python3安装指令： pip install PyQt5
python2安装指令： pip install python-qt5
添加扩展插件：File-->setting-->Tools-->External Tools，如下图：
网上教程有很多，有不一样的，但是宗旨都是用把 .ui 文件用指令编译成 .py 文件。不一样的无非就是路径的写法，指令的写法不同。
比如方法二：
不熟悉python的坑：
这个命令是把资源文件.qrc转换为.py文件。命令：pyrcc5 -o xxx.qrc xxx.py
Arguments这边我就不误导大家了，详细的可以网上自行搜索pyinstaller。这里简单说下我这里面的意思，因为我的工程入口文件是Main.py。-F（大写）就是打包成可执行文件exe -w 程序运行时不显示命令行窗口 -i 是给你的可执行程序加个图标。 tool.icon是我工程这个图标的资源名。这个资源位置和入口文件同级别。
在打包过程中可能遇到的 坑 ，但愿你们没遇到：
Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。
pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。
优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。
pandasPandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。需要说明的是它不是“熊猫”，名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。
优点：是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观的处理关系型、标记型数据。对于数据分析专业人士，它是数据分析及可视化的利器。
seabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
它是基于matplotlib更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物，它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。
优点：matplotlib高度封装，代码量少，图表漂亮。比起matplotlib具有更美观、更现代的调色板设计等优点。scikit-plot这是一个跟机器学习有效结合的绘图库。想要深入学习的小伙伴参见其github仓库，这里不再赘述了。
优点：Scikit-Plot是由ReiichiroNakano创建的用在机器学习的可视化工具，能最快速简洁的画出用Matplotlib要写很多行语句才能画出的图。关键是对于机器学习相关可视化处理，该库有较好的支持。
Networkxnetworkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。
优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。
上面是我的回答，希望对您有所帮助！
