最近學會 Line Notify 用法之後, 發現它只能傳文字與圖片, 沒辦法傳送 HTML 超文字 (不能像 email 那樣在郵件中傳送網頁表格), 所以如果要傳送表格資料的話, 必須將表格畫成圖檔來傳送. Matplotlib 支援表格繪製, 具體而言就是 pyplot 模組下的 table() 函式, 所以可以將表格資料用 pyplot.table() 繪製成圖片之後再用 Line Notify 推播.
本系列之前的文章參考 :
Matplotlib 的 pyplot.table() API 參考 :
另外有一篇教學文章非常值得參考 :
一. 呼叫 pyplot.table() 繪製表格 :
從 API 文件可知 pyplot.table() 的參數介面如下 :
matplotlib.pyplot.table(
cellText=None,
cellColours=None,
cellLoc='right',
colWidths=None,
rowLabels=None,
rowColours=None,
rowLoc='left',
colLabels=None,
colColours=None,
colLoc='center',
loc='bottom',
bbox=None,
edges='closed',
**kwargs)
摘要如下表 :
| pyplot.table() 參數 | 說明 |
| colLabels | 表格欄標題 (字串串列) |
| rowLabels | 表格列標題 (字串串列) |
| cellText | 表格資料, 即資料儲存格內容 (2D 串列) |
| loc | 表格位置字串 (預設 'bottom', 最好設為 'center', 參考 codes) |
| colLoc | 列標題文字對齊方式 : 'left', 'center' (預設), 'right' |
| rowLoc | 列標題文字對齊方式 : 'left' (預設), 'center', 'right' |
| cellLoc | 儲存格內容對齊方式 : 'left', 'center', 'right' (預設) |
| colColours | 欄標題儲存格之背景色串列, 可用色彩名 'yellow' 或色碼 '#ffff00' |
| rowColours | 列標題儲存格之背景色串列, 可用色彩名 'yellow' 或色碼 '#ffff00' |
| cellColours | 儲存格背景色 (2D 串列), 可用色彩名 'yellow' 或色碼 '#ffff00' |
| edges | 儲存格邊框樣式 : 'open', 'closed' (預設), 'horizontal','vertical' |
| bbox | 表格區域 ([x, y, w, h] 串列, x, y 為左下角), 例如 [0.1,0.1, 0.8, 0.8] |
| colWidths | 欄位寬度串列, 元素為 0~1 之浮點數, 個數須等於欄數 |
補充說明 :
- 背景色參數 colColours 與 rowColours 名稱中的色彩是英式拼法的 Colours 而非 Colors, 且色彩串列的結構需匹配 (元素個數必須與列或欄數匹配), 例如三欄可設為 ['yellow', 'yellow', 'yellow'] 或 ['yellow']*3. 資料儲存格背景色參數 cellColours 也是如此 (但它是 2D 串列). 關於色彩名稱參考 :
# https://matplotlib.org/stable/gallery/color/named_colors.html
# https://www.webucator.com/article/python-color-constants-module/ - 參數 bbox 用來設定表格繪製區域, 其值為一個 1*4 串列 [x, y, w, h] 其中 x, y 是左下角座標; w 是寬度, h 是高度, 此四者均為 0~1 的浮點數. 有傳入 bbox 參數時 loc 參數將失效.
- 參數 colWidths 的值是串列, 元素值同樣也是 0~1 的浮點數, 用來設定各欄的寬度比例, 沒有傳入 colWidths 時欄寬是由各欄均分.
- 參數 edges 用來設定儲存格邊框, 預設 'closed' 表示顯示所有邊框; 'open' 表示不顯示邊框; 'horizontal' 表示僅顯示水平邊框; 而 'vertical' 表示僅顯示垂直邊框.
基本上, 只要傳入欄位標題 colLabels ( tuple 或 list) 與儲存格內容 CellText (2D 的 tuple 或 list) 這兩個參數即可繪製最簡單的表格, 例如 :
測試 1-1 : 表格繪製初體驗 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
plt.show()
此例僅傳入欄標題 colLabels 沒有傳入列標題 rowLabel; 另外由於表格預設是置下, 所以此處傳入 loc='center' 將其置中, 結果如下 :
可見欄標題的儲存格預設是置中對齊; 而資料儲存格則是預設靠右對齊. 可以傳入 cellLoc='left' 與 colLoc='left' 將它們全部靠左對齊, 例如 :
測試 1-2 : 欄標題與資料儲存格內容之對齊設定 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center", cellLoc='left',
colLoc='left')
plt.show()
結果如下 :
可見欄標題儲存格與資料儲存格內容均已靠左對齊.
利用 colColours 參數可以設定欄標題儲存格的背景色, 這樣可以凸顯出最上面那列為欄標題. 其參數值為色碼 (例如 '#ffff00') 或色彩名稱 (例如 'cyan') 字串組成之串列, 但須注意, 其元素個數須與 colLabels 的相同, 例如 :
測試 1-3 : 用 colColours 設定欄標題儲存格背景色 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
colColours=['yellow', '#ffff00', '#FFFF00']
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
colColours=colColours)
plt.show()
此例使用色彩名稱與色碼兩種方式設定欄標題儲存格之背景色, 也可用串列的乘法 :
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center", colColours=['yellow']*3) 或
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center", colColours=['#ffff00']*3)
這種用法在整列都同色時更簡潔, 但個別儲存格顏色不同時就必須列舉.
結果如下 :
也可以用 rowLabels 設定列標題, 其值為串列, 元素個數須與資料列數相同, 例如 :
測試 1-4 : 設定列標題儲存格與其背景色 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
colColours=['yellow', '#ffff00', '#FFFF00']
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5, colColours=['yellow']*3)
plt.show()
此例新增了一個列標題變數 rows (1~5 的整數), 以及背景色串列 colColours (5 個 'yellow' 串列), 結果如下 :
可見添加列標題後的表格左上角會缺一個儲存格.
除了欄標題與列標題外, 資料儲存格也可以用 celColours 參數設定背景色, 例如 :
測試 1-5 : 設定資料儲存格背景色 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
colColours=['yellow', '#ffff00', '#FFFF00']
cellColours=[['white']*3, ['cyan']*3, ['white']*3, ['white']*3, ['white']*3]
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5, colColours=['yellow']*3,
cellColours=cellColours)
plt.show()
注意, cellColours 的尺寸需與表格資料內容串列 data 相同, 此例使用串列乘法將單一元素串列複製為三的元素, 其中第二列資料儲存格背景色都被設為 'cyan', 結果如下 :
測試 1-6 : 設定欄位寬度 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, colColours=['yellow']*3,
colWidths=[0.2, 0.2, 0.6])
plt.show()
此例用 colWidths 參數將前兩欄寬度設為 20%, 最後一欄舍為 60%, 結果如下 :
參考 :
接下來測試 edges 參數, 預設 'closed' 會顯示所有邊框, 如上面所有範例所示. 若設為 'open' 表示不顯示邊框, 例如 :
測試 1-7 : 設定表格邊框樣式 (1) : 無邊框 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
colColours=['yellow', '#ffff00', '#FFFF00']
cellColours=[['white']*3, ['cyan']*3, ['white']*3, ['white']*3, ['white']*3]
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5, colColours=['yellow']*3,
cellColours=cellColours, edges='open')
plt.show()
結果如下 :
可見若取消邊框, 連儲存格的背景色設定都消失了 (背景色必須要有封閉邊框才能填滿).
下面是 edges 設為 'horizontal' 的範例 :
測試 1-8 : 設定表格邊框樣式 (2) : 只顯示水平邊框 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
colColours=['yellow', '#ffff00', '#FFFF00']
cellColours=[['white']*3, ['cyan']*3, ['white']*3, ['white']*3, ['white']*3]
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5, colColours=['yellow']*3,
cellColours=cellColours, edges='horizontal')
plt.show()
結果如下 :
同樣地, 儲存格背景色設定也失效了. 下面是 edges 設為 'vertical' 的範例 :
測試 1-9 : 設定表格邊框樣式 (3) : 只顯示垂直邊框 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
colColours=['yellow', '#ffff00', '#FFFF00']
cellColours=[['white']*3, ['cyan']*3, ['white']*3, ['white']*3, ['white']*3]
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5, colColours=['yellow']*3,
cellColours=cellColours, edges='vertical')
plt.show()
結果如下 :
可見填滿儲存格背景色只有在預設 edges='closed' 時才有效果.
最後來測試 bbox 參數, 它可用來指定表格的箱型位置與尺寸, 即要繪製在畫布的甚麼位置以及大小, 其值為一個串列 [x, y, w, h], 均為 0~1 的浮點數比例值, 其中 x, y 是表格左下角座標位置 (位於畫布長寬多少比例之處); w 是寬度, h 是高度, 例如 :
測試 1-10 : 設定表格邊框樣式 (3) : 只顯示垂直邊框 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
colColours=['yellow', '#ffff00', '#FFFF00']
cellColours=[['white']*3, ['cyan']*3, ['white']*3, ['white']*3, ['white']*3]
plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5, colColours=['yellow']*3,
cellColours=cellColours, bbox=[0.5, 0.5, 0.5,0.5])
plt.show()
此處 bbox 設為 [0.5, 0.5, 0.5, 0.5] 表示表格左下角位於畫布中央, 長與寬都占畫布的 50%, 所以表格會繪製在右上角, 結果如下 :
如果設為 bbox=[0.5, 0.5, 0.5,0.5], 則表格會繪製於左下角.
二. Table 物件的屬性與方法 :
上面範例所繪製的表格樣式均為預設, 但可以呼叫 Table 物件的方法來設定. 首先建立一個簡單表格的 Table 物件 :
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
>>> columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
>>> data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
>>> table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
>>> type(table)
<class 'matplotlib.table.Table'>
下面利用 eval(), dir(), 以及 type() 來檢視 Table 物件的公開成員 :
>>> members=dir(table)
>>> for mbr in members:
obj=eval('table.' + mbr)
if not mbr.startswith('_'):
print(mbr, type(obj))
AXESPAD <class 'float'>
FONTSIZE <class 'int'>
add_callback <class 'method'>
add_cell <class 'method'>
matplotlib_table_1.py:1: MatplotlibDeprecationWarning:
The aname attribute was deprecated in Matplotlib 3.1 and will be removed in 3.3.
import matplotlib.pyplot as plt
aname <class 'str'>
auto_set_column_width <class 'method'>
auto_set_font_size <class 'method'>
axes <class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>
clipbox <class 'matplotlib.transforms.TransformedBbox'>
codes <class 'dict'>
contains <class 'method'>
convert_xunits <class 'method'>
convert_yunits <class 'method'>
draw <class 'method'>
edges <class 'str'>
eventson <class 'bool'>
figure <class 'matplotlib.figure.Figure'>
findobj <class 'method'>
format_cursor_data <class 'method'>
get_agg_filter <class 'method'>
get_alpha <class 'method'>
get_animated <class 'method'>
get_celld <class 'method'>
get_children <class 'method'>
get_clip_box <class 'method'>
get_clip_on <class 'method'>
get_clip_path <class 'method'>
get_contains <class 'method'>
get_cursor_data <class 'method'>
get_figure <class 'method'>
get_gid <class 'method'>
get_in_layout <class 'method'>
get_label <class 'method'>
get_path_effects <class 'method'>
get_picker <class 'method'>
get_rasterized <class 'method'>
get_sketch_params <class 'method'>
get_snap <class 'method'>
get_tightbbox <class 'method'>
get_transform <class 'method'>
get_transformed_clip_path_and_affine <class 'method'>
get_url <class 'method'>
get_visible <class 'method'>
get_window_extent <class 'method'>
get_zorder <class 'method'>
have_units <class 'method'>
is_transform_set <class 'method'>
mouseover <class 'bool'>
pchanged <class 'method'>
pick <class 'method'>
pickable <class 'method'>
properties <class 'method'>
remove <class 'method'>
remove_callback <class 'method'>
scale <class 'method'>
set <class 'method'>
set_agg_filter <class 'method'>
set_alpha <class 'method'>
set_animated <class 'method'>
set_clip_box <class 'method'>
set_clip_on <class 'method'>
set_clip_path <class 'method'>
set_contains <class 'method'>
set_figure <class 'method'>
set_fontsize <class 'method'>
set_gid <class 'method'>
set_in_layout <class 'method'>
set_label <class 'method'>
set_path_effects <class 'method'>
set_picker <class 'method'>
set_rasterized <class 'method'>
set_sketch_params <class 'method'>
set_snap <class 'method'>
set_transform <class 'method'>
set_url <class 'method'>
set_visible <class 'method'>
set_zorder <class 'method'>
stale <class 'bool'>
stale_callback <class 'function'>
sticky_edges <class 'matplotlib.artist._XYPair'>
update <class 'method'>
update_from <class 'method'>
zorder <class 'int'>
可見 Table 物件的成員大部分是方法, 說明文件參考 :
常用屬性如下表 :
| Table 物件常用屬性 | 說明 |
| codes | 可用的 loc 位置字典 |
| edges | 目前的表格邊框設定 |
例如 :
>>> table.codes # 表格的可用位置字典 (loc 參數設定值)
{'best': 0, 'upper right': 1, 'upper left': 2, 'lower left': 3, 'lower right': 4, 'center left': 5, 'center right': 6, 'lower center': 7, 'upper center': 8, 'center': 9, 'top right': 10, 'top left': 11, 'bottom left': 12, 'bottom right': 13, 'right': 14, 'left': 15, 'top': 16, 'bottom': 17}
>>> table.edges # 表格框邊設定值
'closed'
Table 物件的常用方法如下表 :
| Table 物件常用方法 | 說明 |
| set_fontsize(x) | 設定字型大小為 x (浮點數) |
| auto_set_font_size(b) | 是否自動設定字型大小 (True/False) |
| get_celld() | 傳回所有儲存格物件字典 |
| auto_set_column_width(c) | 將指定之欄位 (整數索引) 或多個欄位 (索引串列) 設為自動欄寬 |
| scale(x, y) | 放大表格尺寸, x, y 分別為 X, Y 軸放大倍數 |
1. 設定字型大小 :
建立 Table 物件時會自動指定字型大小 (預設 10), 這可以呼叫其 set_fontsize() 方法更改, 但更改之前最好先呼叫 auto_set_font_size(False) 關閉自動模式, 例如 :
測試 2-1 : 設定字型大小 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
table.auto_set_font_size(False) # 關閉自動模式
table.set_fontsize(14) # 設定字型大小
plt.show()
結果如下 :
可見字型設定會套用到所有儲存格 (包含標題).
參考 :
2. 儲存格物件 :
如果要控制儲存格的樣式必須取得儲存格物件, 這可以透過呼叫 Table 物件的 get_celld() 方法來取得一個包裹著所有儲存格的字典物件, 以上面的簡單表格為例 :
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
>>> columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
>>> data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
>>> table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
>>> cellDict=table.get_celld()
>>> type(cellDict)
<class 'dict'>
此字典是以儲存格座標索引的 tuple 為鍵 :
>>> cellDict.keys()
dict_keys([(1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2), (3, 0), (3, 1), (3, 2), (4, 0), (4, 1), (4, 2), (5, 0), (5, 1), (5, 2), (0, 0), (0, 1), (0, 2)])
可用此 tuple 鍵來取得其值 :
>>> cell=cellDict[(1, 0)]
>>> type(cell)
<class 'matplotlib.table.CustomCell'>
可見這儲存格是被包裹成一個 CustomCell 物件. 接著可用 eval(), dir(), 以及 type() 來檢視 Table 物件的公開成員 :
>>> membsers=dir(cell)
>>> for mbr in members:
obj=eval('cell.' + mbr)
if not mbr.startswith('_'):
print(mbr, type(obj))
PAD <class 'float'>
add_callback <class 'method'>
matplotlib_table_2_1.py:1: MatplotlibDeprecationWarning:
The aname attribute was deprecated in Matplotlib 3.1 and will be removed in 3.3.
import matplotlib.pyplot as plt
aname <class 'str'>
angle <class 'float'>
auto_set_font_size <class 'method'>
axes <class 'NoneType'>
clipbox <class 'NoneType'>
contains <class 'method'>
contains_point <class 'method'>
contains_points <class 'method'>
convert_xunits <class 'method'>
convert_yunits <class 'method'>
draw <class 'method'>
eventson <class 'bool'>
figure <class 'matplotlib.figure.Figure'>
fill <class 'bool'>
findobj <class 'method'>
format_cursor_data <class 'method'>
get_aa <class 'method'>
get_agg_filter <class 'method'>
get_alpha <class 'method'>
get_animated <class 'method'>
get_antialiased <class 'method'>
get_bbox <class 'method'>
get_capstyle <class 'method'>
get_children <class 'method'>
get_clip_box <class 'method'>
get_clip_on <class 'method'>
get_clip_path <class 'method'>
get_contains <class 'method'>
get_cursor_data <class 'method'>
get_data_transform <class 'method'>
get_ec <class 'method'>
get_edgecolor <class 'method'>
get_extents <class 'method'>
get_facecolor <class 'method'>
get_fc <class 'method'>
get_figure <class 'method'>
get_fill <class 'method'>
get_fontsize <class 'method'>
get_gid <class 'method'>
get_hatch <class 'method'>
get_height <class 'method'>
get_in_layout <class 'method'>
get_joinstyle <class 'method'>
get_label <class 'method'>
get_linestyle <class 'method'>
get_linewidth <class 'method'>
get_ls <class 'method'>
get_lw <class 'method'>
get_patch_transform <class 'method'>
get_path <class 'method'>
get_path_effects <class 'method'>
get_picker <class 'method'>
get_rasterized <class 'method'>
get_required_width <class 'method'>
get_sketch_params <class 'method'>
get_snap <class 'method'>
get_text <class 'method'>
get_text_bounds <class 'method'>
get_tightbbox <class 'method'>
get_transform <class 'method'>
get_transformed_clip_path_and_affine <class 'method'>
get_url <class 'method'>
get_verts <class 'method'>
get_visible <class 'method'>
get_width <class 'method'>
get_window_extent <class 'method'>
get_x <class 'method'>
get_xy <class 'method'>
get_y <class 'method'>
get_zorder <class 'method'>
have_units <class 'method'>
is_transform_set <class 'method'>
mouseover <class 'bool'>
pchanged <class 'method'>
pick <class 'method'>
pickable <class 'method'>
properties <class 'method'>
remove <class 'method'>
remove_callback <class 'method'>
set <class 'method'>
set_aa <class 'method'>
set_agg_filter <class 'method'>
set_alpha <class 'method'>
set_animated <class 'method'>
set_antialiased <class 'method'>
set_bounds <class 'method'>
set_capstyle <class 'method'>
set_clip_box <class 'method'>
set_clip_on <class 'method'>
set_clip_path <class 'method'>
set_color <class 'method'>
set_contains <class 'method'>
set_ec <class 'method'>
set_edgecolor <class 'method'>
set_facecolor <class 'method'>
set_fc <class 'method'>
set_figure <class 'method'>
set_fill <class 'method'>
set_fontsize <class 'method'>
set_gid <class 'method'>
set_hatch <class 'method'>
set_height <class 'method'>
set_in_layout <class 'method'>
set_joinstyle <class 'method'>
set_label <class 'method'>
set_linestyle <class 'method'>
set_linewidth <class 'method'>
set_ls <class 'method'>
set_lw <class 'method'>
set_path_effects <class 'method'>
set_picker <class 'method'>
set_rasterized <class 'method'>
set_sketch_params <class 'method'>
set_snap <class 'method'>
set_text_props <class 'method'>
set_transform <class 'method'>
set_url <class 'method'>
set_visible <class 'method'>
set_width <class 'method'>
set_x <class 'method'>
set_xy <class 'method'>
set_y <class 'method'>
set_zorder <class 'method'>
stale <class 'bool'>
stale_callback <class 'NoneType'>
sticky_edges <class 'matplotlib.artist._XYPair'>
update <class 'method'>
update_from <class 'method'>
validCap <class 'tuple'>
validJoin <class 'tuple'>
visible_edges <class 'str'>
xy <class 'tuple'>
zorder <class 'int'>
可見 CustomCell 物件有許多成員是繼承自 Table 物件.
CustomCell 物件的常用方法如下表 :
| CustomCell 物件方法 | 說明 |
| set_fontsize(x) | 設定字型大小為 x (浮點數) |
| set_linewidth(w) | 設定儲存格框線寬度 w (浮點數) |
| set_linestyle(s) | 設定儲存格框線樣式 s (字串), 例如 'solid' (預設), 'dashed', 'dotted' |
| set_color(c) | 設定儲存格背景色與框邊顏色 , 可用色彩名 'yellow' 或色碼 '#ffff00' |
| set_facecolor(c) | 設定儲存格背景色, 可用色彩名 'yellow' 或色碼 '#ffff00' |
| set_edgecolor(c) | 設定儲存格邊框顏色 c, 可用色彩名 'yellow' 或色碼 '#ffff00' |
| set_height(h) | 設定儲存格高度 h (浮點數, 預設 0.045) |
這些 setter 方法都有其對應的 getter 方法, 例如 :
>>> cell.get_fontsize()
10.0
>>> cell.get_height()
0.0450937950937951
可見預設的字型大小為 10, 儲存格高度預設約為 0.045.
以下分別測試這些方法的應用.
3. 設定儲存格框線之粗細與顏色 :
Table 物件預設之表格框邊粗細為 1, 感覺有點粗, 如果要用細框邊可利用 CustomCell 物件的 set_linewidth() 方法將其設為 0.5, 例如 :
測試 3-1 : 設定儲存格框線粗細 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
for key, cell in table.get_celld().items():
cell.set_linewidth(0.5)
plt.show()
此處用迴圈走訪每一個儲存格物件, 然後呼叫 set_linewidth(0.5) 將框線縮小一半, 結果如下 :
可見表格已經變成清爽的細框線了.
參考 :
設定儲存格框線顏色必須呼叫儲存格物件的 set_edgecolor() 方法, 例如 :
測試 3-2 : 設定儲存格框線顏色 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
for key, cell in table.get_celld().items():
cell.set_edgecolor('blue') # 也可傳入 '#0000FF' 或 '#0000ff'
plt.show()
此例呼叫 set_edgecolor() 傳入藍色名稱, 結果如下 :
可見整個表格邊框都改成藍色了. 參考 :
儲存格框線樣式預設是實線 ('solid'), 可用儲存格物件的 set_linestyle() 設定, 可用樣式參考 :
例如 :
測試 3-3 : 設定儲存格框線樣式 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
for key, cell in table.get_celld().items():
cell.set_linestyle('dotted')
plt.show()
此例用 set_linestyle() 將儲存格框線設為點狀虛線 ('dotted'), 結果如下 :
可見整個表格框線都變成虛線了.
4. 設定儲存格高度 :
儲存格高度可用 CustomCell 物件的 set_height() 方法來設定, 參考 :
表格預設高度為 0.045, 視覺印象較窄, 下面範例將其設為兩倍的 0.09 :
測試 4-1 : 設定儲存格高度 [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center")
for key, cell in table.get_celld().items():
cell.set_height(0.09)
plt.show()
結果如下 :
可見儲存格高度變大了.
5. 設定儲存格背景色 :
雖然在建立表格時可用 cellColours 參數來設定儲存格背景色, 但那是在資料儲存格尺寸已知且固定情況下的作法; 如果資料是動態的, 則需使用儲存格物件的 set_facecolor() 方法來做, 當然靜態且固定的資料也可以用, 例如 :
測試 5-1 : 利用 set_facecolor() 設定儲存格背景色(1) [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
colColours=['yellow']*3)
for key, cell in table.get_celld().items():
cell.set_facecolor('cyan')
plt.show()
此例在建立 Table 物件時先用 colColours 參數將欄標題背景色設定成黃色, 然後在走訪儲存格物件的迴圈中呼叫 set_facecolor() 將其背景色設為 'cyan' 色, 結果如下 :
可見預先用 colColours 設定的欄標題儲存格背景色都被 set_facecolor() 蓋掉了. 解決此問題的辦法是判斷目前儲存格是否位於第一列 (欄標題), 是的話才呼叫 set_facecolor(), 這可以從 items() 傳回的 key 來判斷, 此 key 是一個表示儲存格座標索引的 tuple, 例如 (1, 2) 表示此為第二列第三欄的儲存格, 而欄標題位於第一列, 其 key 為 (0, x), 所以 key[0] 若為 0 表示第一列儲存格, 也就是欄標題儲存格, 就不呼叫 set_facecolor(), 作法如下 :
測試 5-2 : 利用 set_facecolor() 設定儲存格背景色(2) [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
colColours=['yellow']*3)
for key, cell in table.get_celld().items():
if key[0] != 0: # 不是第一列 (欄標題儲存格)
cell.set_facecolor('cyan')
plt.show()
結果如下 :
這樣就可以保留欄標題的背景色了. 但這樣的做法在有列標題時還需要修改, 例如 :
測試 5-3 : 利用 set_facecolor() 設定儲存格背景色(3) [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5,
colColours=['yellow']*3)
for key, cell in table.get_celld().items():
if key[0] != 0:
cell.set_facecolor('cyan')
plt.show()
結果如下 :
可見列標題也被 set_facecolor() 覆蓋掉了, 解決辦法是還要增加列索引的判斷, 在迭代 table.get_celld().items() 時傳回的 key 是代表列與欄座標索引的 tuple (列, 欄), 從上例已知 key[0] 是列索引, 而 key[1] 是欄索引, 都是 0 起始, 故 key[0]==0 為第一列, key[1]==0 為第一欄, 而列標題為 key[1]==-1, 這可以從檢視 key 內容看出來 :
>>> columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
>>> rows=range(1, 6)
>>> data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
>>> table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5,
colColours=['yellow']*3)
>>> for key, cell in table.get_celld().items():
print(key)
(1, 0)
(1, 1)
(1, 2)
(2, 0)
(2, 1)
(2, 2)
(3, 0)
(3, 1)
(3, 2)
(4, 0)
(4, 1)
(4, 2)
(5, 0)
(5, 1)
(5, 2)
(0, 0)
(0, 1)
(0, 2)
(1, -1)
(2, -1)
(3, -1)
(4, -1)
(5, -1)
所以只要排除 key[0]==0 and key[1]==-1 即可避免欄標題與列標題背景色被 set_facecolor() 覆蓋, 讓 set_facecolor() 只套用在資料儲存格, 例如 :
測試 5-4 : 利用 set_facecolor() 設定儲存格背景色(4) [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5,
colColours=['yellow']*3)
for key, cell in table.get_celld().items():
if key[0] != 0 and key[1] != -1: # 除欄標題與與列標題之儲存格外
cell.set_facecolor('cyan')
plt.show()
結果如下 :
可見只有資料儲存格才會套用 'cyan' 背景色, 欄標題與列標題儲存格不受影響. 如果要讓資料儲存格隔列交替更換背景色, 從上面檢視 key 內容可知, 用迴圈走訪 CustomCell 物件時是逐欄再逐列的, 所以只要在呼叫 set_facecolor() 之前用列索引 key[0] 來判斷是否已換列即可, 最簡單的作法就是根據列索引是奇數還是偶數, 這可以用 % 運算子輕易達成, 例如 :
測試 5-5 : 利用 set_facecolor() 設定儲存格背景色(5) [看原始碼]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"]=["Microsoft JhengHei"]
columns=["股票名稱", "股票代號", "收盤價"]
rows=range(1, 6)
data=[['元大台灣50', '0050', 111.55],
['元大高股息', '0056', 26.81],
['台積電', '2330', 453.5],
['聯電', '2303', 38.05],
['中華電', '2412', 124]]
plt.axis('off')
table=plt.table(cellText=data, colLabels=columns, loc="center",
rowLabels=rows, rowColours=['yellow']*5,
colColours=['yellow']*3)
for key, cell in table.get_celld().items():
if key[0] != 0 and key[1] != -1 :
if key[0]%2 == 0: # 判斷是否為偶數列
cell.set_facecolor('cyan')
else:
cell.set_facecolor('white')
plt.show()
結果如下 :
這種背景色交替的表格在資料很長時有助於閱讀.
參考 :
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