表格和图表的组合

在数据可视化中，表格和图表的组合可以更好地展示数据相关性和分析结果。在本文中，我们将介绍如何使用不同的工具和技术来创建表格和图表的组合。

1. 使用matplotlib和pandas绘制表格和折线图组合

我们可以使用matplotlib和pandas库绘制表格和折线图的组合。首先，我们需要将数据以DataFrame的形式导入pandas库中，并使用该库的内置函数绘制折线图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据到DataFrame
data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
        'Sales': [200, 400, 600, 800, 1000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图
plt.plot(df['Year'], df['Sales'])
plt.title('Sales over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

接下来，我们可以使用表格来显示数据的详细信息。

from pandas.plotting import table

# 在绘图的底部添加表格
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.xaxis.set_visible(False)
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.set_frame_on(False)
table(ax, df)
plt.show()

由于绘制表格时会生成一些元素（如标题，坐标轴），我们将它们设置为不可见，并从matplotlib的plt.plot（）函数中删除它们。最后，我们可以在同一张图中添加表格和折线图，从而将它们组合成一个图表。

2. 使用seaborn和matplotlib绘制表格和热力图组合

我们可以使用seaborn和matplotlib库绘制表格和热力图的组合，以可视化两个或多个变量之间的关系。

import seaborn as sns

# 导入数据到DataFrame
flights = sns.load_dataset('flights')
flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers')

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt='d', linewidths=.5, cmap='coolwarm')
plt.title('Passenger Numbers on a Monthly and Yearly Basis')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Month')

# 在绘图的底部添加表格
fig, ax = plt.subplots()
ax.xaxis.set_visible(False)
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.set_frame_on(False)
table(ax, flights)
plt.show()

在这个例子中，我们使用seaborn库加载一个“flights”数据集，并将它转换成一个DataFrame。接下来，我们使用seaborn库的heatmap函数绘制热力图。我们还添加了一些自定义的参数例如figsize、annot、fmt、linewidths和cmap来增强可视化效果。最后，我们使用与第一个例子相同的方式添加表格和删减元素的设置。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用matplotlib和pandas绘制表格和折线图的组合，以及如何使用seaborn和matplotlib绘制表格和热力图的组合。这些库和技术可以帮助程序员更好地展示数据分析结果。