在实际使用中都是调用pyplot.talbe()API 快速创建 Table 实例,这个方法的底层调用链是pyplot.table()->table.table()方法。Table 类的解析如下: class Table(Artist): # ax:指定绘制表格Axes对象; # loc:指定表格相当于Axes对象的位置。 # bbox:指定表格的边界,可以是Bbox对象或者[xmin, ymin, width, heigh...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False labels=['A难度水平','B难度水平','C难度水平','D难度水平'] students = [0.35, 0.15, 0.2, 0.3] explode = [0.1,0.1,0.1,0.1] colors = ['...
Table 类的解析如下: classTable(Artist):# ax:指定绘制表格Axes对象;# loc:指定表格相当于Axes对象的位置。# bbox:指定表格的边界,可以是Bbox对象或者[xmin, ymin, width, height]def__init__(self,ax,loc=None,bbox=None,**kwargs):...# 同上self._axes=ax# 同上self._loc=loc# 同上self._bbox=...
用法: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) 范例1:考虑一个图表,分析了几个月...
table = Table(plt.gca(), bbox=[0, 0, 1, 1]) # plt.gca()获取当前坐标轴,bbox用于指定表格的位置和尺寸 步骤4:设置表格样式和内容 代码语言:txt 复制 # 设置表格的行标题和列标题 for i, row in enumerate(data): for j, cell in enumerate(row): ...
bbox=the_table.get_window_extent()x0,y0=bbox.x0,bbox.y0# 获取左下角的坐标width,height=bbox.width,bbox.height# 获取宽度和高度 下面讲解在ax.table上绘制各种图形时的坐标系统: Rectangle:绘制矩形,使用的是轴坐标系统 # : +---+# : | |# : height |# : | |# : (xy)--- width ---...
df1=pd.read_sql(sql,task)#plt.figure(figsize=(12,5))tab=plt.table(cellText=df1.values,colLabels=df1.columns,colWidths=[0.1,0.5,0.1,0.1,0.1],#设置每列的宽度colColours=plt.cm.Reds([0.35]*df1.shape[1]),loc='center',cellLoc='center',rowLoc='center')tab.scale(1,2)tab.auto_set...
plt.savefig("table.jpg", dpi=300,bbox_inches='tight') plt.show() 对于plottable的Table类,其构造参数介绍如下: df: pd.DataFrame, 要显示为表格的DataFrame对象 ax: mpl.axes.Axes, 绘制表格的坐标轴对象,默认为None index_col: str, DataFrame中的索引列名。默认为None ...
table = pd.pivot_table(data=df,index='category',values='num_orders',aggfunc=np.sum)table 接下来，我将尝试使用条形图对此进行可视化。当我们需要比较同一类别中类别值的数量时，最好使用条形图。条形图是使用matplotlib中的plt.bar（）生成的：#bar graphplt.bar(table.index,table['num_orders']) #...
# 外嵌图表plt.table()# 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)data=[[66386,174296,75131,577908,32015],[58230,381139,78045,99308,...