一、plt.table表
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([[ 742, 147, 63], [ 520, 313, 174], [2077, 773, 226]]) fig, ax = plt.subplots() table = ax.table(cellText=data, loc='center') table.set_fontsize(14) table.scale(1, 2.5) ax.axis('off') plt.show()
plt.table()函数通常用于绘制表格。传递一个二维数组包含要显示在表格中的单元格内容。在上述代码中,我们创建了一个3x3的二维数组,该数组包含表格中要显示的单元格的值。我们还为表格设置了字体大小和大小,将其放置在中心并将轴设置为关闭。最后,我们使用plt.show()来显示我们的表格。
二、plt.table表格内容设置背景色
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([[ 742, 147, 63], [ 520, 313, 174], [2077, 773, 226]]) fig, ax = plt.subplots() table = ax.table(cellText=data, loc='center', cellColours=np.full_like(data, 'lightgrey')) table.set_fontsize(14) table.scale(1, 2.5) ax.axis('off') plt.show()
要从默认的灰色背景中更改单元格背景色,我们需要传递单元格颜色值的数组作为cellColours参数。在上面的代码中,我们使用了np.full_like()函数将数组中的所有元素设置为'lightgrey'。 변경背景颜色的另一种方法是使用cellColours颜色图的实例。
三、plt.table参数详
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([[ 742, 147, 63], [ 520, 313, 174], [2077, 773, 226]]) fig, ax = plt.subplots() table = ax.table(cellText=data, loc='center', cellColours=np.full_like(data, 'lightgrey'), colWidths=[0.1]*3, rowLabels=['A', 'B', 'C'], colLabels=['X', 'Y', 'Z']) table.set_fontsize(14) table.scale(1, 2.5) ax.axis('off') plt.show()
在上面的代码中,我们添加了以下一些附加参数:
colWidths:一个浮点数列表,指定每列的宽度。 rowLabels:包含行标签的字符串列表。 colLabels:包含列标签的字符串列表。四、plt.table字体颜色
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([[ 742, 147, 63], [ 520, 313, 174], [2077, 773, 226]]) fig, ax = plt.subplots() table = ax.table(cellText=data, loc='center', cellColours=np.full_like(data, 'lightgrey'), colWidths=[0.1]*3, rowLabels=['A', 'B', 'C'], colLabels=['X', 'Y', 'Z']) table.set_fontsize(14) table.scale(1, 2.5) for i in range(len(data)): for j in range(len(data[0])): if data[i][j] > 500: table.get_celld()[(i,j)].set_text_props(color='red') ax.axis('off') plt.show()
我们可以根据单元格内容自定义单元格字体的颜色,如上述代码中所示。在这个例子中,如果单元格的值大于500,则设置字体颜色为红色。
五、plt.table函数属性
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([[ 742, 147, 63], [ 520, 313, 174], [2077, 773, 226]]) fig, ax = plt.subplots() table = ax.table(cellText=data, loc='center', cellColours=np.full_like(data, 'lightgrey'), colWidths=[0.1]*3, rowLabels=['A', 'B', 'C'], colLabels=['X', 'Y', 'Z']) table.auto_set_font_size(False) table.set_fontsize(22) table.auto_set_column_width(col=list(range(len(data[0])))) table.scale(1, 2.5) ax.axis('off') plt.show()
除了上述参数之外,plt.table()还具有许多其他有用的属性和函数,如自适应字体大小,自适应列宽,固定列宽等。在上述代码中,我们使用了以下属性和函数:
auto_set_font_size():根据表格大小自动设置字体大小。 auto_set_column_width():根据表格大小自动设置列宽。 scale():根据指定的比例缩放表格。六、plt.table表格及字体大小
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([[ 742, 147, 63], [ 520, 313, 174], [2077, 773, 226]]) fig, ax = plt.subplots(figsize=[10, 4]) table = ax.table(cellText=data, loc='center', cellColours=np.full_like(data, 'lightgrey'), colWidths=[0.1]*3, rowLabels=['A', 'B', 'C'], colLabels=['X', 'Y', 'Z']) table.auto_set_font_size(False) table.set_fontsize(36) table.auto_set_column_width(col=list(range(len(data[0])))) table.scale(2, 4) ax.axis('off') plt.show()
最后,我们可以根据需要调整表格和字体大小。在上述代码中,我们通过更改figsize、设置字体大小和缩放表格来实现此目的。