汪群超 Chun-Chao Wang

Dept. of Statistics, National Taipei University, Taiwan

Qt Designer 設計概念及與 PyQt 結合的技術(二)

Objective:

  1. 學習在 GUI 佈局中,加入使用 pyqtgraph 的元件。
  2. 學習更多 pyqtgraph 的繪圖技巧。
  3. 學習更多元件的使用。

Prerequisite:

  1. Lesson 1, 2, 3 的觀念與技術。
  2. 具備統計學的觀念,才能做出適切的統計應用軟體。

範例 1:使用 Designer 設計一個有統計元素的 GUI,其中最主要的元件是一個提供 pyqtgraph 繪圖的 widget,用來繪製標準常態分配的 PDF 與 CDF 圖。GUI 視窗如下右圖。

使用元件:checkBox, label, lineEdit, horizontal slide, pushbutton, widget

功能:

  1. 按鈕 PDF/CDF 用來轉換圖形區的圖在 PDF 與 CDF 間轉換。

  2. 輸入 x 值,即可計算累積機率值 CDF(x) 並呈現在 CDF(x) 的 lineEdit,同時帶動下方的水平拉桿到對應的位置(只能整數)。相反地,當輸入 CDF(x) 值,即可計算反函數,得到 x 值。

  3. 透過 checkBox 在圖形區加入/取消格線。


注意事項:

  1. 本範例主要介紹如何在 GUI 視窗中鑲嵌 pyqtgraph 的繪圖小視窗。前面單元介紹的 pyqtgraph,自己獨享一個視窗,但是在 GUI 的視窗中,必須委身其中,這中間的環節說來話長,總之,這也是 pyqtgraph 較 matplotlib 適合在 Qt 的應用程式中擔任繪圖的角色。要使用 matplotlib 不是不可以,但是過程曲折許多,執行效率也沒有 pyqtgraph 好,畢竟 pyqtgrapgh 是專門為 Qt GUI 設計的繪圖套件。

  2. 下圖的元件,除了繪製 PDF 圖的元件外,都很容易從 Designer 左邊的元件工具列找到。為了鑲嵌 pyqtgraph,可以放置 Widget 或 Graphic View 元件。拖曳到佈局中,都只是空白的方框,只需留意其大小與位置。再來必須進行一項「提升元件」的設定,以便與 pyqtgraph 結合。以下列出 pyqtgraph 官網對於提升元件所提出的步驟:(過程如下圖二所示)

    • In Designer, create a QGraphicsView widget (“Graphics View” under the “Display Widgets” category).
    • Right-click on the QGraphicsView and select “Promote To…”.
    • Under “Promoted class name”, enter the class name you wish to use (“PlotWidget”, “GraphicsLayoutWidget”, etc).
    • Under “Header file”, enter “pyqtgraph”.
    • Click “Add”, then click “Promote”.

    上述步驟之1,以 Graphics View 元件說明。而下圖二用了 Wdiget,兩者都可行。另,「提升的類別名稱」是 pyqtgraph 常用來繪圖的元件,如 PlotWidget 與 GraphicsLayoutWidget 都可以,後者適合分割圖形。前面單元已示範過。

  3. 另,這個為了 pyqtgraph 而準備的 widget 被提升為 PlotWidget,因此之後在程式中便是 PlotWidget 的角色(範例見前面的單元)。而這個 widget 的元件名稱也會在程式中出現,在本範例,我用了 graphWidget 為 objectName。也因此出現在下面的主程式中,即 self.graphWidget 代表在此繪圖區的繪圖物件。

  4. 雖然只是個小小的應用程式,但是牽涉到的「小工程」也不少,下列程式使用了 6 個 signals,搭配 5 個對應的 slots 函數。這些對應關係都是初學 GUI 設計必須涉獵的基本技術。仔細看看有那些對應關係及如何控制。

  5. Qt GUI 的拉桿元件(slider)只限整數,即最小的格距為 1。這點也限制了拉桿的使用條件,用在此處(代表 x 值)並不恰當,只是示範而已。

from PyQt6 import QtWidgets, uic
import pyqtgraph as pg
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import sys

class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(MainWindow, self).__init__(*args, **kwargs)

        #Load the UI Page by PyQt6
        uic.loadUi('PyQtGraph_Designer_1.ui', self)
        self.setWindowTitle('PyQtGraph shows normal distribution')
        self.pdfcdf_status = 1

        # Signals
        self.pdfcdf.clicked.connect(self.update_plot)
        self.checkBox_Grid.stateChanged.connect(self.gridon)
        self.lineEdit_x.returnPressed.connect(self.comp_cdf)
        self.lineEdit_cdfx.returnPressed.connect(self.comp_invcdf)
        self.hSlider_x.valueChanged.connect(self.sliderMove)
        self.hSlider_x.sliderMoved.connect(self.sliderMove)
        self.update_plot()
        
    # Slots
    def update_plot(self):
        self.graphWidget.clear() # clear current plot before plotting
        x = np.linspace(-5, 5, 1000)
        if self.pdfcdf_status == 1:
            y = norm.pdf(x)
            titlename = "PDF"
        else:
            y = norm.cdf(x)
            titlename = "CDF"
        pen = pg.mkPen(color=(255, 0, 0), width = 10) # Qt.DotLine, Qt.DashDotLine and Qt.DashDotDotLine
    
        cur1 = self.graphWidget.plot(x, y, pen = pen, name = 'Demo')
        cur2 = self.graphWidget.plot(x, np.zeros(len(y)))
        # add color patch under curve
        patchcur = pg.FillBetweenItem(curve1 = cur1, curve2 = cur2, brush = 'g')
        if self.pdfcdf_status == 1:
            self.graphWidget.addItem(patchcur)
        
        self.graphWidget.setBackground('w')
        self.graphWidget.setTitle(titlename, color="b", size="14pt")
        styles = {'color':'green', 'font-size':'16px'}
        self.graphWidget.setLabel('left', 'Y', **styles)
        self.graphWidget.setLabel('bottom', 'X', **styles)
        self.graphWidget.showGrid(x=False, y=False)
        self.pdfcdf_status = -self.pdfcdf_status

    def gridon(self, s):
        # print(self.checkBox_Grid.checkState())
        if s == 2: # 0 : unchecked; 2 : checked
            self.graphWidget.showGrid(x = True, y = True)   
        else:
            self.graphWidget.showGrid(x = False, y = False)   

    def comp_cdf(self):
        cdf = norm.cdf(float(self.lineEdit_x.displayText()))    
        self.lineEdit_cdfx.setText(str(round(cdf, 4)))
        self.hSlider_x.setValue(int(float(self.lineEdit_x.displayText())))

    def comp_invcdf(self):
        x = norm.ppf(float(self.lineEdit_cdfx.displayText()))
        self.lineEdit_x.setText(str(round(x,4)))
    
    def sliderMove(self, x):
        self.lineEdit_x.setText(str(round(x,4)))
        self.lineEdit_cdfx.setText(str(round(norm.cdf(x), 4)))

def main():
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    main = MainWindow()
    main.show()
    sys.exit(app.exec())

if __name__ == '__main__':
    main()

練習:依前範例第一張圖上建議的 Exercise,試著做做看。


注意事項:

  1. 模仿他人的作品,除了學到(並收藏)一些必備的技術外,還要試著變更程式或改變布局、或新增元件,或新增功能,確定自己能掌握程式的大概,以供以後參考。

  2. 最後一項,建議將按鈕的功能(在 PDF 與 CDF 間轉換)改由兩個 radio button 取代。其實,radio button 才是最適合的元件,會先使用按鈕,不外乎是沿襲之前會的元件,先將功能做出來,再來嘗試不熟悉的元件。如果做不出來,也沒關係,這只是個試驗,看看是否已經掌握 GUI 設計的梗概。後續的範例還會介紹到 radio button,特別是群組性的。


範例 2:本範例展示滑鼠的定位功能,讓程式捕捉到滑鼠的動態。另呈現群組式 radio button 的多選一功能,最後在退出視窗時,加入詢問的對話視窗,讓使用者確認是否要關閉應用程式(視窗程式的標準動作)。GUI 視窗如下右圖。

使用元件:lineEdit, group box + radio button, pushbutton, widget(promote to PlotWidget)

功能:

  1. 當滑鼠在圖形上移動時,根據所在的位置,繪製一條垂直線,一條水平線,成十字交叉。並在下方的 x = 處標示位置,並計算其累積機率呈現在 CDF(x)。

  2. 點選 PDF 或 CDF 改變圖形上的對應圖形。

  3. 點選 EXIT 按鈕離開應用程式時,啟動對話視窗,要求使用者確認。

  4. 未完成功能:改變 x 值與 CDF(x) 值的 signal 與 slot 函數。譬如,改變 x 值,將計算其累積機率函數值並寫入 CDF(x) 旁的 lineEdit,同時更動畫面上的兩條水平與垂直線至適當位置。


注意事項:

  1. 本範例在 Designer 設計時,將繪圖區的 widget 元件的 objectName 命名為 gView,因此會在下面的程式碼見到 self.gView….

  2. 互動性功能是 pyqtgraph 作為天生的 Qt 繪圖套件的強項,對於滑鼠的活動,能迅速確實地捕捉,並立即做出反應。讀者可以從下列的程式碼,找到捕捉滑鼠活動的 signal,及應對的 slot 函數中如何掌握滑鼠的位置。

  3. 本範例第二個重點是「群組式的 radio button」。在 Designer 設計時,包括先加入 Group Box 元件,再拖曳兩個 radio button 進去。radio button 通常用在多選一的選項裡,利用 Group Box 協助維繫多選一(同時只能有一個 radio button 被選擇),否則會發生多個 radio button 可以同時被選擇,必須由程式本身控制。

  4. 本範例的應用程式關閉前的對話視窗,採現成的 MessageBox,只需在對應位置填妥文字並指定 icon,即可完成一個簡單的對話視窗。如下程式碼所示。當然,也可以製作專屬的對話視窗,詳細製作方式可以參考後面的單元。

from PyQt6 import QtWidgets, uic
from PyQt6.QtWidgets import QMessageBox
import pyqtgraph as pg
from scipy.stats import norm
import numpy as np
import sys

class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(MainWindow, self).__init__(*args, **kwargs)

        #Load the UI Page by PyQt6
        uic.loadUi('PyQtGraph_Designer_Mouse_1.ui', self)
        self.setWindowTitle('Mouse Move')

        self.update_plot('PDF')

        # Signales
        self.gView.scene().sigMouseMoved.connect(self.mouseMoved)
        # self.groupBox.toggled.connect(self.pdfcdf_clicked) # suitable for checkbox, not radiobutton
        self.radioBut_PDF.toggled.connect(self.pdfcdf_clicked)
        self.radioBut_cdf.toggled.connect(self.pdfcdf_clicked)
        self.pushBtn_exit.clicked.connect(self.dialogBox)

    def update_plot(self, str):
        self.gView.clear()
        x = np.linspace(-5, 5, 1000)
        if str == 'PDF':
            y = norm.pdf(x)
            title = 'Exercise : Add color patch as the mouse moves'
        else:
            y = norm.cdf(x)
            title = "Exercise : Let HLine go with the CDF value"
        
        self.gView.plot(x,y) # generates a PlotDataItem
        self.vLine = pg.InfiniteLine(pos = 1, angle=90, movable=False)
        self.hLine = pg.InfiniteLine(pos = 0.2, angle=0, movable=False)
        self.gView.addItem(self.vLine) # add PlotDataItem in PlotWidget 
        self.gView.addItem(self.hLine)
        self.gView.setTitle(title)

    # Slots:
    def mouseMoved(self, point): # returns the coordinates in pixels with respect to the PlotWidget
        p = self.gView.plotItem.vb.mapSceneToView(point) # convert to the coordinate of the plot
        self.vLine.setPos(p.x()) # set position of the verticle line
        self.hLine.setPos(p.y()) # set position of the horizontal line
        self.lineEdit_x.setText(str(round(p.x(), 4))) 
        self.lineEdit_cdf.setText(str(round(norm.cdf(p.x()), 4))) 

    def pdfcdf_clicked(self):
        radioBtn = self.sender()
        if radioBtn.isChecked():
            self.update_plot(radioBtn.text())
            # print(radioBtn.text())
    
    def dialogBox(self):
        dlg = QMessageBox(self)
        dlg.setWindowTitle("Wang's Class Demo")
        dlg.setText("確定要離開這個 App")
        dlg.setStandardButtons(QMessageBox.StandardButton.Yes | QMessageBox.StandardButton.No)
        buttonY = dlg.button(QMessageBox.StandardButton.Yes)
        buttonY.setText('確定')
        buttonY = dlg.button(QMessageBox.StandardButton.No)
        buttonY.setText('取消')
        dlg.setIcon(QMessageBox.Icon.Question)
        button = dlg.exec()

        if button == QMessageBox.StandardButton.Yes:
            self.close()
        else:
            print("No!")    

def main():
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    main = MainWindow()
    main.show()
    sys.exit(app.exec())

if __name__ == '__main__':
    main()

練習:依前範例第一張圖上建議的 Exercise,試著做做看。


專題:練習完成一個較有規模的應用程式,如下圖所示。

功能:

  1. 這個應用程式取材於 MATLAB 的示範程式 disttool。是個完整且好用的小軟體,呈現機率分配的 PDF 與 CDF 函數,並可以依據適當範圍的參數選擇,表現每個分配所有可能的面貌。

  2. 透過滑鼠點擊圖形位置,可以計算該位置 x 值的 CDF 值,並將數字呈現在 X 軸與 Y 軸兩端。也可以輸入 x 值或 CDF(x) 值計算得到 CDF(x) 或 x 值。

  3. 使用 lineEdit 與 slider bar 控制參數的大小。同時也必須調整對方的元件內容。其中 slider bar 主要有 5 個參數要想想設定甚麼值比較恰當,分別是 minimum, maximum, single step, page step, value。試試看,這些數字分別代表甚麼意思。

  4. 這個 app 故意將 MainWindow 的背景設為黑色。請記得必須同時將文字設定為反差大顏色,譬如,白色,否則會讓像 comboBox 拉出的項目看不不清楚。

  5. 這個小軟體看似沒甚麼,其實程式裡要處裡的小事情非常多且雜,必須慢慢地、一個個處裡。一旦完成後,將得到非常多經驗與技術,對往後更大規模的應用軟體的製作有莫大助益。


專題:練習完成一個有教學意義的應用程式,如下圖所示的雙尾假說檢定的型一誤與型二誤機率的圖示。

功能:

  1. 首先是在 GUI 上呈現數學式與符號。這是以 Rich Text 方式呈現 HTML 的語法。至於作法,可以 google 查詢,或到 https://www.keynotesupport.com/internet/special-characters-greek-letters-symbols.shtml

  2. 數學部分的 HTML 碼,也是很容易查詢,譬如下關鍵字:math in html。或參考 https://www.toptal.com/designers/htmlarrows/math/

  3. 要成功地表達述學識與符號,必須在 label 的屬性編輯器修改 textFormat 為 RichText。

  4. 這個應用程式的技術在前面的單元都已經提過,反而重點擺在假說檢定的計算,這才是統計軟體的主軸。


專題:練習製作如下圖所示的 Z 檢定(註)。

功能:

  1. 可以選擇 lower tail, upper tail 與 two-tail 三種檢定模式。虛無假說與對立假說也會跟著更動。

  2. 圖中的示範以統計量與臨界值的比較做決策,也可以加入 p-value。

註:本練習來自劉銘軒同學的作品
商學院  7F16
ccw@gm.ntpu.edu.tw
(02)8674-1111 
ext 66777

部落格統計

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