可视化: Python—MatPlotLib—二维表格_python from plottable import table

row:string,(N) #['row1', 'row2'] col:string,(M) #['col1', 'col2'] vals:np, (N,M) R, C = len(row), len(col) idx = Index(row) df = DataFrame(np.random.randn(R, C), index=idx, columns=col) # 根据行数列数设置表格大小 figC, figR = 2.25*C, R fig = plt.figure(figsize=(figC, figR)) # 设置fig并去掉边框 ax = fig.add_subplot(111, frameon=True, xticks=[], yticks=[]) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) the_table=plt.table(cellText=vals, rowLabels=df.index, colLabels=df.columns, colWidths = [0.1]*vals.shape[1], rowLoc='center', loc='center',cellLoc='center') the_table.set_fontsize(20) # 伸缩表格大小常数 the_table.scale(figR/R*2 ,figC/C*1.5)

1、导入包

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from pandas import *
2、构造参数 
     [1,0.44,0.29,0.33],
     [0.44,1,0.35,0.32],
     [0.29,0.35,1,0.60],
     [0.33,0.32,0.60,1]
row = ["Chinese","English","Math","Physics"]
col = ["Chinese","English","Math","Physics"]
vals = np.array(S)
plot_table(row, col, vals)
                    文章目录一、图示二、代码三、使用一、图示二、代码def plot_table(row, col, vals):    """    函数功能: 绘制二维表格，草图如下:        -----------------            |col1 |col2 |        -----------------        row1|value|value|     ...
				importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#用于正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用于正常显示负号plt.plot()绘制线性二维图，折线图注意：如果向plot()指令提供了一维的数组或者列表，则matplotlib将默认它是一系列的y值，并且自动为其生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度。plt.bar()绘制条形图plt.scatter()绘制散点图plt.hist()绘制二维条形直方图，显示数据的分配情况plt.
				分享一个Python工具plottable，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
importmatplotlib
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
importpandasaspd
fromma...
					Python五种方式实现可视化，包括炫酷的动态图（matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、pyecharts）——matplotlib传记
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 这就是为什么Plottable.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。 Plottable会为您选择的任何图表的大小和位...
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分析特征之间的关系【散点&折线图】
绘制散点图
散点图是以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，利用坐标点的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形。
可以提供两类关键信息：
1）特征之间是否存在数值或者数量的关联趋势，若存在，是线性的还是非线性的
2）找到异常值。
3）散点图可以通过散点的疏密程度和变化趋势表示两个特征的数据量关系，若有3个特征，则其中一个特征为类别型，散点图改变不同特征的点的形状或者颜色，即可了解两个热证和
				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pyplot和gridspec函数。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['M...
matplotlib-绘制精美的图表
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
它的文档相当完备，并且 
Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中
				要在Python中可视化二维数组，你可以使用matplotlib库。首先，你需要创建一个二维数组，然后使用plt.imshow()函数将其可视化。下面是一个示例代码：
```python
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib import pyplot as plt
# 创建二维数组
n = 512
z = np.empty((n, n))
# 填充二维数组的值
for i in range(n):
    for j in range(n):
        z[i, j] = i + j  # 这里只是一个示例，你可以根据你的需求填充数组的值
# 可视化二维数组
plt.imshow(z, cmap=cm.Spectral)
plt.show()
在这个示例中，我们创建了一个大小为512x512的二维数组，并填充了一些示例值。然后，我们使用plt.imshow()函数将二维数组可视化，并使用cm.Spectral色彩映射来表示不同的值。最后，使用plt.show()函数显示可视化结果。
请注意，你可以根据你的需求修改数组的大小和填充的值，以及选择适合你数据的色彩映射。