在yticks位置绘制表格

Question

我一直难以尝试找到一种以表格形式显示3元素列表的方法。我真正关心的是绘制表格。我想为图中的每个ylabel绘制一个1by3表。

以下是我到目前为止的内容。如果我可以显示每个Table实例，那么我将拥有所需的内容。现在出现了对表的引用，但我不确定为什么。如果您实际上是在参考位置出现的左中角，则可以看到一张1by3表格。

是否可以使用matplotlib为每个ylabel生成一个新表？表格信息与条形图中的每一行都直接相关，因此，重要的是我要有一种将它们对齐的方式。

条形图中的行数是动态的，因此为整个图形创建1个表并尝试使行与相应的条形图动态对齐是一个难题。

    # initialize figure
    fig = plt.figure()
    gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[2, 1])
    fig.set_size_inches(18.5, 10.5)
    ax = fig.add_subplot(gs[0])

    #excluded bar graph code

    # create ylabels
    for row in range(1,len(data)):
        ylabel = [str(data[row][0]),str(data[row][1]),str(data[row][2])]
        ylabels.append(ylabel)

    #attempting to put each ylabel in a 1by3 table to display
    pos = np.arange(0.5,10.5,0.5)
    axTables = [None] * len(ylabels)
    for x in range(0,len(ylabels)):
        axTables[x] = fig.add_subplot(gs[0])
        ylabels[x] = axTables[x].table(cellText=[ylabels[x]], loc='left')

locsy, labelsy = plt.yticks(pos,ylabels)

Answer 1

首先，yticks将以文本作为输入，它不能处理其他对象。其次，桌子需要坐在一个轴内。

因此，为了在刻度（标签）位置获得表格，可以在y刻度标签位置创建坐标轴。一种选择是使用mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator.inset_axes。现在的困难是该轴需要沿着y轴放置在数据坐标中，并且在图形（或像素）中沿水平方向对齐。为此，可以使用混合变换。 inset_axes允许将宽度和高度指定为绝对度量（以英寸为单位）或相对单位，这很方便，因为我们可以将轴的宽度设置为边界框的100％，而高度仍然是绝对值（我们不希望轴的高度取决于数据坐标！）。 在下面的函数ax_at_posy中创建了这样的轴。

然后，表格将在轴内紧紧放置，以使所有列的宽度相同。仍然需要确保始终使用相同的字体大小。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
import matplotlib.transforms as mtrans

# General helper function to create an axes at the position of a yticklabel
def ax_at_posy(y, ax=None, width=0.3, leftspace=0.08, height=0.2):
    ax = ax or plt.gca()
    trans = mtrans.blended_transform_factory(ax.figure.transFigure, ax.transData)
    axins = inset_axes(ax, "100%", height, 
                       bbox_to_anchor=(leftspace, y, width-leftspace, 0.05),
                       bbox_transform=trans, loc="center right", borderpad=0.8)
    axins.tick_params(left=False, bottom=False, labelleft=False, labelbottom=False)
    axins.axis("off")
    return axins


fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(left=0.4)

ax.scatter(np.random.rand(30), np.random.randint(7, size=30), c=np.random.rand(30))

get_data = lambda i: "".join(np.random.choice(list("abcdefgxyzt0"), size=i+2))
data = np.vectorize(get_data)(np.random.randint(2,6,size=(7,3)))

for i, row in enumerate(data):
    axi = ax_at_posy(i, ax=ax, width=0.4)
    tab = axi.table(cellText=[list(row)], loc='center', bbox=(0,0,1,1))
    tab.auto_set_font_size(False)
    tab.set_fontsize(9)
    plt.setp(tab.get_celld().values(), linewidth=0.72)

plt.show()