有些场合，我们需要对数据可视化。单是靠 tkinter 难度太大，而且做出来的效果不一定理想。
此时，将 tkinter 与 matplotlib 结合，是最好的选择。
知识点：
将 tkinter 与 matplotlib 结合的整个套路是固定的，只需要关心我们的绘图逻辑和程序逻辑即可
import matplotlibmatplotlib.use('TkAgg')import numpy as npfrom matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2TkAggfrom matplotlib.figure import Figureimport tkinter as tkclass Application(tk.Tk): ''' 文件夹选择程序 界面与逻辑分离 ''' def __init__(self): '''初始化''' super().__init__() # 有点相当于tk.Tk() self.wm_title("Embed matplotlib in tkinter") self.createWidgets() def createWidgets(self): '''界面''' fig = Figure(figsize=(5,4), dpi=100) self.ax = fig.add_subplot(111) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=self) self.canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) self.canvas._tkcanvas.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(self.canvas, self) toolbar.update() footframe = tk.Frame(master=self).pack(side=tk.BOTTOM) tk.Button(master=footframe, text='重画', command=self.draw).pack(side=tk.BOTTOM) tk.Button(master=footframe, text='退出', command=self._quit).pack(side=tk.BOTTOM) self.draw() # 绘图 def draw(self): '''绘图逻辑''' x = np.random.randint(0,50,size=100) y = np.random.randint(0,50,size=100) #self.fig.clf() # 方式一：①清除整个Figure区域 #self.ax = self.fig.add_subplot(111) # ②重新分配Axes区域 self.ax.clear() # 方式二：①清除原来的Axes区域 self.ax.scatter(x, y, s=3) # 重新画 self.canvas.show() def _quit(self): '''退出''' self.quit() # 停止 mainloop self.destroy() # 销毁所有部件 if __name__ == '__main__': # 实例化Application app = Application() # 主消息循环: app.mainloop()