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。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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