python - matplotlib:使用颜色图为表格单元格背景着色

Question

我有一个 Pandas 数据框，我想将其绘制为 matplotlib 表。到目前为止，我已经使用了以下代码:

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 - 但我如何在没有索引的情况下在 clm 数组中查找它？

另一个问题:我能否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两位？

任何提示表示赞赏，安迪

Answer 1

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

plt.table()有一个参数 cellColours，它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，所以我在创建归一化对象时增加了取值范围。

代码如下:

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()