plottable是一个Python库，用于在matplotlib中绘制精美定制的图形表格。plottable的官方仓库地址为：plottable。本文主要参考其官方文档，plottable的官方文档地址为：plottable-doc。plottable安装命令如下：

pip install plottable

本文所有代码见：Python-Study-Notes

# jupyter notebook环境去除warningimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")import plottable# 打印plottable版本print('plottable version:', plottable.__version__)# 打印matplotlib版本import matplotlib as pltprint('matplotlib version:', plt.__version__)plottable version: 0.1.5matplotlib version: 3.5.3

目录

• 1 使用说明

• 1.1 基础使用

• 1.2 列的样式自定义

• 1.3 行列自定义

• 2 绘图实例

• 2.1 多行样式设置

• 2.2 自定义单元格效果

• 2.3 热图

• 2.4 女子世界杯预测数据展示

• 2.5 德甲积分排名榜展示

• 3 参考

1 使用说明

1.1 基础使用

下面的代码展示了一个简单的图形表格绘制示例，plottable提供了Table类以创建和展示图形表格。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdfrom plottable import Table# 生成一个包含随机数据的表格d = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["A", "B", "C", "D", "E"]).round(2)fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5))# 基于pandas表格数据创建和展示图形表格tab = Table(d)# 保存图片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

• columns: List[str], 哪些列用于绘图。为None表示使用所有列

• column_definitions: List[ColumnDefinition], 需要设置样式列的style定义类，默认为None

• textprops: Dict[str, Any], 文本属性的字典，默认为空字典

• cell_kw: Dict[str, Any], 单元格属性的字典，默认为空字典

• col_label_cell_kw: Dict[str, Any], 列标签单元格属性的字典，默认为空字典

• col_label_divider: bool, 是否在列标签下方绘制分隔线，默认为True。

• footer_divider: bool, 是否在表格下方绘制分隔线，默认为False。

• row_dividers: bool, 是否显示行分隔线，默认为True

• row_divider_kw: Dict[str, Any], 行分隔线属性的字典，默认为空字典

• col_label_divider_kw: Dict[str, Any], 列标签分隔线属性的字典，默认为空字典

• footer_divider_kw: Dict[str, Any], 页脚分隔线属性的字典，默认为空字典

• column_border_kw: Dict[str, Any], 列边框属性的字典，默认为空字典

• even_row_color: str | Tuple, 偶数行单元格的填充颜色，默认为None

• odd_row_color: str | Tuple, 奇数行单元格的填充颜色，默认为None

在这些参数之中，控制表格绘图效果的参数有以下几类：

• column_definitions：列的样式自定义

• textprops：文本的样样式自定义

• cell_kw：表格单元格的样式自定义

• 其他设置参数的样式

在这些参数中，最重要的参数是column_definitions，因为column_definitions可以控制几乎所有的绘图效果。接下来本文主要对column_definitions的使用进行具体介绍。

1.2 列的样式自定义

plottable提供了ColumnDefinition类（别名ColDef）来自定义图形表格的单个列的样式。ColumnDefinition类的构造参数如下：

• name: str，要设置绘图效果的列名

• title: str = None，用于覆盖列名的绘图标题

• width: float = 1，列的宽度，默认情况下各列的宽度为轴的宽度/列的总数

• textprops: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)，提供给每个文本单元格的文本属性

• formatter: Callable = None，用于格式化文本外观的可调用函数

• cmap: Callable = None，根据单元格的值返回颜色的可调用函数

• text_cmap: Callable = None，根据单元格的值返回颜色的可调用函数

• group: str = None，设置每个组都会在列标签上方显示的分组列标签

• plot_fn: Callable = None，一个可调用函数，将单元格的值作为输入，并在每个单元格上创建一个子图并绘制在其上
  要向其传递其他参数

• plot_kw: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)，提供给plot_fn的附加关键字参数

• border: str | List = None，绘制垂直边界线，可以是"left" / "l"、"right" / "r"或"both"

通过ColumnDefinition类来设置Table类的column_definitions参数，可以实现不同表格列样式的效果。如果是同时多个列的绘图效果，则需要使用[ColumnDefinition,ColumnDefinition]列表的形式。一些使用示例如下

设置列标题和列宽

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdfrom plottable import ColumnDefinition, ColDef, Tabled = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["A", "B", "C", "D", "E"]).round(2)fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5))# name表示设置哪个列的样式tab = Table(d, column_definitions=[ColumnDefinition(name="A", title="Title A"),ColumnDefinition(name="D", width=2)])plt.show()