PyQt是一个强大的GUI库，它可以与Python的其他库无缝集成，以实现更复杂的功能。以下是一些常见的集成方法和示例：

1. NumPy

NumPy是Python中用于科学计算的基础库。您可以在PyQt应用程序中使用NumPy来处理数据和进行数值计算。

import sys
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("NumPy Integration Example")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 300)

        # 创建一个NumPy数组
        data = np.random.rand(10, 10)

        # 将NumPy数组转换为字符串并显示在标签中
        label = QLabel(f"{data}")
        self.setCentralWidget(label)

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

2. Pandas

Pandas是Python中用于数据操作和分析的库。您可以在PyQt应用程序中使用Pandas来处理数据表。

import sys
import pandas as pd
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QTableView
from PyQt5.QtCore import QAbstractTableModel, Qt

class PandasModel(QAbstractTableModel):
    def __init__(self, df=pd.DataFrame(), parent=None):
        QAbstractTableModel.__init__(self, parent)
        self._data = df

    def rowCount(self, parent=None):
        return self._data.shape[0]

    def columnCount(self, parent=None):
        return self._data.shape[1]

    def data(self, index, role=Qt.DisplayRole):
        if index.isValid():
            if role == Qt.DisplayRole:
                return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()])
        return None

    def headerData(self, section, orientation, role):
        if role == Qt.DisplayRole:
            if orientation == Qt.Horizontal:
                return str(self._data.columns[section])
            else:
                return str(self._data.index[section])
        return None

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("Pandas Integration Example")
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        # 创建一个Pandas DataFrame
        data = {
            'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
            'Age': [25, 30, 35]
        }
        df = pd.DataFrame(data)

        # 创建一个QTableView并设置模型
        model = PandasModel(df)
        view = QTableView()
        view.setModel(model)
        self.setCentralWidget(view)

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

3. Matplotlib

Matplotlib是Python中用于绘制图表的库。您可以在PyQt应用程序中使用Matplotlib来显示图表。

import sys
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("Matplotlib Integration Example")
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        # 创建一个FigureCanvas
        fig, ax = plt.subplots()
        canvas = FigureCanvas(fig)

        # 绘制图表
        ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])

        # 创建一个布局并将FigureCanvas添加到布局中
        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(canvas)

        # 创建一个QWidget并将布局设置为其布局
        widget = QWidget()
        widget.setLayout(layout)

        self.setCentralWidget(widget)

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

4. Requests

Requests是Python中用于HTTP请求的库。您可以在PyQt应用程序中使用Requests来获取网络数据。

import sys
import requests
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("Requests Integration Example")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 300)

        # 发送HTTP GET请求
        response = requests.get("https://api.github.com")

        # 显示响应内容
        label = QLabel(f"Status Code: {response.status_code}\nResponse: {response.text[:100]}...")
        self.setCentralWidget(label)

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

通过这些示例，您可以看到PyQt可以轻松地与其他Python库集成，以实现更复杂的功能。根据您的具体需求，您可以选择合适的库并进行相应的集成。