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我有一个 Pandas 数据框，我想将其绘制为 matplotlib 表。到目前为止，我的那部分正在使用以下代码：

import numpy as np
randn = np.random.randn
from pandas import *

idx = Index(arange(1,11))
df = DataFrame(randn(10, 5), index=idx, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
vals = np.around(df.values,2)

fig = plt.figure(figsize=(15,8))
ax = fig.add_subplot(111, frameon=True, xticks=[], yticks=[])

the_table=plt.table(cellText=vals, rowLabels=df.index, colLabels=df.columns, 
                    colWidths = [0.03]*vals.shape[1], loc='center')

table_props = the_table.properties()
table_cells = table_props['child_artists']

clm = cm.hot(vals)

for cell in table_cells: 
    cell.set_height(0.04)
    # now i would like to set the backgroundcolor of the cell

最后，我想根据颜色图设置单元格的背景颜色 - 但是我如何在没有索引的 clm 数组中查找它？

另一个问题：我可以以某种方式将格式字符串传递给表格，以便将文本格式化为小数点后 2 位吗？

任何提示表示赞赏，安迪

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您可以使用plt.Normalize()规范化数据，并将规范化的数据传递给Colormap对象，例如plt.cm.hot().

plt.table()有一个参数cellColours，将用于相应地设置单元格的背景颜色。

因为cm.hot将黑色映射到最小值，所以我在创建规范化对象时增加了值范围。

这是代码：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
randn = np.random.randn
from pandas import *

idx = Index(np.arange(1,11))
df = DataFrame(randn(10, 5), index=idx, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
vals = np.around(df.values,2)
norm = plt.Normalize(vals.min()-1, vals.max()+1)
colours = plt.cm.hot(normal(vals))

fig = plt.figure(figsize=(15,8))
ax = fig.add_subplot(111, frameon=True, xticks=[], yticks=[])

the_table=plt.table(cellText=vals, rowLabels=df.index, colLabels=df.columns, 
                    colWidths = [0.03]*vals.shape[1], loc='center', 
                    cellColours=colours)
plt.show()

在此处输入图像描述

于 2012-07-24T02:44:10.293 回答
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安迪的代码工作：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# sudo apt-get install python-pandas
# sudo apt-get install python-matplotlib
# 
# python teste.py

from matplotlib import pyplot
from matplotlib import cm

import numpy

from pandas import *

idx = Index(numpy.arange(1, 11))

df = DataFrame(
        numpy.random.randn(10, 5),
        index=idx,
        columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    )

vals = numpy.around(df.values, 2)

normal = pyplot.normalize(vals.min()-1, vals.max()+1)

fig = pyplot.figure(figsize=(15, 8))

ax = fig.add_subplot(111, frameon=True, xticks=[], yticks=[])

the_table = pyplot.table(
                cellText=vals,
                rowLabels=df.index,
                colLabels=df.columns, 
                colWidths = [0.03]*vals.shape[1],
                loc='center', 
                cellColours=pyplot.cm.hot(normal(vals))
            )

pyplot.show()
于 2014-07-03T13:41:01.170 回答