Matplotlib 和 Plotly 图表

Matplotlib

使用pictures.add()，将Matplotlib图作为图片粘贴到Excel中非常容易。

入门指南

最简单的示例可以简化为：

import matplotlib.pyplot as plt
import xlwings as xw

fig = plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3])

sheet = xw.Book().sheets[0]
sheet.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)
_images/mpl_basic.png

注意

如果你设置update=True，则可以在Excel中调整和定位图表：后续调用pictures.add()并使用相同名称（'MyPlot'）会更新图片而不改变其位置或大小。

注意

如果出现以下警告UserWarning: Starting a Matplotlib GUI outside of the main thread will likely fail.，请确保在使用任何Matplotlib/Pyplot代码之前设置Matplotlib后端：import matplotlib as mpl和mpl.use("agg").

与Excel的全面集成

调用上述代码与RunPython并将其例如绑定到一个按钮上，简单且跨平台工作。

然而，在Windows上，你可以通过设置UDF来使操作更加集成，比如按以下方式：

@xw.func
def myplot(n, caller):
    fig = plt.figure()
    plt.plot(range(int(n)))
    caller.sheet.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)
    return 'Plotted with n={}'.format(n)

如果你导入这个函数并从B2单元格调用它，当B1单元格发生变化时，图表会自动更新：

_images/mpl_udf.png

属性

大小、位置和其他属性可以作为参数在pictures.add()中设置，或者通过操作返回的图片对象来设置，详见xlwings.Picture().

例如：

>>> sht = xw.Book().sheets[0]
>>> sht.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True,
                     left=sht.range('B5').left, top=sht.range('B5').top)

或者：

>>> plot = sht.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)
>>> plot.height /= 2
>>> plot.width /= 2

获取Matplotlib图形

下面是一些获取matplotlib图形的例子figure对象：

  • 通过PyPlot接口：

    import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5])

    或者：

    import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5])
fig = plt.gcf()

  • 通过面向对象接口：

    from matplotlib.figure import Figure
fig = Figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot([1, 2, 3, 4, 5])

  • 通过Pandas：

    import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
ax = df.plot(kind='bar')
fig = ax.get_figure()

注意

在使用Google Sheets时，每张图片最多可以使用1百万像素。总像素数是图形大小和dpi的函数：(宽度英寸 * dpi) * (高度英寸 * dpi)。例如，fig = plt.figure(figsize=(6, 4))使用200 dpi（默认dpi）pictures.add()时，结果为(6 * 200) * (4 * 200) = 960,000 px。要更改dpi，请提供export_options: pictures.add(fig, export_options={"bbox_inches": "tight", "dpi": 300})。现有的图形大小可以通过fig.get_size_inches()检查。pandas也接受figsize，像这样：ax = df.plot(figsize=(3, 3))注意"bbox_inches": "tight"裁剪图像并将非确定性地减少像素数量。export_options将传递给figure.figsave()当使用Matplotlib时，以及传递给figure.write_image()当使用Plotly时。

Plotly静态图表

前置条件

除了plotly，你还需要kaleido, psutil和requests。最简单的方法是通过pip获取：

$ pip install kaleido psutil requests

或者通过conda：

$ conda install -c conda-forge python-kaleido psutil requests

另见：https://plotly.com/python/static-image-export/

如何使用

它与Matplotlib的使用方式相同，但是渲染Plotly图表需要稍微长一点的时间。这里有一个示例：

import xlwings as xw
import plotly.express as px

# Plotly chart
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")

# Add it to Excel
wb = xw.Book()
wb.sheets[0].pictures.add(fig, name='IrisScatterPlot', update=True)
_images/plotly.png