大家好我是费老师， matplotlib 作为数据可视化的强力工具，可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品，其中 matplotlib.pyplot.table 模块就专门用于绘制 表格 ，但是由于参数复杂，且默认样式单一简陋，想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫。

而我最近发现的一个基于 matplotlib 的第三方库 plottable ，用它来生成数据表格图既简单又美观，今天的文章中费老师我就来带大家学习它的常用方法😎~

2 基于plottable绘制漂亮的表格

使用 pip install plottable 完成安装后，我们先从一个简单的例子了解其基础的使用方式：

2.1 从简单例子出发

plottable 的基础使用很简单，在已有数据框的基础上，直接调用 plottable 中的 Table 模块即可：

渲染出的表格图如下：

2.2 plottable的常用方法

了解到 plottable 的基础用法后，接下来我们来学习如何添加一些常用参数来对表格进行美化：

2.2.1 控制表格奇数偶数行底色

通过在 Table() 中设置参数 odd_row_color 和 even_row_color ，我们可以传入 matplotlib 中合法的色彩值进行表格奇数偶数行底色的设置：

2.2.2 控制表头单元格与数据单元格样式

通过 Table() 中的参数 col_label_cell_kw 、 cell_kw ，我们可以分别对表头区域单元格、数据区域单元格进行样式设置，接受 matplotlib.patches.Rectangle 全部可用参数，例如：

2.2.3 调节单元格文字样式

通过参数 textprops 我们可以对全部单元格的文字样式进行控制：

2.2.4 配置行分割线

通过 bool 型参数 col_label_divider 、 footer_divider 、 row_dividers 可以分别设置是否为表头、表格尾部、数据行绘制分割线：

而通过参数 col_label_divider_kw 、 footer_divider_kw 、 row_divider_kw 则可以分别控制各个部分分割线的样式，支持 plt.plot 中全部参数：

2.2.5 基于ColDef的列样式细粒度设置

plottable 中最强大的地方在于，其通过配置由 plottable.ColDef 对象列表构成的 column_definitions 参数，可细粒度地对每一列进行自由的样式定义，其中每个 ColDef() 对象通过参数 name 与列名进行对应，常见的用法有：

以每列的默认宽度为1，可以分别为不同列调整宽度：

每个 ColDef 对象都可设置 textprops 参数，基于此可以实现为不同字段定义水平对齐方式：

通过为 ColDef 设置参数 cmap 、 text_cmap ，我们可以分别基于对应列的数值，对其单元格底色或字体颜色进行值映射：

通过为若干个 ColDef 设置相同的 group 参数，我们可以为具有相同 group 参数的字段添加分组标识：

通过为 ColDef 设置参数 border ，我们可以决定如何绘制不同字段的列边框：

除了本文所述的部分功能外， plottable 还有很多高级进阶的使用方法，譬如单元格图片渲染、自定义单元格绘制内容等，下面的几个例子就是基于 plottable 创作的：

https://plottable.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/wwc_example.html

https://plottable.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/bohndesliga_table.html

https://plottable.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/plot_example.html

https://plottable.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/heatmap.html

更多用法请移步官网 https://plottable.readthedocs.io/ 。

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