python Matplotlib Tkinter--pack 框架案例

环境
python:python-3.12.0-amd64
包:
matplotlib 3.8.2
pillow  10.1.0

版本一

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk
import tkinter as tk
import tkinter.messagebox as messagebox
import tkinter.ttk as ttk# 创建自定义工具栏类
class MyNavigationToolbar(NavigationToolbar2Tk):toolitems = [('Home','回到初始状态','home','home'),('Back', '后退', 'back', 'back'),('Home', '前进', 'forward', 'forward'),('Pan', '平移', 'move', 'pan'),('Zoom', '缩放', 'zoom_to_rect', 'zoom'),('Save', '保存', 'filesave', 'save_figure')]def __init__(self, *args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)def __init__(self, canvas_, window_):NavigationToolbar2Tk.__init__(self, canvas_, window_)self.custom_button_img1 = tk.PhotoImage(file='figure_pic1.png')  # 创建第一个图片按钮self.custom_button = ttk.Button(self, image=self.custom_button_img1, command=lambda: self.toggle_figure2())self.custom_button.pack(side=tk.LEFT)  # 添加按钮到工具栏上self.custom_button_img2 = tk.PhotoImage(file='figure_pic2.png')  # 创建第二个图片按钮self.custom_button2 = ttk.Button(self, image=self.custom_button_img2, command=lambda: print('111.'))self.custom_button2.pack(side=tk.LEFT)  # 添加按钮到工具栏上self.fig2_visible = False  # 记录figure2的可见性def toggle_figure2(self):if self.fig2_visible:canvas2.get_tk_widget().pack_forget()  # 隐藏figure2self.fig2_visible = Falseelse:canvas2.get_tk_widget().pack()  # 显示figure2self.fig2_visible = True# 创建 Tkinter 窗口
window = tk.Tk()
window.title("Matplotlib in Tkinter")# 禁用窗口最大化功能
window.resizable(False, False)# 设置窗口大小和位置
#window.geometry('800x600')top_frame = tk.Frame(window)
top_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
bottom_frame = tk.Frame(window)
bottom_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)fig1 = plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
fig2 = plt.figure()
plt.plot([3, 2, 1], [6, 5, 4])canvas1 = FigureCanvasTkAgg(fig1)
canvas1.draw()
canvas2 = FigureCanvasTkAgg(fig2)
canvas2.draw()window.iconbitmap('./icon.ico')toolbar_frame = ttk.Frame(top_frame)  # 创建放置自定义工具栏的frame
toolbar1 = MyNavigationToolbar(canvas1, window)
toolbar1.update()
toolbar1.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, expand=True)  # 将自定义工具栏放置在toolbar_frame中,并确保其占据可用空间
toolbar_frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X)  # 将toolbar_frame放置在top_frame中,确保其占据可用空间canvas1.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True)  # 将figure1的canvas放在top_frame中
canvas2.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True)  # 将figure2的canvas放在bottom_frame中
canvas2.get_tk_widget().pack_forget()  # 隐藏figure2window.mainloop()

版本二

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk
import tkinter as tk
import tkinter.messagebox as messagebox
import tkinter.ttk as ttk# 创建自定义工具栏类
class MyNavigationToolbar(NavigationToolbar2Tk):toolitems = [('Home','回到初始状态','home','home'),('Back', '后退', 'back', 'back'),('Home', '前进', 'forward', 'forward'),('Pan', '平移', 'move', 'pan'),('Zoom', '缩放', 'zoom_to_rect', 'zoom'),('Save', '保存', 'filesave', 'save_figure')]def __init__(self, canvas_, window_):super().__init__(canvas_, window_)self.custom_button_img1 = tk.PhotoImage(file=r'E:\pythonProject\合并/figure_pic1.png')  # 创建第一个图片按钮self.custom_button = ttk.Button(self, image=self.custom_button_img1, command=lambda: self.toggle_figure2())self.custom_button.pack(side=tk.LEFT)  # 添加按钮到工具栏上self.custom_button_img2 = tk.PhotoImage(file=r'E:\pythonProject\合并/figure_pic2.png')self.custom_button2 = ttk.Button(self, image=self.custom_button_img2, command=lambda: print('111.'))self.custom_button2.pack(side=tk.LEFT)  # 添加按钮到工具栏上self.fig2_visible = False  # 记录figure2的可见性def toggle_figure2(self):if self.fig2_visible:canvas2.get_tk_widget().pack_forget()  # 隐藏figure2self.fig2_visible = Falseelse:canvas2.get_tk_widget().pack()  # 显示figure2self.fig2_visible = True# 创建 Tkinter 窗口
window = tk.Tk()
window.title("Matplotlib in Tkinter")# 禁用窗口最大化功能
window.resizable(False, False)# 设置窗口大小和位置
#window.geometry('800x600')top_frame = tk.Frame(window)
top_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
bottom_frame = tk.Frame(window)
bottom_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)fig1 = plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
fig2 = plt.figure()
plt.plot([3, 2, 1], [6, 5, 4])canvas1 = FigureCanvasTkAgg(fig1)
canvas1.draw()
canvas2 = FigureCanvasTkAgg(fig2)
canvas2.draw()window.iconbitmap(r'E:\pythonProject\合并/icon.ico')toolbar_frame = ttk.Frame(top_frame)  # 创建放置自定义工具栏的frame
toolbar1 = MyNavigationToolbar(canvas1, window)
toolbar1.update()
toolbar1.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, expand=True)  # 将自定义工具栏放置在toolbar_frame中,并确保其占据可用空间
toolbar_frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X)  # 将toolbar_frame放置在top_frame中,确保其占据可用空间canvas1.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True)  # 将figure1的canvas放在top_frame中
canvas2.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True)  # 将figure2的canvas放在bottom_frame中
canvas2.get_tk_widget().pack_forget()  # 隐藏figure2window.mainloop()

 

图片资源下载(分享-->python Matplotlib  Tkinter图片):

链接:https://pan.baidu.com/s/1vFOU52gG0bgK8RYuj-dzOg 
提取码:2oy0 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/705481.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

优思学院|精益生产管理在中国的发展前景

在这个快速变化的世界里,有一个管理理念悄然崛起,它就是精益生产。 这个概念最早由詹姆斯P沃麦克、丹尼尔T琼斯和丹尼尔鲁斯在他们的著作《改变世界的机器》中提出,后来在丰田汽车公司的成功实践中得到了广泛的认可。 这本书不仅风靡全球&a…

Springboot中如何记录好日志

Springboot中如何记录日志 日志体系整体介绍 日志一直在系统中占据这十分重要的地位,他是我们在系统发生故障时用来排查问题的利器,也是我们做操作审计的重要依据。那么如何记录好日志呢?选择什么框架来记录日志,是不是日志打越…

Selenium 自动化遇见 shadow-root 元素怎么处理?

shadow-root是前端的特殊元素节点,其使用了一个叫做shadowDOM的技术做了封装,shadowDOM的作用可以理解为在默认的DOM结构中又嵌套了一个DOM结构(和iframe有点类似,只不过iframe内嵌的是HTML),我们遇见shado…

LMDeploy 大模型量化部署

Weight Only量化是一种常见的模型优化技术,特别是在深度学习模型的部署中。这种技术仅对模型的权重进行量化,而不涉及激活(即模型中间层的输出)。选择采用Weight Only量化的原因主要包括以下几点: 减少模型大小 通过将…

VirtualBox虚拟机安装 Linux 系统

要想学习各种计算机技术,自然离不开Linux系统。并且目前大多数生产系统都是安装在Linux系统上。常用的Linux系统有 Redhat,Centos,OracleLinux 三种。 三者的区别简单说明如下: Red Hat Enterprise Linux (RHEL): RHEL 是由美国…

ICASSP2024 | MLCA-AVSR: 基于多层交叉注意力机制的视听语音识别

视听语音识别(Audio-visual speech recognition, AVSR)是指结合音频和视频信息对语音进行识别的技术。当前,语音识别(ASR)系统在准确性在某些场景下已经达到与人类相媲美的水平。然而在复杂声学环境或远场拾音场景&…

大语言模型推理加速技术:计算加速篇

原文:大语言模型推理加速技术:计算加速篇 - 知乎 目录 简介 Transformer和Attention 瓶颈 优化目标 计算加速 计算侧优化 KVCache Kernel优化和算子融合 分布式推理 内存IO优化 Flash Attention Flash Decoding Continuous Batching Page…

Go Run - Go 语言中的简洁指令

原文:breadchris - 2024.02.21 也许听起来有些傻,但go run是我最喜欢的 Go 语言特性。想要运行你的代码?只需go run main.go。它是如此简单,我可以告诉母亲这个命令,她会立即理解。就像 Go 语言的大部分功能一样&…

微调实操四:直接偏好优化方法-DPO

在《微调实操三:人类反馈对语言模型进行强化学习(RLHF)》中提到过第三阶段有2个方法,一种是是RLHF, 另外一种就是今天的DPO方法, DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制,而无需使用复杂的强化学习,也可以有效学习到人类偏好,DPO相…

python中的类与对象(2)

目录 一. 类的基本语法 二. 类属性的应用场景 三. 类与类之间的依赖关系 (1)依赖关系 (2)关联关系 (3)组合关系 四. 类的继承 一. 类的基本语法 先看一段最简单的代码: class Dog():d_…

智慧公厕的目的和意义是什么?

智慧公厕是近年来城市建设中的一项重要举措,其目的在于实现公共厕所的智慧化管理,为市民群众提供更好的服务体验,助力智慧城市和数字环卫的发展,提升社会公共卫生服务水平。 与此同时,智能公厕也具有重要的意义&#x…

springboot+vue实现微信公众号扫码登录

通常在个人网站中,都会有各种第三方登录,其中微信登录需要认证才能使用,导致个人开发者不能进行使用此功能,但是我们可以使用微信公众号回复特定验证码来进行登录操作。 微信关键词处理 微信公众号关键词自动回复,具体…

60kW 可编程直流回馈负载箱的优势和特点

60kW可编程直流回馈负载箱是一种先进的电力设备,主要用于模拟电网中的负载,为电力系统提供稳定的负载环境。它具有许多优势和特点,使其在电力系统中得到了广泛的应用。 60kW可编程直流回馈负载箱具有高效的能源转换效率,能够将电能…

人机界面和三菱PLC之间以太网通信

本文主要描述人机界面WinCC如何与三菱Q系列PLC进行以太网通讯,主要介绍了CPU自带以太网口和扩展以太网模块两种情况以及分别使用TCP、UDP两种协议进行通讯组态步骤及其注意事项。 一、 说明 WinCC从V7.0 SP2版本开始增加了三菱以太网驱动程序,支持和三…

Windows常用协议

LLMNR 1. LLMNR 简介 链路本地多播名称解析(LLMNR)是一个基于域名系统(DNS)数据包格式的协议,可用于解析局域网中本地链路上的主机名称。它可以很好地支持IPv4和IPv6,是仅次于DNS 解析的名称解析协议。 2.LLMNR 解析过程 当本地hosts 和 DNS解析 当本地hosts 和 …

docker 常用指令(启动,关闭,查看运行状态)

文章目录 docker 常用指令启动 docker关闭 docker查看 docker的运行状态 docker 常用指令 启动 docker systemctl start docker关闭 docker systemctl stop docker查看 docker的运行状态 systemctl status docker如下图所示: 表示docker正在运行中

集合框架体系和使用1(Collection)

Map的不同实现类单独再搞一章讲 目录 数组的特点、弊端与集合框架体系介绍 数组 特点 弊端 Java集合框架体系(java.util包下) java.util.Collection:存储一个一个的数据(主要讲两个子接口) java.util.Map:存储一对一对的数据…

基于uniapp大学生社团活动管理系统python+java+node.js+php微信小程序

uni-app框架:使用Vue.js开发跨平台应用的前端框架,编写一套代码,可编译到Android、小程序等平台。 语言:pythonjavanode.jsphp均支持 框架支持:springboot/Ssm/thinkphp/django/flask/express均支持 运行软件:idea/eclipse/vscod…

递归和迭代【Py/Java/C++三种语言详解】LeetCode每日一题240218【树DFS】LeetCode 589、 N 叉树的前序遍历

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加 948025485 可上全网独家的 欧弟OJ系统 练习华子OD、大厂真题 绿色聊天软件戳 od1336了解算法冲刺训练 文章目录 题目描述解题思路代码方法一:递归法PythonJavaC时空复杂度 方法二:迭代法PythonJavaC时空复杂度 …

面试redis篇-08数据淘汰策略

原理 当Redis中的内存不够用时,此时在向Redis中添加新的key,那么Redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉,这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。 Redis支持8种不同策略来选择要删除的key: noeviction: 不淘汰任何key,但是内存满时不允许写入新数据,默认就是…