Wie die Größe einer Tabelle in matplotlib erhöhen (von Bildlaufleisten hinzufügen)

Question

ich den Code von Joe Kington und schrieb folgendes geändert haben:

Dieser Code gibt mir

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas 

from matplotlib.table import Table 

def main(): 
    MY_List=[[1,2,5,56,6,7,7,7,7,5],[3,4,5,5,5,5,5,5,5,8], [4,5,6,6,7,7,4,3,4,2],[4,7,2,3,4,5,6,78,8,9]] 
    data = pandas.DataFrame(MY_List) 

    checkerboard_table(data) 
    plt.show() 


def checkerboard_table(data, fmt='{:.2f}', bkg_colors=['C', 'white']): 
    fig, ax = plt.subplots() 
    ax.set_axis_off() 
    tb = Table(ax, bbox=[0,0,1,1]) 

    nrows, ncols = data.shape 
    width, height = 1.0/ncols, 1.0/nrows 
    print(data) 

    # Add cells 
    for (i,j), val in np.ndenumerate(data): 
     # Index either the first or second item of bkg_colors based on 
     # a checker board pattern 
     idx = [j % 2, (j + 1) % 2][i % 2] 
     color = bkg_colors[idx] 
     #print(i,j,val) 
     #print(data) 

     tb.add_cell(i, j, width, height, text=fmt.format(val), 
        loc='center', facecolor=color) 

    # Row Labels... 
    for i, label in enumerate(data.index): 
     tb.add_cell(i, -1, width, height, text=label, loc='right', 
        edgecolor='none', facecolor='none') 
    # Column Labels... 
    for j, label in enumerate(data.columns): 
     tb.add_cell(-1, j, width, height/2, text=label, loc='center', 
          edgecolor='none', facecolor='none') 
    ax.add_table(tb) 
    plt.savefig("hk.png") 
    return fig 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

eine Tabelle Matrix enthält my_list als . Ich muss MY_list-Matrix mit einer "for-Schleife" ändern, um eine Matrix mit verschiedenen Größen zu haben (einige verschachtelte Listen enthalten mehr als 3000 * 2000 Elemente). Diese riesige Matrixgröße macht meine Tischzellen sehr sehr klein und so kann ich keine Zahl in meinen Zellen sehen und sogar in einigen Fällen sind die Zellen so winzig, dass sie kaum gesehen werden können!

Ich muss die Größe meiner Tabellen abhängig von der Größe der Matrix automatisch erhöhen, ohne die Größe jeder Zelle zu ändern. Zum Beispiel muss jede Zelle eine feste Größe haben und nach Vergrößerung der Matrixgröße wird diese Zellgröße nicht kleiner. Stattdessen möchte ich, dass mein Plot größer und größer wird, wenn meine Matrix größer wird (aber nicht die Größe jeder Zelle verringern, damit nichts in den Zellen zu sehen ist!). Wenn die Matrix die Größe erhöht, muss ich die Grafik vergrößern, indem ich rechts und unten eine Bildlaufleiste hinzufüge (wie das, was wir in Excel sehen können, so dass wir dort riesige Daten hinzufügen können, ohne die Zellengröße zu ändern).

Gibt es jemanden, der mir helfen kann, dieses Problem zu lösen? Danke

Answer 1

Durch die Hilfe von ImportanceOfBeingErnest in den Kommentaren konnte ich das Problem lösen. Ich entschied mich, meinen Code für andere zu teilen:

import matplotlib 
# Make sure that we are using QT5 
matplotlib.use('Qt5Agg') 
import matplotlib.pyplot as plt 
from PyQt5 import QtWidgets 
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas 
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar 


class ScrollableWindow(QtWidgets.QMainWindow): 
    def __init__(self, fig): 
     self.qapp = QtWidgets.QApplication([]) 

     QtWidgets.QMainWindow.__init__(self) 
     self.widget = QtWidgets.QWidget() 
     self.setCentralWidget(self.widget) 
     self.widget.setLayout(QtWidgets.QVBoxLayout()) 
     self.widget.layout().setContentsMargins(0,0,0,0) 
     self.widget.layout().setSpacing(0) 

     self.fig = fig 
     self.canvas = FigureCanvas(self.fig) 
     self.canvas.draw() 
     self.scroll = QtWidgets.QScrollArea(self.widget) 
     self.scroll.setWidget(self.canvas) 

     self.nav = NavigationToolbar(self.canvas, self.widget) 
     self.widget.layout().addWidget(self.nav) 
     self.widget.layout().addWidget(self.scroll) 

     self.show() 
     exit(self.qapp.exec_()) 



import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas 

from matplotlib.table import Table 

def main(): 
    MY_List=[[1,2,5,56,6,7,7,7,7,5],[3,4,5,5,5,5,5,5,5,8],[4,5,6,6,7,7,4,3,4,2],[4,7,2,3,4,5,6,78,8,9],[3,4,5,5,6,6,6,7,77,7],[1,2,3,3,4,5,6,6,7,7], 
     [3,4,4,5,5,5,4,4,4,4],[2,2,4,4,5,5,5,5,5,5],[2,2,3,3,4,4,3,2,3,3],[3,3,3,4,5,5,6,7,8,9],[1,1,2,3,4,5,6,6,7,8],[3,4,5,6,7,8,9,98,7,7]] 
    data = pandas.DataFrame(MY_List) 

    checkerboard_table(data) 
    plt.show() 


def checkerboard_table(data, fmt='{:.2f}', bkg_colors=['C', 'white']): 
    MY_List=[[1,2,5,56,6,7,7,7,7,5],[3,4,5,5,5,5,5,5,5,8],[4,5,6,6,7,7,4,3,4,2],[4,7,2,3,4,5,6,78,8,9],[3,4,5,5,6,6,6,7,77,7],[1,2,3,3,4,5,6,6,7,7], 
     [3,4,4,5,5,5,4,4,4,4],[2,2,4,4,5,5,5,5,5,5],[2,2,3,3,4,4,3,2,3,3],[3,3,3,4,5,5,6,7,8,9],[1,1,2,3,4,5,6,6,7,8],[3,4,5,6,7,8,9,98,7,7]] 
    # create a figure and some subplots 
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(len(MY_List[0])*0.5,len(MY_List)*0.5)) 

    # pass the figure to the custom window 
    ax.set_axis_off() 
    tb = Table(ax, bbox=[0,0,1,1]) 

    nrows, ncols = data.shape 
    width, height = 1.0/ncols, 1.0/nrows 
    print(data) 

    # Add cells 
    for (i,j), val in np.ndenumerate(data): 
     # Index either the first or second item of bkg_colors based on 
     # a checker board pattern 
     idx = [j % 2, (j + 1) % 2][i % 2] 
     color = bkg_colors[idx] 
     #print(i,j,val) 
     #print(data) 

     tb.add_cell(i, j, width, height, text=fmt.format(val), 
       loc='center', facecolor=color) 

    # Row Labels... 
    for i, label in enumerate(data.index): 
     tb.add_cell(i, -1, width, height, text=label, loc='right', 
       edgecolor='none', facecolor='none') 
    # Column Labels... 
    for j, label in enumerate(data.columns): 
     tb.add_cell(-1, j, width, height/2, text=label, loc='center', 
         edgecolor='none', facecolor='none') 
    ax.add_table(tb) 
    a = ScrollableWindow(fig) 
    plt.savefig("hk.png") 
    return fig 

if __name__ == '__main__': 
    main()