如何在 Matplotlib 中绘制一个表格
Suraj Joshi
2020年11月7日
我们可以使用 matplotlib.pyplot.table 方法在 Matplotlib 中绘制一个表格。
matplotlib.pyplot.table() 方法
matplotlib.pyplot.table() 语法
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() 方法绘制一个表格
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()
输出：
该方法从 table() 方法中作为 cellText 参数传递的数据生成一个表格。列名可以用 colLabels 参数指定，loc="center"将表格置于各轴的中心。
我们也可以通过 Pandas DataFrame 和 NumPy Arrays 作为 cellText 参数来生成表格。
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()
输出：
这个过程从 DataFrame df 生成表格。我们将 df 的值作为 cellText 参数，将 df 的列名作为 colLabels 参数。rowLabels 值作为表的行标签。
为了区分表中的行标签和列标签，要对这些特定字段进行不同的样式。
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()
输出：
在这里，我们将行标签和列标签用黄色来区分这些字段与表的其他部分；这是用参数 rowColours 和 colColours 来完成的。
Author: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
LinkedIn