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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~
大家好,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,其中模块就专门用于绘制,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😎~
python
matplotlib
图中插入
表格
解决问题示例代码结果
在
matplotlib
画的图里插入
表格
数据。使用到py
plot
和gridspec函数。
import numpy as np
import
matplotlib
.py
plot
as plt
%
matplotlib
inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['M...
免费的D3.js库只是使您可以在页面上创建交互式图形的众多库之一。 虽然D3可能是最流行的,但学习使用它并不是一件容易的事。
这就是为什么
Plot
table
.js是这么有价值的库的原因。 这是一个免费的开源项目,基于D3.js构建 ,使任何人都可以更
轻松
地从头开始创建交互式数据图 。
该库处理所有脏活 ,因此您可以专注于数据之类的细节。
Plot
table
会为您选择的任何图表的大小和位...
分享一个
Python
工具
plot
table
,
轻松
制作高度个性化的
表格
,底层为
Matplotlib
。例如这样的,或者这样的,第一张图详细代码:#导入相关包
frompathlibimportPath
import
matplotlib
import
matplotlib
.py
plot
asplt
importnumpyasnp
importpandasaspd
fromma...
node
plot
table
-node.js example.js
node
plot
table
-node.js -h 500 -w 500 -o
plot
.svg example.js
node
plot
table
-node.js -h 500 -w 500 -o
plot
.svg -d data.js config.js
PNG转换
我们不正式支持PNG转换,但是我们提供了一个执行转换的简洁
工具
(仅适用于MAC)
一个文件转换bash svgToPng.sh file.svg > file.s
所谓的动态,就是在
绘制
的多张图片之间切换,这里通过for循环来每轮
绘制
一个图像
for i in range(100):
plt.cla() # 每轮绘图清空画布,如果注释掉这行,结果将会如效果图2所示
plt.ylim(-1.5,1.5) # y轴