自定义 matplotlib 图：带有彩色单元格的棋盘式表格

当我学习 python 和这个有趣的绘图库时，我开始使用 matplotlib 渲染绘图。我需要帮助解决我正在解决的问题的自定义绘图。可能已经有一个内置函数可以实现此目的。

问题： 我正在尝试绘制一个表格（矩形）作为包含 96 个单独单元格（8 行 X 12 列）的图。用特定的颜色为每个替代单元格着色（就像棋盘：我将使用其他一些颜色组合而不是黑/白），并从 pandas 数据框或 python 字典中为每个单元格插入值。在侧面显示列和行标签。

样本数据：http://pastebin.com/N4A7gWuH http://pastebin.com/N4A7gWuH

我希望该图看起来像这样，替换 numpy/pandas ds 中的单元格中的值。

样例图：http://picpaste.com/sample-E0DZaoXk.png http://picpaste.com/sample-E0DZaoXk.png

感谢您的意见。

PS：在 matplotlib 的邮件列表上也发布了相同的内容

基本上，你可以使用imshow or matshow.

不过，我不太清楚你的意思。

如果你想要一个棋盘，其中每个“白色”单元格都由其他向量着色，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Make a 9x9 grid...
nrows, ncols = 9,9
image = np.zeros(nrows*ncols)

# Set every other cell to a random number (this would be your data)
image[::2] = np.random.random(nrows*ncols //2 + 1)

# Reshape things into a 9x9 grid.
image = image.reshape((nrows, ncols))

row_labels = range(nrows)
col_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I']
plt.matshow(image)
plt.xticks(range(ncols), col_labels)
plt.yticks(range(nrows), row_labels)
plt.show()

显然，这仅适用于行数和列数为奇数的情况。您可以迭代行数和列数为偶数的数据集的每一行。

E.g.:

for i, (image_row, data_row) in enumerate(zip(image, data)):
    image_row[i%2::2] = data_row

但是，每行中的“数据”单元格数量会有所不同，这就是我对您的问题定义感到困惑的地方。

根据定义，棋盘图案每行都有不同数量的“白色”单元。
您的数据大概（？）在每行中具有相同数量的值。你需要定义你想做什么。您可以截断数据，或添加额外的列。

编辑：我刚刚意识到这只适用于奇数长度的列。

无论如何，我仍然对你的问题感到困惑。

您是否想要拥有“完整”的数据网格并希望设置“棋盘”值模式在数据网格中到不同的颜色，或者您想用绘制为某种恒定颜色的值的“棋盘”模式“散布”您的数据？

Update

听起来您想要更像电子表格的东西？ Matplotlib 并不适合此操作，但您可以做到。

理想情况下，你只需使用plt.table，但在这种情况下，使用起来更容易matplotlib.table.Table直接地：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas

from matplotlib.table import Table

def main():
    data = pandas.DataFrame(np.random.random((12,8)), 
                columns=['A','B','C','D','E','F','G','H'])
    checkerboard_table(data)
    plt.show()

def checkerboard_table(data, fmt='{:.2f}', bkg_colors=['yellow', 'white']):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.set_axis_off()
    tb = Table(ax, bbox=[0,0,1,1])

    nrows, ncols = data.shape
    width, height = 1.0 / ncols, 1.0 / nrows

    # Add cells
    for (i,j), val in np.ndenumerate(data):
        # Index either the first or second item of bkg_colors based on
        # a checker board pattern
        idx = [j % 2, (j + 1) % 2][i % 2]
        color = bkg_colors[idx]

        tb.add_cell(i, j, width, height, text=fmt.format(val), 
                    loc='center', facecolor=color)

    # Row Labels...
    for i, label in enumerate(data.index):
        tb.add_cell(i, -1, width, height, text=label, loc='right', 
                    edgecolor='none', facecolor='none')
    # Column Labels...
    for j, label in enumerate(data.columns):
        tb.add_cell(-1, j, width, height/2, text=label, loc='center', 
                           edgecolor='none', facecolor='none')
    ax.add_table(tb)
    return fig

if __name__ == '__main__':
    main()