Python数据库绘图工具GUI程序设计

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0 下载量 188 浏览量 更新于2024-11-05 收藏 5KB ZIP 举报
在本节中,我们将深入探讨一个名为 "gui.zip_out_plot" 的小型 Python 程序,该程序具有从数据库中绘制图表的功能。我们将从以下角度对这一程序进行详细分析: ### 知识点一:GUI(图形用户界面) GUI 是一个基于图形的用户界面,它允许用户通过图形控制元素,如按钮、菜单和对话框,与软件进行交互。这个 GUI 程序 "gui.zip_out_plot" 可能包含一系列的图形控制元素,使得用户能够选择数据库并指令程序生成图表。在 Python 中,创建 GUI 通常会使用像 Tkinter、PyQt 或 wxPython 这样的库。 ### 知识点二:数据库绘图 数据库绘图涉及到从数据库中提取数据并将其展示为可视化的图表。这个过程涉及数据查询、数据处理和图形渲染。数据库可以是关系型数据库如 MySQL、PostgreSQL 或者是 NoSQL 数据库如 MongoDB。该程序可能使用 SQL 或数据库特定的查询语言来获取数据,并使用图形库将其绘制成图表。 ### 知识点三:Python 程序编写 Python 是一种广泛用于软件开发的高级编程语言,具有易于学习和阅读的语法。"gui.zip_out_plot" 作为一个 Python 程序,意味着它使用 Python 语言编写,且可能依赖于像 Pandas、Matplotlib 或 Seaborn 这样的数据处理和绘图库。 ### 知识点四:文件压缩和分发 文件 "gui.zip_out_plot" 被压缩成一个 zip 文件。压缩文件是一种将多个文件打包成一个单一文件的文件格式,这在文件传输和存储中非常有用。通过压缩,可以减小文件大小,节省磁盘空间,且便于传输。在本例中,"gui.zip_out_plot" 可能包含多个文件,例如 Python 脚本、依赖库文件、配置文件等。 ### 知识点五:Python 脚本文件名称 "gui.py" 在提供的文件列表中,有一个名为 "gui.py" 的文件,这很可能就是程序的主要入口点。Python 脚本文件通常以 ".py" 扩展名结尾,这意味着这是一个纯文本文件,包含 Python 代码。程序 "gui.zip_out_plot" 的核心功能和逻辑很可能是由 "gui.py" 文件中的代码实现的。 ### 知识点六:程序描述与标签分析 描述中提到这是一个 "Small python program to draw plot out of database",表明这是一个小型程序,专门设计用来处理和展示数据库中的数据。标签 "out plot" 可能是一个简化的标签,用来指示该程序的一个主要特性:绘制图表("out plot" 可能是 "output plot" 的缩写)。 ### 知识点七:数据可视化的重要性 数据可视化是将数据以图形形式展示出来,以帮助用户快速理解数据所蕴含的信息。在数据分析、商业智能和报告中,数据可视化扮演着至关重要的角色。良好的数据可视化可以突出数据趋势、模式和异常,帮助人们做出基于数据的决策。 ### 结论 综合以上知识点,"gui.zip_out_plot" 是一个使用 Python 编写的程序,该程序具有一个图形用户界面,能够连接数据库,从中提取数据并将其绘制成图表。这个程序被压缩成一个 zip 文件,并通过一个名为 "gui.py" 的 Python 脚本来实现其功能。通过数据可视化,用户可以更容易地理解和分析数据库中的信息。

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

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import tkinter as tk import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import os class ExcelPlotter(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.master.title("图方便") self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") self.file_entry = tk.Entry(master=self) self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") self.plot_button = tk.Button(master=self, text="Plot", command=self.plot_data) self.plot_button.grid(row=1, column=2, sticky="we") self.name_label = tk.Label(master=self, text="Out Image Name:") self.name_label.grid(row=2, column=0, sticky="w") self.name_entry = tk.Entry(master=self) self.name_entry.grid(row=2, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.save_button = tk.Button(master=self, text="Save", command=self.save_image) self.save_button.grid(row=2, column=3, sticky="e") self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") self.pack() def open_file(self): file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xls")]) self.file_entry.delete(0, tk.END) self.file_entry.insert(tk.END, file_path) def plot_data(self): file_path = self.file_entry.get() if os.path.exists(file_path): data = pd.read_excel(file_path) plt.plot(data['波长(nm)'], data['吸光度'], 'k') plt.xlim(300, 1000) plt.xlabel('Wavelength(nm)', fontsize=16) plt.ylabel('Abs.', fontsize=16) plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) plt.savefig('Last Fig', dpi=1000) plt.show() def save_image(self): if self.figure: file_path = tk.filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".png") if file_path: self.figure.savefig(file_path) root = tk.Tk() app = ExcelPlotter(master=root) app.mainloop()帮我增加一个删除当前图像的功能

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