matplotlib: 表を作る（１）tableと自前実装（2025.08.29）

はじめに

表を画像出力するニーズが生じたのでやってみた。方法は２つ。

（１）matplotlib.tableを使う
（２）自前実装としてRectangleの中にtextを描画

作例

まずは作例を示そう。見た目は同じものが作れる。

（１）matplotlib.table使用

（２）Rectangleの中にtextを描画

プログラムの解説

fig_trim

余白削除

inp_data

データを定義
_data: numpy２次元配列（dtype=object）にデータを格納。
関数からの戻り値では、すべて文字列にするが、数値データは小数点以下３桁に統一する。

tstr: タイトル

ss:　表の下に入れる注釈の文字列

mp_tbl

Matplotlib.tableを使った表の描画。

my_tbl

表出力の自前実装。patches.Rectangleで枠を作成し、その中にtextを描画していく

fig

表の全体像の定義。
表の描画可能領域を（０、１）、（０、１）とする。表の大きさは横1.０、縦0.２５とする。この表の大きさは、
tw,th=1.0,0.25で定義。

表の上端をy=1.0とすることにより、グラフ領域上端直上にtitleで表タイトルを描画。

注書は、表の下の空き領域に描画。

main

作図の２つのケースを制御

プログラム

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from PIL import Image, ImageChops


def fig_trim(fig):
    def trim(im, border):
        bg = Image.new(im.mode, im.size, border)
        diff = ImageChops.difference(im, bg)
        bbox = diff.getbbox()
        return im.crop(bbox)

    img_org=Image.open(fig,'r')
    img_new=trim(img_org,'#ffffff')
    print(img_new.size)
    img_new.save(fig, 'JPEG', quality=100, optimize=True)


def inp_data():
    _data=np.array([
        ['Class','C15','C20','C25','C30','C35','C40','C45','C50'],
        ['fc  (MPa)',12,16,20,25,29,32,35,40],
        ['ft  (MPa)',1.206,1.46,1.695,1.966,2.171,2.318,2.461,2.69],
        ['cc  (MPa)',1.902,2.417,2.911,3.506,3.967,4.307,4.64,5.187],
        ['phi (deg)',54.827,56.379,57.541,58.666,59.396,59.871,60.298,60.923]
    ],dtype=object)
    n,m=_data.shape
    data=np.empty((n,m),dtype=object)
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            s=_data[i,j]
            try:
                s=float(s)
                data[i,j]=f'{s:.3f}'
            except ValueError:
                data[i,j]=s
    tstr='Strength parameter (concrete)'
    s=[]
    s.append(' * Class means concrete grade by BS (cube strehgth)')
    s.append(' * fc means concrete grade by EN (cylinder strength)')
    s.append(' * fc and ft mean compressive strength and tensile strength')
    s.append(' * cc and phi mean cohesion and internal friction angle')
    ss='\n'.join(s)
    return data,tstr,ss


def mp_tbl(data,dpara,fsz):
    xmin,xmax=dpara[0],dpara[1]
    ymin,ymax=dpara[2],dpara[3]
    tw,th=dpara[4],dpara[5]
    colw=dpara[6]

    x0,y0,dx,dy=xmin,ymax-th,tw,th
    tbl=plt.table(
        cellText=data,
        colWidths=colw,
        bbox=[x0,y0,dx,dy]
    )
    tbl.auto_set_font_size(False)
    tbl.set_fontsize(fsz)
    n,m=data.shape
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            col_fc='#ffffff'
            col_tx='#000000'
            hha,vva='right','center'
            if i==0 or j==0:
                col_fc='#dddddd'
                hha='center'
            tbl[i,j].set_linewidth(0.3)
            tbl[i,j].set_text_props(ha=hha,va=vva)
            tbl[i,j].set_facecolor(col_fc)
            tbl[i,j].set_text_props(color=col_tx)


def my_tbl(data,dpara,fsz):
    xmin,xmax=dpara[0],dpara[1]
    ymin,ymax=dpara[2],dpara[3]
    tw,th=dpara[4],dpara[5]
    colw=dpara[6]

    n,m=data.shape
    dh=th/n
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            col='#ffffff'
            x0=xmin+np.sum(colw[0:j])
            y0=ymax-dh*(i+1)
            if i==0 or j==0: col='#dddddd'
            if j==0: x0=xmin
            r=patches.Rectangle(
                xy=(x0,y0), 
                width=colw[j], 
                height=dh, 
                edgecolor='#000000', 
                facecolor=col,
                linewidth=0.3
            )
            plt.gca().add_patch(r)
            xs=x0+colw[j]-0.1*colw[j]
            ys=y0+0.5*dh
            hha,vva='right','center'
            if i==0 or j==0: 
                xs=x0+0.5*colw[j]
                hha='center'
            plt.text(xs,ys,data[i,j],ha=hha,va=vva,fontsize=fsz)


def fig(nnn,fnameF):
    data,tstr,ss=inp_data()
    n,m=data.shape
    tw,th=1.0,0.25 # table width, table height
    col=np.array([1.5]+[1]*(m-1))
    colw=col/np.sum(col)*tw

    fsz=7
    xmin,xmax= 0, 1
    ymin,ymax= 0, 1
    iw,ih=6.4, 4.8 # default (inch)
    plt.figure(figsize=(iw,ih),facecolor='w')
    plt.rcParams['font.size']=fsz
    plt.rcParams['font.family']='sans-serif'
    plt.xlim([xmin,xmax])
    plt.ylim([ymin,ymax])
    plt.axis('off')

    dpara=[xmin,xmax,ymin,ymax,tw,th,colw]
    if nnn==1: mp_tbl(data,dpara,fsz)
    if nnn==2: my_tbl(data,dpara,fsz)


    # additional text
    tstr=f'{tstr} ({fnameF})'
    plt.title(tstr,x=0.5*tw/(xmax-xmin),fontsize=fsz)
    plt.text(xmin,ymax-th-0.01,ss,ha='left',va='top',fontsize=fsz,linespacing=1.5)

    plt.savefig(fnameF, dpi=200, bbox_inches="tight", pad_inches=0.1)


def main():
    for nnn in [1,2]:
        if nnn==1: fnameF='fig_mp_table.jpg'
        if nnn==2: fnameF='fig_my_table.jpg'
        fig(nnn,fnameF)
        fig_trim(fnameF)



#---------------
# Execute
#---------------
if __name__ == '__main__': main()

感想

あまり表示を気にすることなく、ドカンと表を描画するならmatplotlib .tableもコード量が少なくていいが、自前実装してもそれほど’苦にならないコード量である。

次の投稿で示すが、罫線を自由に制御したい場合、matplotlib.tableよりも、Rectabgle + text の方が楽に制御できる気がする。

以　上