### 如何用 Python 生成带有图例数据表格的折线图 在 Matplotlib 中，可以通过 `table()` 函数来实现图表下方的数据表格功能。以下是完整的解决方案： #### 数据准备与绘图基础 为了创建一个包含图例和数据表的折线图，首先需要准备好数据并绘制基本的折线图[^3]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据源 dates = ["2023-01", "2023-02", "2023-03", "2023-04"] hebei_data = [10, 20, 25, 30] shanxi_data = [15, 18, 27, 35] # 设置字体以便支持中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建折线图 plt.plot(dates, hebei_data, color="red", label="河北") plt.plot(dates, shanxi_data, color="blue", label="山西") # 添加坐标轴标签 plt.xlabel("日期") plt.ylabel("数值") plt.title("河北与山西数据对比图") ``` #### 图例设置 通过 `legend()` 方法添加图例，并调整其位置以避免遮挡主要图像区域[^4]。 ```python # 添加图例 plt.legend(loc="upper left") # 将图例放置于左上方 ``` #### 表格数据整理 `table()` 函数允许我们在图表中嵌入表格。需先将数据转换成适合表格的形式。 ```python # 整理表格所需数据 data_for_table = [ ["日期"] + dates, ["河北"] + hebei_data, ["山西"] + shanxi_data ] # 转置数据方便作为表格输入 transposed_data = list(map(list, zip(*data_for_table))) ``` #### 插入表格到图表底部 利用 `bbox_to_anchor` 参数控制表格的位置，使其位于图表正下方[^3]。 ```python # 在图表下方添加表格 table = plt.table( cellText=transposed_data[1:], # 不含标题行的实际数据 colLabels=transposed_data[0], # 列名即首行 loc="bottom", bbox=[0, -0.2, 1, 0.15] # 自定义表格边界框大小 ) # 隐藏x轴刻度部分重叠的内容 plt.subplots_adjust(bottom=0.25) # 调整子图间距使表格可见 ``` #### 完整代码示例 综合以上各部分内容形成最终脚本： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据源 dates = ["2023-01", "2023-02", "2023-03", "2023-04"] hebei_data = [10, 20, 25, 30] shanxi_data = [15, 18, 27, 35] # 字体配置 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 绘制折线图 plt.plot(dates, hebei_data, color="red", label="河北") plt.plot(dates, shanxi_data, color="blue", label="山西") # 坐标轴标注 plt.xlabel("日期") plt.ylabel("数值") plt.title("河北与山西数据对比图") # 添加图例 plt.legend(loc="upper left") # 整理表格数据 data_for_table = [["日期"] + dates, ["河北"] + hebei_data, ["山西"] + shanxi_data] transposed_data = list(map(list, zip(*data_for_table))) # 插入表格至图表底部 table = plt.table( cellText=transposed_data[1:], colLabels=transposed_data[0], loc="bottom", bbox=[0, -0.2, 1, 0.15] ) # 调整布局防止内容被裁剪 plt.subplots_adjust(bottom=0.25) # 展示图形 plt.show() ```