Matplotlib 如何仅绘制一个表格

在使用Matplotlib进行数据可视化时，通常我们会绘制各种各样的图表，如折线图、柱状图、饼图等等。但有时候，我们只需要绘制一个简单的表格来展示数据或结果。

阅读更多：Matplotlib 教程

使用表格对象绘制表格

Matplotlib提供了Table对象来方便地绘制表格。我们可以先创建一个空的表格对象，然后设置表格的行、列和单元格等属性，最后将其绘制出来。

首先，我们需要导入必要的模块和库：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Table

接着，我们可以定义一些数据，比如一个5×3的数据表：

data = [[ 0. ,  1. ,  2. ],
        [ 3. ,  4.5,  4. ],
        [10. ,  6. ,  7. ],
        [ 9. ,  8. ,  9.5],
        [ 1.5,  5. ,  1. ]]

这个数据表包含5行3列的数据，我们可以将它绘制成一个简单的表格，代码如下：

fig, ax = plt.subplots()

table = Table(ax, bbox=[0, 0, 1, 1])

# 设置行、列和单元格等属性
rows, columns = data.shape
for i in range(rows):
    for j in range(columns):
        cell_text = str(data[i,j])
        table.add_cell(i+1, j+1, 1/rows, 1/columns, text=cell_text, loc='center')

# 设置表格边框和样式
table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(14)
table.scale(1, 1.5)
ax.add_table(table)

plt.axis('off')
plt.show()

由于表格非常简单，我们只需要设置每个单元格的文本和位置等属性即可。

使用pandas库绘制表格

除了使用Matplotlib的Table对象绘制表格外，我们还可以使用pandas库中的DataFrame对象来生成一个表格，并使用Matplotlib来绘制它。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

接着，我们可以定义一个pandas的DataFrame对象作为数据源，比如以下数据表：

data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Julie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Female']}

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

这个表包含3个字段和4条记录，我们可以使用Matplotlib将其绘制成一个表格，代码如下：

fig, ax = plt.subplots()

ax.axis('off')
ax.axis('tight')

table = ax.table(cellText=df.values,
                 colLabels=df.columns,
                 cellLoc = 'center',
                 loc='center')
table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(14)

plt.show()

这里我们直接使用了DataFrame对象的values属性来获取数据，并将列名作为列标签传入table函数中。

总结

Matplotlib是一个强大的数据可视化库，不仅可以绘制各种各样的图表，还能方便地用Table对象绘制表格，并且可以使用pandas库中的DataFrame对象生成表格。在实际的数据处理和分析中，表格是一个不可或缺的工具，它可以帮助我们更好地展示数据和结果，使得我们更容易地进行数据分析和决策。因此，掌握Matplotlib绘制表格的技巧是非常有必要的。