Gtk3 Spreadsheet Sgskip

Введение

Matplotlib - это популярная библиотека Python для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python. В этом практическом занятии вы научитесь интегрировать Matplotlib в приложение GTK3 и взаимодействовать с treeview для хранения данных.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в верхнем левом углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Настройка среды

Прежде чем начать, нам нужно настроить нашу среду. Мы начнем с создания нового файла Python и импорта необходимых библиотек.

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

Создайте окно менеджера данных

В этом шаге мы создадим класс DataManager, который наследуется от класса Gtk.Window. Этот класс будет отвечать за управление данными, которые мы хотим отобразить.

class DataManager(Gtk.Window):
    num_rows, num_cols = 20, 10
    data = random((num_rows, num_cols))

Настройка окна

В этом шаге мы настроим окно, которое будет отображать наши данные. Мы начнем с инициализации окна с заголовком и размером.

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)

Добавьте метку

В этом шаге мы добавим метку в окно, которая попросит пользователя двойным щелчком по строке, чтобы построить график данных.

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)

Добавьте TreeView

В этом шаге мы добавим TreeView в окно, которое будет отображать наши данные. Также мы создадим модель для хранения данных.

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()

Создайте график Matplotlib

В этом шаге мы создадим график Matplotlib, который будет отображать наши данные. Мы начнем с создания фигуры и добавления подграфика.

fig = Figure(figsize=(6, 4))
self.canvas = FigureCanvas(fig)
vbox.pack_start(self.canvas, True, True, 0)
ax = fig.add_subplot()

Постройте график данных

В этом шаге мы построим график первой строки наших данных на графике Matplotlib.

self.line, = ax.plot(self.data[0, :], 'go')

Реализуйте функциональность построения графика

В этом шаге мы реализуем функциональность для построения графика данных при двойном щелчке по строке.

def plot_row(self, treeview, path, view_column):
    ind, = path
    points = self.data[ind, :]
    self.line.set_ydata(points)
    self.canvas.draw()

Добавьте столбцы в TreeView

В этом шаге мы добавим столбцы в TreeView, которые будут отображать наши данные.

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)

Создайте модель

В этом шаге мы создадим модель, которая будет хранить наши данные.

def create_model(self):
    types = [float] * self.num_cols
    store = Gtk.ListStore(*types)
    for row in self.data:
        store.append(tuple(row))
    return store

Показать окно

В этом шаге мы покажем окно, которое отображает наши данные.

manager = DataManager()
manager.show_all()
Gtk.main()

Резюме

В этом практическом занятии вы узнали, как интегрировать Matplotlib в приложение на GTK3 и взаимодействовать с TreeView для хранения данных. Также вы узнали, как построить график данных с использованием Matplotlib и как создать модель для хранения данных в TreeView.