我将详细讲解“Python3.x+pyqtgraph实现数据可视化教程”的完整攻略。该教程能够帮助读者使用Python编程实现数据可视化，其中使用pyqtgraph作为图形库来绘制各种类型的图表，方便用户进行数据分析和展示。
一、安装pyqtgraph
安装pyqtgraph最简单的方法是通过pip来安装。在终端（命令提示符）中输入以下命令即可：
pip install pyqtgraph
二、编写代码
安装完pyqtgraph之后，就可以开始编写代码了。
首先，需要导入pyqtgraph库以及其他必要的库。在Python文件的开头加入以下代码：
import pyqtgraph as pg
from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import numpy as np
其中：
– pg是pyqtgraph的缩写，用于简化后续的代码；
– QtGui和QtCore是PyQt库中的模块，用于创建应用程序界面；
– numpy是一个Python科学计算库，用于这里的数据生成。
接下来，需要创建一个Qt应用程序。在前面导入的QtGui模块中使用QApplication类即可：
app = QtGui.QApplication([])
这行代码创建了一个Qt应用程序，并将其存储在变量app中。
在这里，我们展示两个示例：线性图和散点图。
（1）线性图
首先，需要生成一些假数据。可以使用numpy库中的linspace函数来生成一些随机数据，例如：
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
这里生成了1000个数据点，并对其进行了sin函数处理。
接下来，创建一个pyqtgraph的画板，以及对应的坐标系：
plot = pg.plot(title="Line Plot")
plot.showGrid(x=True, y=True)
plot.addLegend()
plot.setLabel('left', 'Amplitude', units='V')
plot.setLabel('bottom', 'Time', units='s')
其中，title参数用于设置画板的标题，showGrid用于设置网格线是否显示，addLegend用于添加图例，setLabel用于设置坐标轴的标签。
最后，使用pyqtgraph的plot函数将数据绘制出来：
curve = plot.plot(x, y, pen='r', name="sin(x)")
这行代码使用plot函数将数据绘制出来，pen参数用于设置画笔的颜色，name参数用于设置图例的名字。
完整代码：
import pyqtgraph as pg
from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import numpy as np
# Create data
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
# Create a Qt application
app = QtGui.QApplication([])
# Create a pyqtgraph plot
plot = pg.plot(title="Line Plot")
plot.showGrid(x=True, y=True)
plot.addLegend()
plot.setLabel('left', 'Amplitude', units='V')
plot.setLabel('bottom', 'Time', units='s')
# Add the plot data
curve = plot.plot(x, y, pen='r', name="sin(x)")
# Run the Qt application
app.exec_()
（2）散点图
使用散点图绘制数据也很简单，只需要稍微修改一下代码即可。
先生成数据：
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
这里使用了numpy库中的random模块来生成随机数据。
接下来，创建pyqtgraph画板和对应的坐标系：
plot = pg.plot(title="Scatter Plot")
plot.showGrid(x=True, y=True)
plot.setLabel('left', 'Y-Axis', units='V')
plot.setLabel('bottom', 'X-Axis', units='s')
同样，使用setTitle设置画板的标题，setLabel设置坐标轴的标签。
最后，使用pyqtgraph的scatter函数将散点图绘制出来：
scatter = pg.ScatterPlotItem(x, y, pen=pg.mkPen(None), brush=pg.mkBrush(255, 255, 255, 255), size=10)
plot.addItem(scatter)
这里使用了ScatterPlotItem类来创建散点图，x和y是数据，pen参数用于设置散点的边界颜色，mkPen(None)表示无边界，brush参数用于设置散点的填充颜色，size参数用于设置散点的大小。
完整代码：
import pyqtgraph as pg
from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import numpy as np
# Create data
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
# Create a Qt application
app = QtGui.QApplication([])
# Create a pyqtgraph plot
plot = pg.plot(title="Scatter Plot")
plot.showGrid(x=True, y=True)
plot.setLabel('left', 'Y-Axis', units='V')
plot.setLabel('bottom', 'X-Axis', units='s')
# Add the plot data
scatter = pg.ScatterPlotItem(x, y, pen=pg.mkPen(None), brush=pg.mkBrush(255, 255, 255, 255), size=10)
plot.addItem(scatter)
# Run the Qt application
app.exec_()
三、运行程序
保存代码，然后在终端中运行程序即可看到绘制出来的图表。在代码编辑器中按下Ctrl+S保存代码，然后在终端中切换到代码所在的目录，输入以下命令即可运行程序：
python filename.py
其中，filename.py为你保存的Python文件名。
以上就是“Python3.x+pyqtgraph实现数据可视化教程”的详细攻略，包括了pyqtgraph的安装、示例教程等内容，希望对你有所帮助。