Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Cách hiển thị đồ thị từ thư viện Matplotlib trong Tkinter

Trong bài viết này, bạn sẽ học cách tích hợp thư viện Matplotlib vào ứng dụng Tkinter để hiển thị các biểu đồ chuyên nghiệp trực tiếp trên giao diện người dùng. Việc kết hợp này không chỉ giúp bạn tạo ra các biểu đồ đẹp mắt mà còn tăng cường tính tương tác và khả năng hiển thị dữ liệu trong ứng dụng Python của bạn.

test php

Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Hiển thị biểu đồ cột từ matplotlib trong ứng dụng Tkinter

Matplotlib là một thư viện của bên thứ ba cho phép tạo ra các biểu đồ và hình ảnh chuyên nghiệp trong Python. Do Matplotlib là một thư viện bên thứ ba, bạn cần cài đặt nó trước khi sử dụng.

Để cài đặt gói Matplotlib, bạn có thể sử dụng lệnh pip sau:

pip install matplotlib

Dưới đây là chương trình sử dụng Matplotlib để tạo biểu đồ cột thể hiện 5 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất:

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

import tkinter as tk
import matplotlib

# Sử dụng backend TkAgg để tích hợp với Tkinter
matplotlib.use('TkAgg')

from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_tkagg import (
    FigureCanvasTkAgg,
    NavigationToolbar2Tk
)

class App(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.title('Tkinter Matplotlib Demo')

        # Chuẩn bị dữ liệu
        data = {
            'Python': 11.27,
            'C': 11.16,
            'Java': 10.46,
            'C++': 7.5,
            'C#': 5.26
        }
        languages = data.keys()
        popularity = data.values()

        # Tạo một đối tượng Figure để chứa biểu đồ
        figure = Figure(figsize=(6, 4), dpi=100)

        # Tạo đối tượng FigureCanvasTkAgg để kết nối Figure với Tkinter Canvas
        figure_canvas = FigureCanvasTkAgg(figure, self)

        # Tạo thanh công cụ cho biểu đồ
        NavigationToolbar2Tk(figure_canvas, self)

        # Tạo trục cho biểu đồ
        axes = figure.add_subplot()

        # Vẽ biểu đồ cột
        axes.bar(languages, popularity)
        axes.set_title('Top 5 Programming Languages')
        axes.set_ylabel('Popularity')

        # Đặt biểu đồ vào cửa sổ chính của Tkinter
        figure_canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1)

if __name__ == '__main__':
    app = App()
    app.mainloop()

Kết quả:

Tkinter matplotlib png

Cách hoạt động:

Nhập thư viện matplotlib:

import matplotlib

Sau đó, gọi hàm use() để chỉ định backend mà matplotlib sẽ sử dụng:

matplotlib.use('TkAgg')

Ở đây, chúng ta sử dụng backend TkAgg để tích hợp với Tkinter.

Nhập các lớp cần thiết:

from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_tkagg import (
    FigureCanvasTkAgg,
    NavigationToolbar2Tk
)

Lớp Figure đại diện cho khu vực vẽ nơi các biểu đồ matplotlib sẽ được vẽ.

Lớp FigureCanvasTkAgg là một giao diện giữa đối tượng Figure và đối tượng Canvas của Tkinter.

NavigationToolbar2Tk là thanh công cụ tích hợp sẵn cho biểu đồ.

Chuẩn bị dữ liệu để hiển thị trên biểu đồ cột:

data = {
    'Python': 11.27,
    'C': 11.16,
    'Java': 10.46,
    'C++': 7.5,
    'C#': 5.26
}
languages = data.keys()
popularity = data.values()

Dữ liệu này là một từ điển với các khóa là tên ngôn ngữ lập trình và giá trị là mức độ phổ biến của chúng theo phần trăm.
Tạo đối tượng Figure để chứa biểu đồ:

figure = Figure(figsize=(6, 4), dpi=100)

Đối tượng Figure này có kích thước 600x400 pixel (với kích thước 6x4 inch và độ phân giải 100 dpi).

Tạo đối tượng FigureCanvasTkAgg để kết nối Figure với Tkinter Canvas:

figure_canvas = FigureCanvasTkAgg(figure, self)

Lưu ý rằng đối tượng FigureCanvasTkAgg không phải là một đối tượng Canvas, nhưng nó chứa một đối tượng Canvas.

Tạo thanh công cụ tích hợp sẵn cho biểu đồ:

NavigationToolbar2Tk(figure_canvas, self)

Thêm một subplot vào Figure và trả về các trục của subplot:

axes = figure.add_subplot()

Tạo biểu đồ cột bằng cách gọi phương thức bar() của các trục và truyền vào tên ngôn ngữ và mức độ phổ biến của chúng. Đồng thời, đặt tiêu đề và nhãn cho trục y:

axes.bar(languages, popularity)
axes.set_title('Top 5 Programming Languages')
axes.set_ylabel('Popularity')

Cuối cùng, đặt biểu đồ lên cửa sổ chính của Tkinter:

figure_canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1)

Kết bài

Việc sử dụng thư viện Matplotlib để tạo biểu đồ trong ứng dụng Tkinter không chỉ nâng cao khả năng hiển thị dữ liệu mà còn giúp ứng dụng của bạn trở nên chuyên nghiệp và dễ tiếp cận hơn. Sự kết hợp này mang lại cho bạn sức mạnh của trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ trong một giao diện người dùng linh hoạt và thân thiện.

Cách hiển thị đồ thị từ thư viện Matplotlib trong Tkinter

Hiển thị biểu đồ cột từ matplotlib trong ứng dụng Tkinter

Kết bài

Cùng chuyên mục:

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Từ khóa yield trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Cách hiển thị đồ thị từ thư viện Matplotlib trong Tkinter

Hiển thị biểu đồ cột từ matplotlib trong ứng dụng Tkinter

Kết bài

Cùng chuyên mục:

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Từ khóa yield trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết