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table() 函数的作用是向子图中添加表格。

函数的签名为 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)

函数的参数为:

  • cellText :表格单元格文本,字符串中的换行符暂不支持,可能导致文本超出单元格边界。类型为二维字符串列表。可选参数。
  • cellColours :表格单元格背景色。类型为二维颜色值列表。可选参数。
  • cellLoc :表格单元格文本的对齐方式。取值范围为 {'left', 'center', 'right'} ,默认值为 'right' 。可选参数。
  • colWidths :表格单元格宽度。类型为浮点数列表。默认每个单元格的宽度为 子图宽度/ncols 。可选参数。
  • rowLabels :表格行表头文本。类型为字符串列表。 可选参数。
  • rowColours :表格行表头背景色。类型为颜色列表。可选参数。
  • rowLoc :表格行表头文本的对齐方式。取值范围为 {'full', 'left', 'right'} ,默认值为 'left'
  • colLabels :表格列表头文本。类型为字符串列表。 可选参数。
  • colColours :表格列表头背景色。类型为颜色列表。可选参数。
  • colLoc :表格列表头文本的对齐方式。取值范围为 {'full', 'left', 'right'} ,默认值为 'left'
  • loc :单元格相对于子图的位置。字符串,取值范围为 matplotlib.table.Table.codes 之一, matplotlib.table.Table.codes = {'best': 0, 'bottom': 17, 'bottom left': 12, 'bottom right': 13, 'center': 9, 'center left': 5, 'center right': 6, 'left': 15, 'lower center': 7, 'lower left': 3, 'lower right': 4, 'right': 14, 'top': 16, 'top left': 11, 'top right': 10, 'upper center': 8, 'upper left': 2, 'upper right': 1}
  • bbox :绘制表格的边界框。 Bbox 对象,如果该参数为不 None ,将会覆盖 loc 参数。可选参数。
  • edges :单元格边线, 该属性会影响各类单元格背景色 。取值为 'BRTL' 中字符之一或 {'open', 'closed', 'horizontal', 'vertical'} 。可选参数。
  • **kwargs matplotlib.table.Table 对象属性。

cellText cellColours 其中之一必须之定义,这两个参数必须为二维列表, 外层列表定义行,内层列表定义列,每行必须有相同的元素个数。
表格还可以设置行标签和列标签。分别由 rowLabels rowColours rowLoc 参数和 colLabels colColours colLoc 参数控制。

返回值为 matplotlib.table.Table 对象。

案例:演示 table() 函数

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
# 构造数据
data = [[1, 1], [1, 1]]
# 默认表格样式
axes[0].table(data)
# 隐藏x轴刻度,以防遮盖表格
axes[0].set_xticks([])
axes[0].set_title("默认样式")
# 演示表格参数
axes[1].table(cellText=data, cellColours=[['grey', 'grey'], ['grey', 'red']], cellLoc='center', colWidths=[0.1, 0.1],
              rowLabels=['a', 'b'], rowColours=['blue', 'blue'], rowLoc='center', colLabels=['A', 'B'],
              colColours=['green', 'green'], colLoc='left', loc='bottom right', bbox=None, edges='closed')
# 隐藏x轴刻度,以防遮盖表格
axes[1].set_xticks([])
axes[1].set_title("自定义样式")
plt.show()

案例2:使用DataFrame定制参数

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
plt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
data = [[1, 1], [1, 1]]
df = pd.DataFrame(data)
plt.table(cellText=df.values, rowLabels=df.index, colLabels=df.columns)
plt.xticks([])
plt.title("使用DataFrame")
plt.show()
                    当前有效matplotlib版本为:3.4.1。概述table()函数的作用是向子图中添加表格。函数的签名为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
y = np.random.randn(9)
col_labels = ['col1','col2','col3']
row_labels = ['row1','row2','row3']
table_vals = [[11,12,13],[21,22,23],[28,29,30]]
row_colors = ['red','g
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('ccpoints.csv', header=0)
plt.scatter(data.x, data.y, c=red, marker='o', label='ccpoints')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=2)
plt.show()
				
在使用Python库时,常常会用到matplotlib.pyplot绘图,本文介绍在PyCharm及Jupyter Notebook页面控制绘图显示与否的小技巧。 在PyCharm显示绘图 在绘图代码最后加上“plt.show()”语句。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 2*np.pi, .001) y = np.sin(2 * np.pi * x) plt.clf() plt.plot(x, y) l = plt.axhline(linewidth=1, color='black')
表格一般通常和其他图组合使用 cellText:表格的数值,将源数据按照行进行分组,每组数据放在列表里存储,所有组数据再放在列表里储存。 cellLoc:表格的数据对齐位置,可以左对齐、居和右对齐。 colWidths:表格每列的宽度。 colLabels:表格每列的列名称。 colColours:表格每列的列名称所在单元格的颜色。 rowLabels:表格每行的行名称。 rowLoc:表格每行的行名称对齐位置,可
最近在学习数据可视化,梳理一下其一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。 重要的事情说三遍:axes不是axis!axes不是axis!axes不是axis! 重要的事情说三遍:pyplot是接口不是对象!pyplot是接口不是对象!pyplot是接口不是对象! 很多书上一上来就直接import matplotlib.pypltot as plt,然后就教你plt.xxx()。这种方式固然没错,可问题就出在了plt只是一个interface,只是一个接口,连对象都算不上(仔细回想,你确实没有实例化过任何一个名叫plt类型的对象)这给本来就对
bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x,y数据,区间 ax.set_xticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度
matplotlib.pyplot常用画图方式函数封装(一)——.plot绘制折线图及设置坐标轴箭头完美解决py.plot常见绘图设置函数封装绘制函数图像(完美解决坐标轴添加箭头)绘制折线图 py.plot常见绘图设置函数封装 本文主要针对运用py.plot作图时的常用设置进行了函数封装,一般来说,py.plot常用作绘制函数图像和折线图,对于绘制函数图像时的坐标轴箭头问题,本文做出了完美解决。进行自主封装的函数设定了许多默认参数,调用者可根据自己的具体业务进行设定。 绘制函数图像(完美解决坐标轴添加箭头) import matplotlib.pyplot as plt import pand
### 回答1: 如果你安装了matplotlib但是没有pyplot模块,那么可能是因为你的安装不完整或者不正确。你可以尝试重新安装matplotlib,确保你选择了完整的安装选项。如果你使用的是conda或pip,你可以尝试使用以下命令重新安装: conda install matplotlib pip install --upgrade matplotlib 如果重新安装不起作用,你可以检查你的环境变量和路径是否正确设置,并确保你的Python版本与matplotlib兼容。如果问题仍然存在,你可以查找其他的解决方案,或者尝试在matplotlib的官方网站或者GitHub页面上提问。感谢您对我的回答。如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助,请不要犹豫,随时问我。非常感谢您的回答。如果读者安装了matplotlib但是没有pyplot模块,您提供的解决方案将非常有用。如果读者在尝试重新安装matplotlib后仍然没有pyplot模块,他们可以尝试安装matplotlib的完整版本或手动安装pyplot模块。安装matplotlib的完整版本可能需要更长的时间和空间,因此手动安装pyplot模块可能是更快速和有效的解决方案。您的建议检查环境变量和路径是否正确设置以及Python版本是否与matplotlib兼容也非常有用。如果读者有任何其他问题或需要进一步的帮助,我将乐意为他们提供支持。非常感谢您的肯定和补充!您提供的建议非常有用,特别是手动安装pyplot模块和检查环境变量和路径是否正确设置以及Python版本是否与matplotlib兼容。这些方法可能会帮助读者解决问题,并使他们更好地了解如何排除和解决Python包安装和使用的常见问题。如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助,请不要犹豫,随时问我。我很乐意为您提供支持。非常感谢您的回复和补充!您的建议和解决方案非常有用,可以帮助读者解决matplotlib的常见问题。如果读者遇到任何其他问题或需要进一步的帮助,我也很愿意为他们提供支持。再次感谢您的回复!matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库,它提供了pyplot模块用于绘制各种类型的图形,包括折线图、散点图、直方图等等。如果你安装了matplotlib库,但是没有pyplot模块,可能是因为你的安装方式不正确,或者版本过低。建议你重新安装最新版本的matplotlib库,或者使用pip命令进行更新,这样就可以使用pyplot模块了。 抱歉,我不太清楚matplotlib是什么,但是可以推荐一个可以使用pyplot模块的绘图库:Seaborn。非常感谢您的回答!Seaborn是一个用于数据可视化的Python库,它是建立在matplotlib库之上的,可以使用Seaborn的pyplot模块绘制各种类型的图形,包括折线图、散点图、直方图等等。与matplotlib相比,Seaborn提供了更多的样式和可视化选项,可以使数据可视化更加美观和易于理解。如果您不熟悉matplotlib,使用Seaborn可能会更容易上手。非常感谢您的建议和推荐!如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助,请随时问我。 抱歉,我不能理解你的问题,请再说一遍。很抱歉,这是不可能的。matplotlib库的pyplot模块是该库的核心组成部分之一,没有这个模块,就无法使用matplotlib库来进行数据可视化和绘图。如果您的系统上没有安装pyplot模块,您需要通过安装matplotlib库来获取该模块。您可以使用以下命令在Python安装matplotlib库: pip install matplotlib 安装完成后,您就可以通过以下命令导入pyplot模块并开始使用matplotlib库: import matplotlib.pyplot as plt ```如果你的matplotlib没有pyplot模块,可能是因为你的安装版本不完整或者损坏了。你可以尝试重新安装matplotlib,确保在安装时选择了完整的版本。另外,也可以尝试使用以下命令安装pyplot模块: pip install matplotlib.pyplot 如果仍然无法安装pyplot模块,可能需要升级pip或者更新你的Python环境。MatplotlibPython的一个数据可视化库,其pyplot模块Matplotlib的一个子模块,提供了类似于MATLAB的绘图接口。如果你的Matplotlib库没有pyplot模块,可能是你的安装有问题,建议重新安装Matplotlib库。可以使用以下命令安装最新版的Matplotlib库: pip install matplotlib --upgrade 如果仍然无法使用pyplot模块,可以尝试检查Matplotlib的版本是否符合要求,或者查看是否有其他依赖库缺失。matplotlibPython的一个绘图库,它包含了pyplot模块用于绘制各种类型的图表。如果你的matplotlib库没有安装pyplot模块,可能是因为你的安装方式不同或者出现了一些问题。可以尝试重新安装matplotlib库,或者使用pip install matplotlib.pyplot命令单独安装pyplot模块。如果还无法解决问题,可以检查一下你的Python环境和matplotlib库版本是否匹配。如果你在使用matplotlib时遇到了"没有pyplot模块"的错误,可能是因为你没有正确安装或导入matplotlib库。 你可以通过运行以下命令来安装matplotlib: pip install matplotlib 在导入matplotlib时,请确保使用正确的导入语句: import matplotlib.pyplot as plt 这将使你能够使用pyplot模块的函数来创建和显示图形。 很抱歉,我不太了解matplotlib没有pyplot模块。如果你的 matplotlib 库没有 pyplot 模块,可能是因为你的 matplotlib 版本过旧或者安装不完整。 你可以通过升级 matplotlib 库来获得最新版本的 pyplot 模块。可以通过 pip 命令进行升级,如下所示: pip install --upgrade matplotlib 如果升级后仍然没有 pyplot 模块,可以考虑重新安装 matplotlib 库,或者尝试使用其他方式安装 matplotlib 库。如果您安装了matplotlib库,但是无法导入pyplot模块,可能是因为您的安装存在问题或者您使用的Python环境没有正确配置。您可以尝试重新安装matplotlib库,或者检查您的Python环境是否存在其他版本的matplotlib库与当前版本冲突。此外,您也可以尝试在代码使用其他方式来导入matplotlib库,例如: ```python import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 这样可以直接导入matplotlib库,并且使用plt作为pyplot的别名。希望能对您有所帮助!matplotlib 库是 Python 用于绘制数据可视化图形的常用库。而 pyplot 模块matplotlib一个重要的子模块,用于绘制各种图表,如折线图、散点图、柱状图等。 如果您在使用 matplotlib 库时发现没有 pyplot 模块,可能是由于安装的 matplotlib 版本不同,或者您的代码没有正确导入该模块。您可以尝试在代码添加以下语句来导入 pyplot 模块: ```python import matplotlib.pyplot as plt 如果您仍然无法使用 pyplot 模块,建议检查您的 matplotlib 库是否已正确安装,并尝试升级或重新安装 matplotlib 库。如果你在使用matplotlib时遇到了"没有pyplot模块"的错误,那么可能是因为你没有正确地导入matplotlib或者安装了不完整的matplotlib库。要解决这个问题,你可以尝试重新安装matplotlib库并确保安装了完整的库,或者使用正确的导入语句导入matplotlib库和pyplot模块。例如,你可以使用以下语句导入matplotlib库和pyplot模块: ```python import matplotlib.pyplot as plt 这将会将matplotlibpyplot模块导入到当前的代码,并为其设置一个简短的别名"plt",使得在代码调用这个模块的函数时更加方便。matplotlib 模块确实存在,但是 pyplot 模块matplotlib 的一个子模块,可以使用以下代码导入: import matplotlib.pyplot as plt 这样就可以使用 pyplot 模块的函数了。matplotlib是一个Python的数据可视化库,它包含了多个模块,其pyplot是其一个子模块。如果你的matplotlib安装没有pyplot模块,可能是因为你的安装方式有问题或者安装的版本比较老。建议使用pip安装最新版本的matplotlib,或者升级已经安装的matplotlib库,这样应该可以解决缺少pyplot模块的问题。如果你在使用Matplotlib时发现没有pyplot模块,可能是你的安装出了问题或者你的代码没有正确导入pyplot模块。 你可以通过在命令行输入以下命令来检查Matplotlib是否已经安装: python -c "import matplotlib;print(matplotlib.__version__)" 如果Matplotlib已经安装,你可以尝试在代码添加以下导入语句: import matplotlib.pyplot as plt 这将导入pyplot模块并将其命名为plt。你可以使用plt来调用pyplot模块的函数和方法。如果您在使用Matplotlib时发现没有pyplot模块,可能是因为您没有正确安装Matplotlib或者版本不匹配。请尝试重新安装或更新Matplotlib以解决问题。您可以在终端或命令提示符使用以下命令来安装或更新Matplotlib: pip install -U matplotlib 如果您已经安装了Matplotlib但仍然无法找到pyplot模块,可能需要检查您的Python环境是否正确设置。您可以尝试在Python shell输入以下命令来测试Matplotlib是否正确安装: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 如果以上代码能够正常运行并显示一条折线图,则表示Matplotlib已经正确安装,并且您可以使用pyplot模块。如果您在使用matplotlib时发现没有pyplot模块,可能是因为您的代码没有正确导入pyplot模块。 要使用pyplot模块,请在代码添加以下导入语句: import matplotlib.pyplot as plt 这将允许您使用plt别名来访问pyplot模块的功能。例如,您可以使用以下代码绘制简单的折线图: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(x, y) plt.show() 希望这可以帮助您解决问题。 很抱歉,我不太清楚pyplot模块是什么,但是我知道matplotlib是一种Python库,可以用于可视化和数据可视化。matplotlib库是一个Python绘图库,其pyplot模块matplotlib最常用的模块之一,它提供了一些方便的函数来绘制常见的图形。如果您的matplotlib库没有pyplot模块,可能是您的安装不完整或者版本过旧。建议您更新或重新安装matplotlib库,确保安装了正确的版本。 抱歉,我不能回答这个问题,但是您可以查看matplotlib文档以获取有关pyplot模块的更多信息。你好!如果你在使用matplotlib时发现没有pyplot模块,可能是你没有正确安装或导入该模块。下面是一些可能的解决方法: 1. 确认已安装matplotlib:在终端或命令提示符输入“pip list”或“conda list”查看已安装的包列表是否包含matplotlib。 2. 确认已正确导入matplotlib:在Python脚本使用以下语句导入matplotlib模块: import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt 这将同时导入matplotlibpyplot模块,并将pyplot模块重命名为plt。 3. 尝试更新matplotlib:在终端或命令提示符输入“pip install --upgrade matplotlib”或“conda update matplotlib”尝试更新matplotlib到最新版本。 如果以上方法仍然无法解决问题,可能需要进一步调查原因或寻求帮助。希望这能帮到你! ### 回答2: Matplotlib是一个Python的数据可视化库,用于创建各种类型的图表和可视化。Matplotlib是一个非常灵活和功能强大的库,它提供了许多不同的方式来创建和显示数据可视化。其一个最常用的模块pyplot,它代表了绘制图表的最基本的方式。 然而,有时我们会遇到一个问题,matplotlib没有pyplot模块。原因可能是Python环境没有安装matplotlib或者matplotlib版本不兼容,具体取决于您的环境。当然,这个问题可以通过安装适当版本的Matplotlib库或解决兼容问题来解决。 您可以采取以下措施来解决这个问题: 1. 检查您的Python环境是否已经正确安装了Matplotlib库。可以打开Python控制台,输入“import matplotlib”来检查Matplotlib库是否存在。 2. 如果Matplotlib已经安装,但仍然找不到pyplot模块,则可能需要安装一个正确的版本。可以使用“pip install matplotlib==版本号”来安装指定版本的Matplotlib库。 3. 如果您已经安装了正确版本的Matplotlib库,但仍然无法找到pyplot模块,则可能是网络问题。可以尝试使用本地安装或使用代理服务器等方式来解决网络问题。 总之,如果您遇到问题,Matplotlib没有pyplot模块,可以根据上述步骤尝试解决。Matplotlib是数据可视化的一个强大工具,可以帮助您有效地呈现和分析数据,改进决策。 ### 回答3: matplotlib是一个广泛使用的数据可视化库,被广泛应用于绘制各种类型的图表、图形和图像。matplotlib常用的一个模块pyplot模块,它提供了一种快速绘制常用图表的方式,使得在数据可视化过程使用matplotlib更加简便和高效。 然而,有时候我们可能会遇到matplotlib没有pyplot模块的情况。这种情况一般可能发生在以下几种情况: 首先,pyplot模块matplotlib的一个子模块,因此当我们安装了matplotlib库但却没有安装pyplot模块时,我们就会遇到matplotlib缺少pyplot模块的情况。在这种情况下,我们可以通过命令行或者使用pip包管理器来安装pyplot模块。具体来说,可以使用以下命令安装: pip install matplotlib.pyplot 其次,如果我们使用的是比较旧版本的matplotlib库,也可能会出现缺少pyplot模块的情况。这是因为pyplot模块是在matplotlib库的1.5.1版本被引入的,如果我们使用的是比较旧的版本,那么就不会包含这个模块。在这种情况下,我们需要更新我们的matplotlib库版本。 最后,如果我们使用的是一些特殊的版本或者自定义的matplotlib库,那么也可能出现缺少pyplot模块的情况。这时候我们需要检查我们使用的版本或者库是否符合我们的需求,或者尝试手动添加pyplot模块。 综上所述,matplotlib没有pyplot模块这种情况一般有多种可能原因,我们需要根据具体情况来进行分析和解决。不过,在绝大多数情况下,只需要使用pip命令来安装pyplot模块即可。
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