Python matplotlib将df打印为矩形

我想通过python中的matplotlib创建一个“ractangle plot”。不幸的是，我没有图像样本，所以我必须用最好的方式描述我的问题

输入是具有不同时间增量和数字的df：

df = pd.DataFrame({'timedelta':[75,80,55,20,45],
               'numb1':[8,25,11,14,8],
               'timedelta1': [55,60,45,15,30],
               'numb2':[10,30,15,18,10],
               'timedelta2': [45,50,35,10,20]})

df['timedelta'] = pd.to_timedelta(df['timedelta'], unit='T')
df['timedelta1'] = pd.to_timedelta(df['timedelta1'], unit='T')
df['timedelta2'] = pd.to_timedelta(df['timedelta2'], unit='T')

输出：

   timedelta    numb1   timedelta1  numb2   timedelta2
0   01:15:00        8     00:55:00     10     00:45:00
1   01:20:00       25     01:00:00     30     00:50:00
2   00:55:00       11     00:45:00     15     00:35:00
3   00:20:00       14     00:15:00     18     00:10:00
4   00:45:00        8     00:30:00     10     00:20:00

现在我想把这个df形象化。我想要一个长方形，NUMBE向上，TIMEDLTA向右-每一行都有一个新的绘图

例如，行=0：

rectangle (overall):
width  = timedelta (=01:15:00)
hight = numb2 (=10) 

在此矩形内-两个不同颜色的较小矩形（所有矩形应从左下角的同一点开始）

我还需要一个轴（高度和宽度）和矩形的标签

编辑

通过下面的代码，我成功地创建了所需的矩形

如何根据各个矩形标记轴（最好使用花括号）。我不需要这里的值，但需要使用的列的名称

for row in df.index:
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
    
    p = patches.Rectangle((0,0), 1, 1, color= 'grey', alpha=0.2)
    
    x1 = df['timedelta1'][row]/df['timedelta'][row]
    y1 = df['numb1'][row]/df['numb2'][row]
    p1 = patches.Rectangle((0,0), x1, y1, color= 'grey', alpha=0.8)
    
    x2 = df['timedelta2'][row]/df['timedelta'][row]
    y2 = df['numb2'][row]/df['numb2'][row]
    p2 = patches.Rectangle((0,0), x2, y2, color= 'grey', alpha=0.5)
    
    ax.add_patch(p)
    ax.add_patch(p1)
    ax.add_patch(p2)
    
    ax.set_axis_off()
    plt.show()

这是我的上一个绘图，现在我想用相应的列名（

timedelta/1/2

&

numb1/2

）标记每个矩形的宽度和高度（最好用一个卷曲的括号）

---

以下是我使用Matplotlib、Pandas和NumPy的解决方案：

首先我加载数据，但我将时间增量保留为秒，并从最小到最大排序：
代码：

df=pd.DataFrame（{'timedelta'：[75,80,55,20,45]，
“numb1”：[8,25,11,14,8]，
“timedelta1”：[55,60,45,15,30]，
“numb2”：[10,30,15,18,10]，
‘timedelta2’：[45,50,35,10,20]}）
df=df.sort_值（按='timedelta'）
df

运行该代码后，这里是df：

    timedelta   numb1   timedelta1  numb2   timedelta2
3   20          14      15          18      10
4   45          8       30          10      20
2   55          11      45          15      35
0   75          8       55          10      45
1   80          25      60          30      50

接下来我定义助手函数，将秒转换为分钟格式（稍后在xtick标签中使用）

def minSec（秒）：
分钟=整数（秒/60）
remSec=int（秒-60*分钟）
如果（remSec==0）：
remSec='00'
其他：
remSec=str（remSec）
返回str（分钟）+'：'+remSec
def minSec_arr（第二节arr）：
输出=[]
对于范围内的i（截面阵列形状[0]）：
输出追加（minSec（sec_arr[i]））
返回输出

最后，我们循环遍历

df

的所有行，并用标签绘制适当的矩形图

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从matplotlib.patches导入矩形
将numpy作为np导入
#创建多个图形
对于范围内的i（df.shape[0]）：
#获取初始数据
row=df.iloc[i，：]
高度=最大值（第1行，第2行）
宽度=row.timedelta
#塑造形象
图，ax=plt.子批次（）
currentAxis=plt.gca（）
#设置基本布局
plt.xlim（0，最大值（df.timedelta））
plt.ylim（0，最大值（测向2））
项目名称（行+街（一））
plt.xlabel（'时间[mm:ss]”）
plt.ylabel（'编号'）
#创建正确的x记号
空格=np.linspace（0，最大值（df.timedelta），9）
VAL=minSec_arr（空格）
plt.xticks（空间、VAL）
#创建主矩形
currentAxis.add_patch（矩形（（0，0），宽度，高度，填充=True，color='r'，alpha=1，ec='k'））
axLabel='（'+str（minSec（width））+'，'+str（height）+'）
产品说明（axLabel，（宽度、高度））
#创建一个矩形
宽度=row.timedelta1
高度=第1行
currentAxis.add_patch（矩形（（0，0），宽度，高度，填充=True，color='b'，alpha=1，ec='k'））
axLabel='（'+str（minSec（width））+'，'+str（height）+'）
产品说明（axLabel，（宽度、高度））
#创建2个矩形
宽度=row.timedelta2
高度=第2行
currentAxis.add_patch（矩形（（0，0），宽度，高度，填充=True，color='g'，alpha=0.4，ec='k'））
axLabel='（'+str（minSec（width））+'，'+str（height）+'）
产品说明（axLabel，（宽度、高度））
plt.show（）

这是一个示例输出图

我希望我完全理解了你的问题

以下是我的答案：

我唯一没有做的事情就是以类似表格的方式排列子图，比如

fig，axes=plt.subplot（x，y）

df = pd.DataFrame({'timedelta':[75,80,55,20,45],
                   'numb1':[8,25,11,14,8],
                   'timedelta1': [55,60,45,15,30],
                   'numb2':[10,30,15,18,10],
                   'timedelta2': [45,50,35,10,20]})
n = len(df.index)

fig, axes = plt.subplots(n , figsize=(5,20))
for i, ax in enumerate(axes):    
    p = patches.Rectangle((0,0), 1, 1, color= 'grey', alpha=0.2)

    x1 = df['timedelta1'][i]/df['timedelta'][i]
    y1 = df['numb1'][i]/df['numb2'][i]
    p1 = patches.Rectangle((0,0), x1, y1, color= 'grey', alpha=0.8)

    x2 = df['timedelta2'][i]/df['timedelta'][i]
    y2 = df['numb2'][i]/df['numb2'][i]
    p2 = patches.Rectangle((0,0), x2, y2, color= 'grey', alpha=0.5)

    ax.add_patch(p)
    ax.add_patch(p1)
    ax.add_patch(p2)
    
    #td
    pe_a = [0.0, -0.2]
    pe_b = [1, -0.2]
    
    
    #td1
    pe_1a = [0.0, -0.1]
    pe_1b = [x1, -0.1]

    #td2
    pe_2a = [0.0, 0.0]
    pe_2b = [x2, 0.0]

    # fontdict for curly bracket 1 text
    font = {'family': 'serif',
            'color':  'k',
            'weight': 'bold',
            'style': 'italic',
            'size': 10,
            }

    # coefficient for curly
    k_r1 = 0.02
    
    # td - Brace
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, pe_b, pe_a, k_r1, bool_auto=True, str_text='td', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, pe_1b, pe_1a, k_r1, bool_auto=True, str_text='td1', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, pe_2b, pe_2a, k_r1, bool_auto=True, str_text='td2', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    
    # numb1
    h_1a = [0.0, y1]
    h_1b = [0.0, 0,0]
    
    # numb2
    h_2a = [-0.1, y2]
    h_2b = [-0.1, 0,0]
    
    # numb - Brace
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, h_1b, h_1a, k_r1, bool_auto=True, str_text='numb1', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, h_2b, h_2a, k_r1, bool_auto=True, str_text='numb2', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    
    ax.set_axis_off()
    
    ax.legend(bbox_to_anchor=(1.04,1), loc="upper left")
plt.tight_layout() 
plt.show()

---

谢谢@Jacob的回答。这个不错，但不是我想要的。我已经在上面的问题中添加了到目前为止我已经实现的绘图，现在我想标记矩形边（宽度和高度），而不添加完整的轴标签（如您的示例中）。你能帮我吗？谢谢你的链接。我在创建花括号时发现了这一点：但在我的例子中，我不知道为轴设置什么-通过使用

ax[0]

我得到了一个“axes”对象不可下标的错误。这会起作用，但我宁愿使用花括号（类似于curlyBrace）代替轴标签，它标记每个矩形的高度和宽度。使用链接的示例代码，我得到了一个错误，我现在尝试按照您的指示操作，但是对于子图，我无法创建我的图。我还没来得及插上花括号……对不起，我无法根据你的提示调整我的for循环。到目前为止，我取得的最好结果是我的循环，我将其作为编辑附加到我的问题上。很好。关于子图的分布-在计算需要多少行和列后，如何从图形中删除未使用的

ax

元素

col=int（sqrt（len（df）/1.414））

为您提供了一个近似的A4布局。感谢您的帮助@T先生-现在我有了我的矩形：）

df = pd.DataFrame({'timedelta':[75,80,55,20,45],
                   'numb1':[8,25,11,14,8],
                   'timedelta1': [55,60,45,15,30],
                   'numb2':[10,30,15,18,10],
                   'timedelta2': [45,50,35,10,20]})
n = len(df.index)

fig, axes = plt.subplots(n , figsize=(5,20))
for i, ax in enumerate(axes):    
    p = patches.Rectangle((0,0), 1, 1, color= 'grey', alpha=0.2)

    x1 = df['timedelta1'][i]/df['timedelta'][i]
    y1 = df['numb1'][i]/df['numb2'][i]
    p1 = patches.Rectangle((0,0), x1, y1, color= 'grey', alpha=0.8)

    x2 = df['timedelta2'][i]/df['timedelta'][i]
    y2 = df['numb2'][i]/df['numb2'][i]
    p2 = patches.Rectangle((0,0), x2, y2, color= 'grey', alpha=0.5)

    ax.add_patch(p)
    ax.add_patch(p1)
    ax.add_patch(p2)
    
    #td
    pe_a = [0.0, -0.2]
    pe_b = [1, -0.2]
    
    
    #td1
    pe_1a = [0.0, -0.1]
    pe_1b = [x1, -0.1]

    #td2
    pe_2a = [0.0, 0.0]
    pe_2b = [x2, 0.0]

    # fontdict for curly bracket 1 text
    font = {'family': 'serif',
            'color':  'k',
            'weight': 'bold',
            'style': 'italic',
            'size': 10,
            }

    # coefficient for curly
    k_r1 = 0.02
    
    # td - Brace
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, pe_b, pe_a, k_r1, bool_auto=True, str_text='td', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, pe_1b, pe_1a, k_r1, bool_auto=True, str_text='td1', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, pe_2b, pe_2a, k_r1, bool_auto=True, str_text='td2', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    
    # numb1
    h_1a = [0.0, y1]
    h_1b = [0.0, 0,0]
    
    # numb2
    h_2a = [-0.1, y2]
    h_2b = [-0.1, 0,0]
    
    # numb - Brace
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, h_1b, h_1a, k_r1, bool_auto=True, str_text='numb1', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    curlyBrace.curlyBrace(fig, ax, h_2b, h_2a, k_r1, bool_auto=True, str_text='numb2', color='black', lw=1, int_line_num=1, fontdict=font)
    
    ax.set_axis_off()
    
    ax.legend(bbox_to_anchor=(1.04,1), loc="upper left")
plt.tight_layout() 
plt.show()