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本文示例代码已上传至我的 Github 仓库 https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 。
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😎~ 。
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:
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:
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:
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:
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:
通过参数 textprops 我们可以对全部单元格的文字样式进行控制:
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:
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/ .
以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~ 。
。
最后此篇关于（数据科学学习手札149）用matplotlib轻松绘制漂亮的表格的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于（数据科学学习手札149）用matplotlib轻松绘制漂亮的表格的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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