pyqt5 读取数据显示折线

### 使用 PyQt5 和 Matplotlib 实现读取数据并绘制折线图

为了在 PyQt5 中实现读取数据并在界面中绘制折线图，可以利用 `matplotlib` 库中的绘图功能，并将其嵌入到 PyQt5 的窗口中。下面是一个完整的 Python 脚本示例，展示了如何创建一个简单的应用程序来完成这一目标。

#### 导入库
首先导入必要的库，包括用于构建图形用户界面的 PyQt5 组件以及用来处理图表的 matplotlib 工具[^1]：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import numpy as np

#### 创建主窗口类
定义一个继承自 `QMainWindow` 的类，在其中设置布局并将画布添加进去[^2]:

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        self.setWindowTitle("Data Visualization with PyQt5 and Matplotlib")

        # 设置中心部件为QWidget对象
        widget = QWidget()
        layout = QVBoxLayout(widget)

        # 初始化Figure和Canvas实例
        fig = Figure(figsize=(8, 6))
        self.canvas = FigureCanvas(fig)
        layout.addWidget(self.canvas)

        self.setCentralWidget(widget)

        # 添加Axes子图以便后续绘图操作
        self.ax = fig.add_subplot(111)

        # 假设这里有一个函数可以从文件或其他地方获取数据
        data_x, data_y = generate_data()

        # 清除之前的图像以防重复绘制
        self.ax.clear()

        # 在坐标轴上绘制折线图
        self.ax.plot(data_x, data_y, marker='o')

        # 更新canvas上的内容使其可见
        self.canvas.draw()

def generate_data():
    """模拟的数据生成器"""
    x_values = range(0, 10)
    y_values = [np.random.randint(0, 10) for _ in x_values]
    
    return list(x_values), y_values

#### 启动应用
最后编写启动程序的部分代码，这会打开一个新的窗口展示所制作的应用程序[^3]:

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)

    window = MainWindow()
    window.show()

    try:
        sys.exit(app.exec_())
    except SystemExit:
        pass

通过上述方法可以在 PyQt5 开发环境中轻松集成 matplotilb 来显示动态或静态的数据可视化效果。此例子中使用了一个名为 `generate_data()` 的辅助函数来代替实际的数据源；而在真实场景下应当替换为此处调用适合项目需求的方法去取得所需的数据集。