PyQtGraph是一个基于PyQt和NumPy的Python库，它专为实时数据可视化而设计。以绘制0~2π范围的y=sin(x)为例，基本用法的代码如下：

# coding=utf-8

import pyqtgraph as pg
from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import numpy as np


# pyqtgraph中的颜色表示，blue:b，green:g，red:r，cyan:c，magenta:m，yellow:y，black:k，white:w
# pyqtgraph中的颜色表示也可用十六进制，如白色'#FFFFFF'
# 字体大小的单位有px（pixel,像素）和pt（point，点），px适用于屏幕显示，其大小是动态的，而pt适用于印刷，大小是固定的。


def update():
    global x, y
    y = np.roll(y, -1)  # 滚动数组，模拟数据更新
    curve.setData(x, y)  # 更新曲线数据


def mouseover(pos):
    global win
    act_pos = curve.mapFromScene(pos)
    if type(act_pos) != QtCore.QPointF:
        return
    # print(act_pos.x(), act_pos.y())
    win.setWindowTitle("(x = {:.4f}, y = {:.4f})".format(act_pos.x(), act_pos.y()))


if __name__ == '__main__':
    # 创建应用
    app = QtGui.QApplication([])

    # 设置窗口界面属性
    win = pg.GraphicsLayoutWidget(show=True, title="实时数据更新示例")    # 设置程序界面的标题
    win.resize(800, 600)    # 设置程序界面的窗口大小
    # win.setBackground("b")    # 设置背景颜色为蓝色。默认背景是黑色，background='default'

    # 添加绘图区域
    plot = win.addPlot(title="实时更新的正弦波形")    # 设置绘图的标题
    plot.showGrid(x=True, y=True)     # x轴和y轴都显示网格
    x_styles = {'color': 'r', 'font-size': '30px', 'units': 'radian'}  # 设置标签文字、颜色、字体大小、单位
    y_styles = {'color': 'r', 'font-size': '30px'}    # 设置标签文字、颜色、字体大小
    plot.setLabel('left', 'y=sin(x)',  **y_styles)    # 左边坐标轴，Y轴
    plot.setLabel('bottom', 'x', **x_styles)    # 下边坐标轴，X轴
    plot.getAxis('left').setPen('#0000FF')    # 坐标轴上色
    plot.getAxis('bottom').setPen('#0000FF')    # 坐标轴上色
    plot.setXRange(min=0, max=7)    # 设置X轴刻度范围
    plot.setYRange(min=-1.2, max=1.2)    # 设置Y轴刻度范围
    plot.setMouseEnabled(x=False, y=False)    # 设置禁用鼠标交互，默认是启用的
    curve = plot.plot(pen="y")   # 创建一条黄色的线

    # 数据初始化
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 500)
    y = np.sin(x)

    # 绑定鼠标移动的信号和槽， 移动鼠标时就在窗口标题上显示当前鼠标停留位置的坐标
    curve.scene().sigMouseMoved.connect(mouseover)

    # 设置定时器，每20毫秒更新一次，相当于FPS=50
    timer = QtCore.QTimer()
    timer.timeout.connect(update)
    timer.start(20)    # 每20毫秒更新一次

    # 开始事件循环
    QtGui.QApplication.instance().exec_()

运行效果截图如下：