# DataPlotPy

**Repository Path**: bistu_liuning_admin_admin/DataPlotPy

## Basic Information

- **Project Name**: DataPlotPy
- **Description**: PyQt6 数据可视化工具 - 基于 PyQt6 开发的数据可视化和分析工具
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-05
- **Last Updated**: 2026-03-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# DataPlotPy

PyQt6 数据可视化工具

基于 PyQt6 开发的数据可视化和分析工具

## 项目简介

DataPlotPy 是 DataPlot 的 Python/PyQt6 版本，支持多种数据格式的导入、2D/3D 绑图、FFT/STFT 分析、滤波处理、数据插值等数据处理功能。

### 作者信息
- 作者：刘宁
- 邮箱：ning.liu@bistu.edu.cn

## 版本信息

当前版本：v1.1.1

### 更新日志

#### v1.1.1 (2026-03-05)
- 修复工具栏"设为X轴"、"取消X轴"、"删除列"按钮未激活问题
- 修复帮助菜单点击无响应问题
- 新增PDF格式使用说明文档
- 帮助菜单改为打开PDF使用说明

#### v1.1.0 (2026-03-05)
- 新增数据插值功能：支持样条插值、线性插值、平均插值
- 新增拼接显示功能：多列数据在同一时间点上交错拼接显示
- 新增插值数据导出功能
- 更新3D图表图标，与2D图表区分
- 新增帮助菜单：使用说明和版本信息

#### v1.0.0
- 初始版本
- 支持多种数据格式导入导出
- 2D/3D图表显示
- FFT/STFT频谱分析
- 数字滤波处理

## 功能特性

### 数据导入导出
- 支持格式：DAT、CSV、TXT、Excel（XLSX/XLS）
- 自动检测文件编码（支持 UTF-8、GBK 等）
- 支持自定义分隔符（自动检测、逗号、空格、制表符、分号）
- 支持行数范围选择导入
- 支持跳过指定行数
- 异步导入，实时进度显示
- 数据导出为 CSV、TXT、DAT、XLSX 格式

### 2D 图表显示
- 基于 pyqtgraph 高性能绑图
- 多曲线同时绘制（最多32条）
- 32种预设颜色自动区分多通道
- 自适应坐标轴范围
- 曲线填满画布（X轴不留余量）
- 大数据自动降采样（超过10000点）
- 支持矩形区域缩放（Ctrl+鼠标拖拽）
- 视图历史记录（支持返回上一视图）
- 图像导出（PNG、JPG等）
- **线型选择**：实线、虚线、点线、点划线、仅点、点+线

### 3D 图表显示
- 基于 matplotlib 的 3D 曲线图
- 完整的三维坐标轴显示（带刻度标签）
- 支持多通道数据叠加显示
- 鼠标拖拽旋转、滚轮缩放
- **线型选择**：实线、虚线、点线、点划线、仅点、点+线

### 信号分析
- FFT 频谱分析
  - 可配置采样率、FFT大小
  - 支持多种窗函数（矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗）
- STFT 短时傅里叶变换
  - 时频谱图显示
  - 可配置重叠率
  - 正确的坐标轴方向（X轴=时间，Y轴=频率）

### 数据处理
- 滤波处理
  - 低通、高通、带通、带阻滤波器
  - 可配置截止频率
- 微分计算
  - 一阶微分、二阶微分
- **数据插值**（新增）
  - 三次样条插值：使用三次多项式平滑连接数据点
  - 线性插值：相邻点之间线性连接
  - 平均插值：在数据点之间插入平均值
  - 支持导出插值后的数据
- **拼接显示**（新增）
  - 将多列数据在同一时间点上依次排列显示
  - 例如选择列3、4、5，显示顺序为：t1时刻列3→列4→列5→t2时刻列3→列4→列5...

## 目录结构

```
DataPlotPy/
├── main.py                      # 程序入口
├── requirements.txt             # 依赖列表
├── README.md                    # 项目说明
├── DataPlot.spec                # PyInstaller打包配置
├── src/
│   ├── core/                    # 核心模块
│   │   ├── config_manager.py    # 配置管理
│   │   └── logger.py            # 日志管理
│   ├── data/                    # 数据模块
│   │   ├── data_column.py       # 数据列定义
│   │   ├── data_importer.py     # 数据导入（CSV/TXT/DAT/Excel）
│   │   ├── data_exporter.py     # 数据导出
│   │   └── table_model.py       # 表格数据模型
│   ├── widgets/                 # 控件模块
│   │   ├── channel_list_widget.py # 通道列表
│   │   └── data_table_view.py   # 数据表格
│   ├── plot/                    # 绑图模块
│   │   ├── plot_2d_widget.py    # 2D图图表控件
│   │   ├── plot_2d_window.py    # 2D图表窗口
│   │   ├── plot_3d_widget.py    # 3D图表控件（matplotlib）
│   │   └── plot_3d_window.py    # 3D图表窗口
│   ├── processing/              # 数据处理模块（新增）
│   │   └── interpolation_processor.py  # 插值处理器
│   └── dialogs/                 # 对话框模块
│       ├── progress_dialog.py   # 进度对话框
│       ├── import_dialog.py     # 导入对话框
│       ├── export_dialog.py     # 导出对话框
│       ├── plot_3d_dialog.py    # 3D绘图设置
│       ├── fft_dialog.py        # FFT设置
│       ├── stft_dialog.py       # STFT设置
│       ├── filter_dialog.py     # 滤波设置
│       ├── interpolation_dialog.py  # 插值设置（新增）
│       └── concat_dialog.py     # 拼接显示设置（新增）
```

### 安装依赖

```bash
pip install PyQt6>=6.6.0
pip install pyqtgraph>=0.13.0
pip install numpy>=1.20.0
pip install scipy>=1.10.0
pip install openpyxl>=3.0.0
pip install matplotlib>=3.5.0
pip install pyperclip>=1.8.0
```

或使用 requirements.txt：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 运行程序

```bash
python main.py
```

### 打包EXE

```bash
python -m PyInstaller DataPlot.spec
```

打包结果位于 `dist/DataPlot/` 目录下。

## 使用说明

### 数据导入
1. 点击工具栏"导入"按钮或菜单"文件→导入数据"（Ctrl+I）
2. 选择数据文件（支持 DAT、CSV、TXT、Excel）
3. 配置导入选项：
   - 分隔符：自动检测（推荐）、逗号、空格等
   - 跳过行数：跳过文件开头的非数据行
   - 首行为列名：勾选则第一行作为列名
   - 读取范围：可指定开始行和结束行
4. 点击"导入"按钮

### 2D 曲线显示
1. 在表格中选择要绘制的数据列（可多选，最多32列）
2. 可选：右键点击某列选择"设为X轴"
3. 点击工具栏"2D曲线"按钮或菜单"绘图→2D曲线"
4. 在图表窗口中：
   - 滚轮缩放
   - 拖拽平移
   - Ctrl+拖拽：矩形区域缩放
   - 工具栏"线型"下拉框：切换曲线显示样式
   - 右键菜单：恢复视图、适应窗口、导出图片

### 3D 曲线显示
1. 在表格中选择三列数据（X、Y、Z轴）
2. 点击菜单"绘图→3D曲线"
3. 配置XYZ轴对应的列
4. 在图表窗口中：
   - 鼠标拖拽旋转视角
   - 滚轮缩放
   - 工具栏"线型"下拉框：切换曲线显示样式

### FFT 分析
1. 选择要分析的数据列
2. 点击菜单"分析→FFT分析"
3. 配置参数：采样率、FFT大小、窗函数类型
4. 查看频谱图

### STFT 分析
1. 选择要分析的数据列
2. 点击菜单"分析→STFT分析"
3. 配置参数：采样率、FFT大小、重叠率、窗函数类型
4. 查看时频谱图（X轴=时间，Y轴=频率）

### 数据滤波
1. 选择要滤波的数据列
2. 点击菜单"处理→数据滤波"
3. 配置参数：滤波器类型、截止频率
4. 查看滤波前后对比图

### 数据插值（新增）
1. 选择要插值的数据列
2. 点击菜单"处理→数据插值"（Ctrl+Shift+I）
3. 选择插值方法：
   - 三次样条插值：平滑曲线
   - 线性插值：直线连接
   - 平均插值：插入平均值
4. 设置插值倍数（如2表示每两个点之间插入1个新点）
5. 可选：勾选"导出插值数据到文件"
6. 查看插值前后对比图

### 拼接显示（新增）
1. 点击菜单"处理→拼接显示"（Ctrl+Shift+C）
2. 选择要拼接的多个列（至少2列）
3. 设置数据范围
4. 查看拼接后的曲线

### 数据导出
1. 点击工具栏"导出"按钮或菜单"文件→导出数据"（Ctrl+E）
2. 选择导出格式（CSV、TXT、DAT、XLSX）
3. 配置导出选项：分隔符、精度、是否包含表头
4. 选择导出范围（行、列）
5. 选择保存路径

## 快捷键

| 快捷键 | 功能 |
|--------|------|
| Ctrl+I | 导入数据 |
| Ctrl+E | 导出数据 |
| Ctrl+A | 全选列 |
| Delete | 删除选中列 |
| Ctrl+Shift+I | 数据插值 |
| Ctrl+Shift+C | 拼接显示 |
| F1 | 使用说明 |

## 开发调试记录

### 已解决的问题

#### 1. STFT 显示问题
**问题**：STFT 时频谱图显示异常，坐标轴方向错误

**原因**：numpy 的 STFT 输出维度与显示需求不匹配

**解决方案**：
- 使用 `data.T` 转置
- 使用 `np.flipud()` 翻转
- 使用 `np.rot90(data, -1)` 顺时针旋转

#### 2. 2D 曲线显示性能优化
**问题**：大数据量（>10万点）2D曲线显示卡顿

**解决方案**：绑图前手动降采样
```python
if len(x_data) > self.DOWNSAMPLE_THRESHOLD:
    ds_factor = len(x_data) // 5000
    if ds_factor > 1:
        indices = np.arange(0, len(x_data), ds_factor)
        plot_x = x_data[indices]
        plot_y = y_data[indices]
```

#### 3. pyqtgraph 兼容性错误
**问题**：`AttributeError: autoRangeEnabled`

**原因**：`setDownsampling()` 和 `setClipToView()` 方法在某些 pyqtgraph 版本中存在兼容性问题

**解决方案**：移除这些方法调用，改用绑图前手动降采样

#### 4. 首次打开 2D 绑图窗口闪烁
**问题**：第一次打开 2D 绑图窗口时主窗口会闪烁

**原因**：全局 OpenGL 设置导致窗口重绘

**解决方案**：移除全局 OpenGL 设置

#### 5. Excel/CSV 导入显示全 0
**问题**：导入 Excel/CSV 文件后数据显示全 0

**解决方案**：
- 新增 `ExcelImportWorker` 类，使用 openpyxl 读取 Excel
- 将默认分隔符改为"自动检测"

#### 6. 3D 坐标轴不显示
**问题**：pyqtgraph OpenGL 3D绑图坐标轴不显示或显示不完整

**解决方案**：改用 matplotlib mplot3d 进行3D绑图，提供完整的坐标轴和刻度标签

#### 7. 线型切换图例重复
**问题**：切换线型时图例重复添加

**解决方案**：在 `set_line_style()` 方法中先清除旧图例，再创建新图例

#### 8. PyInstaller 打包问题
**问题1**：chardet 模块使用 mypyc 编译，PyInstaller 无法正确打包
**解决方案**：移除 chardet 依赖，使用简单的编码检测

**问题2**：matplotlib 需要 PIL 库
**解决方案**：不要排除 PIL/pillow

#### 9. EXE 启动速度慢
**问题**：`--onefile` 模式每次启动都要解压文件到临时目录

**解决方案**：改用 `--onedir` 模式，依赖文件放在 exe 同目录，启动更快

## 与 C++ 版本对比

| 特性 | C++ 版本 | Python 版本 |
|------|-----------|-------------|
| UI框架 | Qt 6.8.1 (QWidgets) | PyQt6 |
| 绑图库 | Qt Charts | pyqtgraph + matplotlib |
| 性能 | 较慢 | 更快（大数据降采样） |
| 数据结构 | QVector, QMap | numpy array |
| 文件处理 | QFile | Python 标准文件操作 |
| 编译 | qmake + mingw32-make | 不适用 |
| 部署 | 需打包 Qt DLL | PyInstaller 打包 |

## 许可证

MIT License