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python pyqtgraph 保存图片到本地的实例
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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pyqtgraph官方给的示例居然会报错2333

官方文档传送门：#####pyqtgraph export

python pyqtgraph 保存图片到本地的实例

pyqtgraph支持在可视化窗口中右键保存（Exporting from the GUI）试了一下只能保存为svg格式，

保存为png会闪退不知道是我这里的原因还是这里有bug，我希望直接生成图片（Exporting from the API）

先查看本地site-packages里面有test文件，里面有生成svg的版本画出来的图是svg格式只能放在浏览器看不能改后缀名

而我希望生成png之类的图片

折腾了一下终于弄了一个能跑的出来：

from __future__ import division, print_function, absolute_import
import pyqtgraph as pg
import pyqtgraph.exporters
import numpy as np

def test_plotscene():
  pg.setConfigOption('foreground', (255,255,255))
  w = pg.GraphicsWindow()
  p = w.addPlot()
  p.plot(np.linspace(0.0, 20.0, 20), pen={'color':'w'})
  p.setXRange(0,20)
  p.setYRange(-10,20)
  app = pg.mkQApp()
  app.processEvents()
  ex = pyqtgraph.exporters.ImageExporter(w.scene())
  ex.export(fileName="test.png")

if __name__ == "__main__":
  test_plotscene()

python pyqtgraph 保存图片到本地的实例

补充知识：pyqtgraph.GraphicsObject结构及用法

pyqtgraph.GraphicsObject官方文档 源文件

class pyqtgraph.GraphicsItem(register=True)

可以为GraphicsObject and GraphicsWidget提供有用方法的抽象类（Abstract Class）

Abstract Class

抽象类：不能实例化的类。

在面向对象的概念中，我们知道所有的对象都是通过类来描绘的，但是反过来却不是这样。并不是所有的类都是用来描绘对象的，如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象，这样的类就是抽象类。

抽象类往往用来表征我们在对问题领域进行分析、设计中得出的抽象概念，是对一系列看上去不同，但是本质上相同的具体概念的抽象。

比如：如果我们进行一个图形编辑软件的开发，就会发现问题领域存在着圆、三角形这样一些具体概念，它们是不同的，但是它们又都属于形状这样一个概念，形状这个概念在问题领域是不存在的，它就是一个抽象概念。

正是因为抽象的概念在问题领域没有对应的具体概念，所以用以表征抽象概念的抽象类是不能够实例化的。

以上这篇python pyqtgraph 保存图片到本地的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
python,pyqtgraph,保存图片,本地
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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