如何在 Matplotlib 中繪製一個表格
Suraj Joshi
2020年11月7日
我們可以使用 matplotlib.pyplot.table 方法在 Matplotlib 中繪製一個表格。
matplotlib.pyplot.table() 方法
matplotlib.pyplot.table() 語法
matplotlib.pyplot.table(cellText=None,
cellColours=None,
cellLoc='right',
colWidths=None,
rowLabels=None,
rowColours=None,
rowLoc='left',
colLabels=None,
colColours=None,
colLoc='center',
loc='bottom',
bbox=None,
edges='closed',
**kwargs)
示例: 在 Matplotlib 中使用 matplotlib.pyplot.table() 方法繪製一個表格
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax =plt.subplots(1,1)
data=[[1,2,3],
[5,6,7],
[8,9,10]]
column_labels=["Column 1", "Column 2", "Column 3"]
ax.axis('tight')
ax.axis('off')
ax.table(cellText=data,colLabels=column_labels,loc="center")
plt.show()
輸出：
該方法從 table() 方法中作為 cellText 引數傳遞的資料生成一個表格。列名可以用 colLabels 引數指定，loc="center"將表格置於各軸的中心。
我們也可以通過 Pandas DataFrame 和 NumPy Arrays 作為 cellText 引數來生成表格。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax =plt.subplots(1,1)
data=[[1,2,3],
[5,6,7],
[8,9,10]]
column_labels=["Column 1", "Column 2", "Column 3"]
df=pd.DataFrame(data,columns=column_labels)
ax.axis('tight')
ax.axis('off')
ax.table(cellText=df.values,colLabels=df.columns,rowLabels=["A","B","C"],loc="center")
plt.show()
輸出：
這個過程從 DataFrame df 生成表格。我們將 df 的值作為 cellText 引數，將 df 的列名作為 colLabels 引數。rowLabels 值作為表的行標籤。
為了區分表中的行標籤和列標籤，要對這些特定欄位進行不同的樣式。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax =plt.subplots(1,1)
data=[[1,2,3],
[5,6,7],
[8,9,10]]
column_labels=["Column 1", "Column 2", "Column 3"]
df=pd.DataFrame(data,columns=column_labels)
ax.axis('tight')
ax.axis('off')
ax.table(cellText=df.values,
colLabels=df.columns,
rowLabels=["A","B","C"],
rowColours =["yellow"] * 3,
colColours =["yellow"] * 3,
loc="center")
plt.show()
輸出：
在這裡，我們將行標籤和列標籤用黃色來區分這些欄位與表的其他部分；這是用引數 rowColours 和 colColours 來完成的。
Author: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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