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PyQtGraph是基于PyQt4 / PySide和numpy构建的纯Python图形和GUI库。它旨在用于数学/科学/工程应用。尽管完全用python编写，但由于numpy大量使用数字处理和Qt的GraphicsView框架进行快速显示，该库非常快。PyQtGraph是根据MIT开源许可证发行的。
主要特点：

交互式视图框中的基本2D绘图
线图和散点图
数据可以通过鼠标平移/缩放
快速绘制以进行实时数据显示和交互
带有交互式查找表和级别控制的图像显示
显示大多数数据类型（整数或浮点；任何位深度； RGB，RGBA或亮度）
用于以任意角度切片多维图像的功能（对于MRI数据来说很棒）
快速更新视频显示或实时交互
3D图形系统（需要Python-OpenGL绑定）
体数据渲染
3D表面和散点图
等值面生成的网格渲染
交互式视口使用鼠标旋转/缩放
基本的3D场景图，易于编程
数据选择/标记和关注区域控制
交互式标记图中的垂直/水平位置和区域
用于从图像中选择任意区域并自动切片数据以匹配的小部件
易于生成新图形
2D图形使用Qt的GraphicsView框架，该框架功能强大且成熟。
3D图形使用OpenGL
所有图形都使用场景图来管理项目。新的图形项很容易创建。
对科学/工程应用有用的小部件和模块库
用于交互式原型的流程图小部件。
与LabView相似的接口（通过电线连接的节点）。
用于显示/编辑参数层次结构的参数树小部件
（类似于大多数GUI设计应用程序所使用的小部件）。
具有异常捕获功能的交互式python控制台。
非常适合调试/自省以及高级用户交互。
多进程控制允许远程绘图，跨进程的Qt信号连接以及非常简单的在线并行化。
坞站系统允许用户重新排列GUI组件。
与Qt的扩展坞系统类似，但更加灵活和可编程。
色彩渐变编辑器
具有SI单位显示和对数步进的SpinBox
安装：

PyQtGraph实际上并不需要任何安装脚本。只需要将pyqtgraph文件夹放置在可导入的位置。大多数人将更喜欢将此文件夹简单地放置在较大的项目文件夹中。如果要使pyqtgraph在系统范围内可用，请使用下面列出的方法之一：

Debian，Ubuntu和类似的Linux：
下载页面顶部链接的.deb文件。
其他Linux：
许多人已经为非Debian Linux发行版生成了软件包，包括Arch，Suse和Gentoo。检查您的分发存储库中是否有pyqtgraph软件包。
Windows：
下载并运行页面顶部链接的.exe安装程序文件。
每个人（包括OSX）：
下载页面顶部链接的.tar.gz源程序包，解压缩其内容，然后从解压缩的目录中运行“ python setup.py install”（pyqtgraph是纯Python库，因此在此安装过程中不会进行编译）。或者，使用“ pip install pyqtgraph”从pypi安装。
要求：

PyQtGraph已知可以在Linux，Windows和OSX上运行。
但是，它应在支持以下软件包的任何平台上运行：
Python 2.7和3+
PyQt 4.8+或PySide
NumPy
3D图形需要python-opengl绑定
说明文件：

文档在此处托管。
如果您想索取文档的特定部分，请在论坛上提问 。还有很多例子可以浏览。对于示例菜单运行：
    python -m pyqtgraph.examples
包装包装：
使用pyqtgraph编写的应用程序可以使用py2exe打包为Windows exe文件，或者使用py2app打包为OSX dmg文件。对于pyqtgraph 0.9.8及更早版本，请阅读这份出色而详尽的 文档，其中介绍了该过程。由基督教加文
对于过去的版本0.9.8，使用py2exe要简单得多; 参见示例/ py2exe。
问题，反馈和错误报告：

将问题，反馈和错误报告发布到pyqtgraph论坛。
或者：使用标签“ pyqtgraph”将问题发布到Stack Overflow（如果未正确标记，我可能永远不会看到它）。
与其他python图形包的比较：

Matplotlib或多或少是python的事实上的标准绘图库。如果您要开始一个新项目并且不需要pyqtgraph专门提供的任何功能，则应从matplotlib开始。它更加成熟，拥有庞大的用户社区，并且可以产生非常好的出版物质量的图形。
您可能要改用pyqtgraph的原因：

速度。如果您要执行需要快速绘图更新，视频或实时交互的操作，则matplotlib并不是最佳选择。（我认为）这是matplotlib的最大弱点。
便携性/易于安装。PyQtGraph是一个纯python软件包，这意味着它几乎可以在numpy和PyQt支持的每个平台上运行，而无需编译。如果您需要应用程序中的可移植性，这可以使您的生活变得更加轻松。
许多其他功能-pyqtgraph不仅仅是绘图库；它努力通过更高级的功能来覆盖科学/工程应用程序开发的许多方面，例如ImageView和ScatterPlotWidget分析工具，基于ROI的数据切片，参数树，流程图，多处理等。

VisPy是一个新的基于OpenGL的2D / 3D可视化库，是PyQtGraph，VisVis，Galry和Glumpy的作者之间合作开发的。它目前处于早期开发阶段，其范围比PyQtGraph狭窄-它将专注于可视化，而无需PyQtGraph提供的GUI工具包功能。从长远来看，我们希望VisPy能够取代Qt作为2D图形的渲染引擎，并完全取代pyqtgraph.opengl 3D系统。 有关VisPy的更多信息，请点击这里。

PyQwt具有一组非常好的功能，并且足够快地进行实时工作。它的主要缺点是它目前尚未维护，并且可能难以在各种平台上工作。希望将来可以找到一个新的维护者，但是在那之前最好避免使用PyQwt（原始的PyQwt维护者目前建议使用pyqtgraph；请检查其邮件列表以获取更新）。像matplotlib一样，PyQwt缺少pyqtgraph的一些更高级的功能。
Chaco是一个非常有趣的项目-精美的图形，良好的速度以及积极开发的项目。但是，与PyQwt一样，Chaco可能很难在多种平台上进行安装，并且缺少pyqtgraph的一些更高级的功能（尽管pyqtgraph当然也缺少Chaco的许多功能）。
GuiQwt是一个有趣的项目，具有许多与pyqtgraph类似的高级功能。它目前基于PyQwt，因此存在一些缺点，尽管将来似乎有计划对此进行更改。
[请注意：我已经有一段时间没有使用这些库了；请让我知道此信息是否过时。]