos um rótulo (label) à janela que solicitará ao usuário que clique duas vezes em uma linha para plotar os dados.
vbox = Gtk.VBox(homogeneous=False, spacing=8)
self.add(vbox)
label = Gtk.Label(label='Double click a row to plot the data')
vbox.pack_start(label, False, False, 0)
Adicionar uma TreeView
Nesta etapa, adicionaremos uma treeview à janela que exibirá nossos dados. Também criaremos um modelo para armazenar os dados.
sw = Gtk.ScrolledWindow()
sw.set_shadow_type(Gtk.ShadowType.ETCHED_IN)
sw.set_policy(Gtk.PolicyType.NEVER, Gtk.PolicyType.AUTOMATIC)
vbox.pack_start(sw, True, True, 0)
model = self.create_model()
self.treeview = Gtk.TreeView(model=model)
self.treeview.connect('row-activated', self.plot_row)
sw.add(self.treeview)
self.add_columns()
Criar o Gráfico Matplotlib
Nesta etapa, criaremos um gráfico Matplotlib que exibirá nossos dados. Começaremos criando uma figura e adicionando um subplot.
fig = Figure(figsize=(6, 4))
self.canvas = FigureCanvas(fig)
vbox.pack_start(self.canvas, True, True, 0)
ax = fig.add_subplot()
Plotar os Dados
Nesta etapa, plotaremos a primeira linha de nossos dados no gráfico Matplotlib.
self.line, = ax.plot(self.data[0, :], 'go')
Implementar a Funcionalidade de Plotagem
Nesta etapa, implementaremos a funcionalidade para plotar os dados quando uma linha for clicada duas vezes.
def plot_row(self, treeview, path, view_column):
ind, = path
points = self.data[ind, :]
self.line.set_ydata(points)
self.canvas.draw()
Adicionar Colunas à TreeView
Nesta etapa, adicionaremos colunas à treeview que exibirão nossos dados.
def add_columns(self):
for i in range(self.num_cols):
column = Gtk.TreeViewColumn(str(i), Gtk.CellRendererText(), text=i)
self.treeview.append_column(column)
Criar o Modelo
Nesta etapa, criaremos o modelo que armazenará nossos dados.
def create_model(self):
types = [float] * self.num_cols
store = Gtk.ListStore(*types)
for row in self.data:
store.append(tuple(row))
return store
Mostrar a Janela
Nesta etapa, mostraremos a janela que exibe nossos dados.
manager = DataManager()
manager.show_all()
Gtk.main()
Resumo
Neste laboratório, você aprendeu como incorporar Matplotlib em uma aplicação GTK3 e interagir com uma treeview para armazenar dados. Você também aprendeu como plotar dados usando Matplotlib e como criar um modelo para armazenar dados em uma treeview.