Форматирование таблицы Matplotlib

Может показаться, что в документации не найдено, как увеличить высоту строки, поскольку сам текст очень стеснен.

Любая помощь с кодом оценивается! Форматирование таблицы, похоже, не хорошо документировано...

    # Plot line width
    matplotlib.rc('lines', linewidth=3)

    ind = np.arange(len(overall))

    fig = pyplot.figure()
    ax = fig.add_subplot(211)
    ax.set_title('Overall Rating of Experience')
    ax.set_ylabel('Score (0-100)')

    # Plot data on chart
    plot1 = ax.plot(ind, overall)
    plot2 = ax.plot(ind, svc_avg)
    plot3 = ax.plot(ind, benchmark)

    ax.yaxis.grid(True, which='major', ls='-', color='#9F9F9F')
    ax.set_ylim([min(overall + svc_avg + benchmark) - 3, 100])
    ax.set_xlim([-.5,1.5])
    ax.get_xaxis().set_ticks([])
    ax.set_position([.25, .3, 0.7, 0.5])

    colLabels = ['July', 'August']
    rowLabels = ['Average', 'Service Average', 'Benchmark']
    cellText = [overall, svc_avg, benchmark]
    the_table = ax.table(cellText=cellText, rowLoc='right',
                         rowColours=colors, rowLabels=rowLabels,
                         colWidths=[.5,.5], colLabels=colLabels,
                         colLoc='center', loc='bottom')

EDIT: Спасибо Oz за ответ. Цитирование через свойства таблицы позволяет легко изменить свойство height:

    table_props = the_table.properties()
    table_cells = table_props['child_artists']
    for cell in table_cells: cell.set_height(0.1)

Ответ 1

В документации matplotlib говорится

Добавьте таблицу к текущим осям. Возвращает экземпляр matplotlib.table.Table. Для более тонкого контроля над таблицами используйте класс Table и добавьте его к осям с помощью add_table().

Вы можете сделать следующее: посмотрите на свойства вашей таблицы (это и объект, принадлежащий этой таблице классов):

print  the_table.properties() # hint it a dictionary do: type(the_table.properties() <type 'dict'>

отредактируйте этот словарь так, как вы видите, и обновите таблицу, используя:

the_table.update(giveHereYourDictionary)

Подсказка: если вы работаете с IPython или интерактивной оболочкой, достаточно выполнить help (objectName), например. help (the_table), чтобы увидеть все методы объекта. Это должно, надеюсь, работать.

Хорошо, я добавляю здесь прохождение к тому, как это сделать. Я признаю, что это не тривиально, но я использую matplotlib уже 3,5 года, поэтому...

Сделайте свой код в IPython (я сказал это раньше, но я должен еще раз подчеркнуть), он действительно помогает изучить все свойства, которые имеют объекты (введите имя объекта, а затем ключ):

In [95]: prop=the_table.properties()
In [96]: prop #This is a dictionary, it not so trivial, but never the less one can understand how dictionaries work...
Out[96]: 
{'agg_filter': None,
 'alpha': None,
 'animated': False,
 'axes': <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x9eba34c>,
 'celld': {(0, -1): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf5ec>,
  (0, 0): <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2d0c>,
  (0, 1): <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2dec>,
  (0, 2): <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2ecc>,
  (1, -1): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf72c>,
  (1, 0): <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2fac>,
  (1, 1): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf08c>,
  (1, 2): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf18c>,
  (2, -1): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf84c>,
  (2, 0): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf28c>,
  (2, 1): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf3ac>,
  (2, 2): <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf4cc>},
 'child_artists': [<matplotlib.table.Cell at 0xa0c2dec>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf18c>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2d0c>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf84c>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf3ac>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf08c>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf28c>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf4cc>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf5ec>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2fac>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf72c>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2ecc>],
 'children': [<matplotlib.table.Cell at 0xa0c2dec>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf18c>,
  ...snip snap ...
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf72c>,
  <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2ecc>],
 'clip_box': TransformedBbox(Bbox(array([[ 0.,  0.],
       [ 1.,  1.]])), CompositeAffine2D(BboxTransformTo(Bbox(array([[ 0.,  0.],
       [ 1.,  1.]]))), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox(array([[ 0.25,  0.3 ],
       [ 0.95,  0.8 ]])), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox(array([[ 0.,  0.],
       [ 8.,  6.]])), Affine2D(array([[ 80.,   0.,   0.],
       [  0.,  80.,   0.],
       [  0.,   0.,   1.]])))))))),
 'clip_on': True,
 'clip_path': None,
 'contains': None,
 'figure': <matplotlib.figure.Figure at 0x9eaf56c>,
 'gid': None,
 'label': '',
 'picker': None,
 'rasterized': None,
 'snap': None,
 'transform': BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox(array([[ 0.25,  0.3 ],
       [ 0.95,  0.8 ]])), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox(array([[ 0.,  0.],
       [ 8.,  6.]])), Affine2D(array([[ 80.,   0.,   0.],
       [  0.,  80.,   0.],
       [  0.,   0.,   1.]])))))),
 'transformed_clip_path_and_affine': (None, None),
 'url': None,
 'visible': True,
 'zorder': 0}

# we now get all the cells ...
 [97]: cells = prop['child_artists']

In [98]: cells
Out[98]: 
[<matplotlib.table.Cell at 0xa0c2dec>,
 <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf18c>,
... snip snap...
 <matplotlib.table.Cell at 0xa0cf72c>,
 <matplotlib.table.Cell at 0xa0c2ecc>]

In [99]:cell=cells[0]
In [100]: cell # press tab here to see cell attributes

Display all 122 possibilities? (y or n)
cell.PAD
cell.add_callback
...snip snap ...
cell.draw
cell.eventson
cell.figure
...snip snap ...
In [100]: cell.set_h
cell.set_hatch   cell.set_height 

# this looks promising no? Hell, I love python ;-)
wait, let examine something first ...
In [100]: cell.get_height()
Out[100]: 0.055555555555555552
In [101]: cell.set_height(0.1) # we just 'doubled' the height...
In [103]: pyplot.show()

и TA DA:

Теперь я заставляю вас изменять высоту всех ячеек, используя цикл for. Не должно быть так сложно. Было бы неплохо выиграть эту награду; -)

Ответ 2

Вы также можете играть с свойством bbox (bounding box) непосредственно при вызове функции, поэтому просто добавьте аргумент bbox в метод .table следующим образом:

the_table = ax.table(cellText=cellText, rowLoc='right',
                     rowColours=colors, rowLabels=rowLabels,
                     colWidths=[.5,.5], colLabels=colLabels,
                     colLoc='center', loc='bottom',
                     bbox=[0, -0.3, 1, 0.275]) # <-- here is the magic

Где bbox: [left, bottom, width, height]

Таким образом, вы можете поместить таблицу немного ниже (-0,3), а установка высоты до 0,255 (< 0,3) создаст горизонтальное пространство между графиком и таблицей, в то же время делая более высокие ячейки в качестве значения по умолчанию высоты по-видимому, меньше 0,15.

В любом случае, идея состоит в том, что вы можете играть с параметром bbox, чтобы перемещать и настраивать таблицу довольно легко (по крайней мере, легче, чем принятый ответ)

Если ваша таблица исчезнет при сохранении фигуры, вы можете повторно настроить весь рисунок с помощью:

plt.tight_layout(rect=[0.11, 0.3, 0.95, .95])

Которые подчиняются тем же правилам, что и bbox (l, b, w, h). Это (0.3) даст некоторое пространство для таблицы ниже топора, а 0.11 позволит rowLabel вписываться в рисунок. Вам придется играть со значениями, чтобы они выглядели лучше всего для вас.

Это дает (я использую fig.add_suplot(111) btw):

В качестве сравнения, тот же показатель без изменения свойств bbox:

Надеюсь, что это поможет.