【Matplotlib】table.Table.get_celld()のエラー解決とトラブルシューティング
2025-05-31
- 何に使えるのか？
- このメソッドを使って取得した
Cellオブジェクトを介して、個々のセルのプロパティ（背景色、テキストの色、フォントサイズ、境界線の表示など）をカスタマイズすることができます。
- このメソッドを使って取得した
- 辞書のキーと値は？
- キー: 各セルの行と列のインデックスを表すタプル
(row, column)です。例えば、(0, 0)は左上のセル、(1, 2)は2行目3列目のセルを表します。 - 値: それぞれのセルを表す
matplotlib.table.Cellオブジェクトです。
- キー: 各セルの行と列のインデックスを表すタプル
- 何が返されるか？
- テーブル内のすべてのセルを格納した辞書 (dictionary) が返されます。
使用例
例えば、テーブルの特定のセルの背景色を変更したり、テキストを太字にしたりする場合によく使われます。
import matplotlib.pyplot as plt
# テーブルのデータ
data = [['りんご', 100], ['バナナ', 150], ['オレンジ', 120]]
col_labels = ['商品', '価格']
fig, ax = plt.subplots()
# テーブルを作成
table = ax.table(cellText=data, colLabels=col_labels, loc='center')
# get_celld() を使って各セルにアクセスし、カスタマイズ
for (row, col), cell in table.get_celld().items():
# ヘッダー行の背景色を変更
if row == 0:
cell.set_facecolor('#ADD8E6') # 薄い青
cell.set_text_props(weight='bold') # テキストを太字に
# 特定のセル（例えば「バナナ」の価格セル）の背景色を変更
if row == 2 and col == 1: # 2行目1列目（0から始まるインデックスなので実際は3行目2列目）
cell.set_facecolor('#FFDAB9') # ピーチ色
# 軸を非表示にしてテーブルのみ表示
ax.axis('off')
plt.show()
get_celld() を呼び出す前にテーブルが存在しない
エラーの症状
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'get_celld' のようなエラーが発生します。
原因
plt.table() や ax.table() でテーブルを作成した際、その戻り値を変数に格納し忘れているか、テーブルの作成自体が失敗している可能性があります。plt.table() は、成功すると matplotlib.table.Table オブジェクトを返しますが、失敗すると None を返すことがあります。
トラブルシューティング
- cellText または cellColours が提供されているか確認する
plt.table()は、cellTextまたはcellColoursのいずれも指定しないとエラーになることがあります。 - テーブルが正しく作成されているか確認する
table = ax.table(...)のように、必ず戻り値を変数に格納してください。
# 悪い例 (テーブルが変数に格納されていない)
plt.table(cellText=[['A', 'B']], loc='center')
# ここで table.get_celld() を呼び出そうとするとエラーになる
# 良い例
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=[['A', 'B']], loc='center')
cells = table.get_celld() # これで正しくアクセスできる
セルのインデックスの誤解（特に行/列ラベルがある場合）
エラーの症状
意図したセルにアクセスできない、または範囲外のキーエラーが発生する。
原因
get_celld() が返す辞書のキー (row, column) は、テーブルのデータ部分のインデックスに対応しています。しかし、rowLabels や colLabels を使用している場合、これらのラベルセルは特殊なインデックスを持っています。
- 行ラベル
列インデックス-1を持ち、行インデックスはデータと同じか、あるいはデータ行より1つ大きいインデックスを持つことがあります（Matplotlibのバージョンや実装に依存）。 - 列ラベル
通常、行インデックス0を持ち、列インデックスはデータと同じです。
特に、Matplotlibの古いバージョンや特定のケースでは、行・列ラベルのインデックスが直感的でない場合があります（GitHubのIssueなどで「不整合なインデックス」として議論されたこともあります）。
トラブルシューティング
- ループでインデックスとセルを全て確認する
まずは、テーブルの全てのセルのインデックスと内容をプリントして確認するのが最も確実です。
import matplotlib.pyplot as plt
data = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
row_labels = ['Row1', 'Row2']
col_labels = ['Col1', 'Col2']
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=data, rowLabels=row_labels, colLabels=col_labels, loc='center')
print("テーブルの全セルとインデックス:")
for (row, col), cell in table.get_celld().items():
print(f"({row}, {col}): Text='{cell.get_text().get_text()}'")
ax.axis('off')
plt.show()
上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られるはずです（バージョンによって微差あり）。
テーブルの全セルとインデックス:
(0, 0): Text='Col1'
(0, 1): Text='Col2'
(1, -1): Text='Row1'
(1, 0): Text='a'
(1, 1): Text='b'
(2, -1): Text='Row2'
(2, 0): Text='c'
(2, 1): Text='d'
この出力から、列ラベルは行 0、行ラベルは列 -1 であることが分かります。これにより、条件分岐で正しいセルをターゲットにできます。
- 条件を慎重に設定する
特定のセルを操作する際には、インデックスの範囲を考慮して条件を設定します。例えば、データ部分のみを処理したい場合はif row > 0 and col > -1:のようにします（上記出力の場合）。
セルのプロパティ変更が反映されない
エラーの症状
cell.set_facecolor() や cell.set_text_props() などを呼び出しても、プロットに変化が見られない。
原因
Matplotlibの描画サイクルでは、変更が反映されるために再描画が必要な場合があります。
トラブルシューティング
- plt.show() の前に全ての変更を行う
スクリプトの最後にplt.show()を呼び出す前に、セルの変更をすべて完了させてください。plt.show()が一度呼び出されると、その後に行われた変更は通常、再度plt.show()を呼び出さない限り表示されません。 - plt.draw() または fig.canvas.draw_idle() を呼び出す
インタラクティブな環境で作業している場合、変更後にこれらのメソッドを呼び出すことで、プロットが更新され、変更が反映されることがあります。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=[['A', 'B']], loc='center')
cell = table.get_celld()[(0, 0)]
cell.set_facecolor('red')
# 変更を反映させるための描画
# plt.draw() # インタラクティブな環境で、すぐに変更を見たい場合に有効
# fig.canvas.draw_idle() # 同上
plt.show() # 全ての変更がこの時点で描画される
エラーの症状
Cell オブジェクトには存在しないメソッドを呼び出そうとして AttributeError が発生する。
原因
get_celld() は matplotlib.table.Cell オブジェクトを返します。このオブジェクトが持つメソッドやプロパティ以外を使用しようとするとエラーになります。例えば、テキストを変更したいのに cell.text = "New Text" のように直接代入しようとすると、それは正しい方法ではありません。
- テキストの内容を変更する場合
cell.get_text().set_text("新しいテキスト")のように、CellオブジェクトからTextオブジェクトを取得し、そのTextオブジェクトのset_text()メソッドを使用します。 - Matplotlibのドキュメントを確認する
matplotlib.table.Cellの公式ドキュメントを参照し、利用可能なメソッド（例:set_text_props(),set_facecolor(),set_edgecolor(),set_width(),set_height()など）を確認してください。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=[['Hello', 'World']], loc='center')
cell = table.get_celld()[(0, 0)]
# 間違った例: cell.text = "新しいテキスト" はエラーになる
# 正しい例:
cell.get_text().set_text("こんにちは")
cell.set_facecolor('lightgreen')
ax.axis('off')
plt.show()
例1：特定のセルの背景色とテキストの色を変更する
この例では、テーブルのヘッダー行と、特定のデータセルの背景色やテキストの色を変更します。
import matplotlib.pyplot as plt
# テーブルのデータ
data = [
['リンゴ', 100, '赤'],
['バナナ', 150, '黄'],
['オレンジ', 120, '橙'],
['ブドウ', 200, '紫']
]
# 列のラベル
col_labels = ['商品名', '価格 (円)', '色']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4)) # 図と軸を作成
# テーブルを作成
# cellText: セルのテキストデータ
# colLabels: 列のヘッダーテキスト
# loc: テーブルの配置 ('center', 'left', 'right', 'upper left' など)
table = ax.table(cellText=data, colLabels=col_labels, loc='center', cellLoc='center')
# get_celld() を使って全てのセルにアクセス
# 返されるのは、キーが (行, 列) のタプル、値が Cell オブジェクトの辞書
cells = table.get_celld()
# ヘッダー行のセルをカスタマイズ
# ヘッダーは通常、行インデックス0に位置します。
for i in range(len(col_labels)):
cell = cells[(0, i)] # (0, i) はヘッダー行のi番目の列
cell.set_facecolor('#A0D9EF') # 薄い青色に設定
cell.set_text_props(weight='bold', color='darkblue') # テキストを太字、濃い青色に
# 特定のデータセルをカスタマイズ
# 例: 「バナナ」の「価格」セル (行インデックス2, 列インデックス1)
# データ行はヘッダー行の次から始まるので、データ配列のインデックスに1を足す必要があります。
# data[1] はバナナの行なので、テーブル上の行は 1 + 1 = 2 になります。
# data[1][1] はバナナの価格なので、テーブル上の列は 1 になります。
banana_price_cell_index = (2, 1) # (行, 列)
if banana_price_cell_index in cells:
cell = cells[banana_price_cell_index]
cell.set_facecolor('#FFFFB0') # 薄い黄色に設定
cell.set_text_props(fontsize=12, color='darkgreen') # フォントサイズと色を変更
# 軸を非表示にしてテーブルのみを表示
ax.axis('off')
# タイトルを追加
ax.set_title('商品の価格表', fontsize=16, pad=20)
plt.show()
例2：行ラベルと列ラベルを含むテーブルで特定のセルを強調表示する
行ラベルと列ラベルがある場合のインデックスの扱いに注意しながら、特定のセルを強調表示する例です。
import matplotlib.pyplot as plt
# テーブルのデータ
data = [
[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]
]
col_labels = ['Q1', 'Q2', 'Q3'] # 列ラベル
row_labels = ['製品A', '製品B', '製品C'] # 行ラベル
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
# テーブルを作成 (行ラベルと列ラベルを含む)
table = ax.table(cellText=data,
colLabels=col_labels,
rowLabels=row_labels,
loc='center',
cellLoc='center')
# get_celld() で全てのセルにアクセス
cells = table.get_celld()
# 列ラベルのセルをカスタマイズ
# 列ラベルは通常、行インデックス0に位置します。
for i in range(len(col_labels)):
col_label_cell = cells[(0, i)]
col_label_cell.set_facecolor('#E0E0E0') # 灰色
col_label_cell.set_text_props(weight='bold')
# 行ラベルのセルをカスタマイズ
# 行ラベルは通常、列インデックス-1に位置します。(Matplotlibのバージョンや実装による)
# 行インデックスはデータと同じですが、ヘッダー行があるのでデータ配列のインデックス+1になります。
for i in range(len(row_labels)):
row_label_cell = cells[(i + 1, -1)] # (データ行インデックス+1, -1)
row_label_cell.set_facecolor('#F0F0F0') # 薄い灰色
row_label_cell.set_text_props(style='italic', color='darkslategray') # イタリック体、濃いスレート色
# 特定のデータセルを強調表示 (例: 中央のセル)
# データ配列のインデックス (1, 1) は、テーブル上の行インデックス2, 列インデックス1になります。
center_data_cell_index = (2, 1)
if center_data_cell_index in cells:
cell = cells[center_data_cell_index]
cell.set_facecolor('#FFDDC1') # オレンジがかった色
cell.set_text_props(fontsize=14, weight='bold', color='maroon') # 大きく、太字、濃い赤色
# 条件に基づいてセルに色を付ける (例: 値が50より大きいセル)
for r_idx, row_data in enumerate(data):
for c_idx, cell_value in enumerate(row_data):
# テーブル上のセルインデックスを計算
# 行インデックス: データ行のインデックス + 1 (ヘッダー行のため)
# 列インデックス: データ列のインデックス
table_cell_index = (r_idx + 1, c_idx)
if table_cell_index in cells and cell_value > 50:
cell = cells[table_cell_index]
cell.set_facecolor('#D4EDDA') # 薄い緑色
cell.set_text_props(color='darkgreen') # 濃い緑色のテキスト
# 軸を非表示
ax.axis('off')
ax.set_title('製品ごとの四半期データ', fontsize=16, pad=20)
plt.show()
get_celld() を使ってセルにアクセスし、その中のテキストを更新する例です。
import matplotlib.pyplot as plt
data = [['項目A', 10], ['項目B', 20], ['項目C', 30]]
col_labels = ['項目', '値']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
table = ax.table(cellText=data, colLabels=col_labels, loc='center', cellLoc='center')
cells = table.get_celld()
# 特定のセルのテキスト内容を変更
# 例: 「項目B」の「値」セル (行インデックス2, 列インデックス1)
# `get_text()` で Cell オブジェクト内の Text オブジェクトを取得し、その `set_text()` を呼び出す
item_b_value_cell = cells[(2, 1)]
if item_b_value_cell:
item_b_value_cell.get_text().set_text('25 (更新済)')
item_b_value_cell.set_facecolor('#FFCCCC') # 背景色も変更
# 軸を非表示
ax.axis('off')
ax.set_title('データ更新例', fontsize=16, pad=20)
plt.show()
これらの例からわかるように、table.Table.get_celld() は、Matplotlib のテーブルをきめ細かく制御するための非常に強力なツールです。
- インデックスの注意
ヘッダー行や行ラベルがある場合、テーブル全体のインデックスとデータ配列のインデックスが異なることに注意が必要です。printデバッグでインデックスを確認すると良いでしょう。 - プロパティ変更
cell.set_facecolor(color): セルの背景色cell.set_edgecolor(color): セルの境界線の色cell.set_text_props(fontsize=..., weight=..., color=...): テキストのフォントサイズ、太さ、色などcell.get_text().set_text(new_text): セルのテキスト内容を変更
- セルへのアクセス
cells[(row_index, col_index)]で個々のセルにアクセス。 - 基本的なアクセス
cells = table.get_celld()で辞書を取得。
しかし、状況によっては、get_celld() を直接使わない「代替方法」や、特定の目的のために別のメソッドを組み合わせるアプローチも考えられます。
テーブルオブジェクト自体をインデックスとして使う（Matplotlib 3.3.3 以降）
Matplotlib の比較的新しいバージョン（3.3.3以降）では、table オブジェクトを直接インデックス指定してセルにアクセスできるようになりました。これは get_celld() を呼び出す手間を省き、より簡潔なコードになります。
利点
- 直接アクセスなので、辞書を生成するオーバーヘッドがない。
- コードがより簡潔になる。
欠点
get_celld()のように辞書全体を取得してループ処理を行うような用途には適さない（個々のセルにアクセスするのに便利）。- 比較的新しいバージョンで導入されたため、古いMatplotlibバージョンでは動作しない。
使用例
import matplotlib.pyplot as plt
data = [['A', 'B'], ['C', 'D']]
col_labels = ['Col1', 'Col2']
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=data, colLabels=col_labels, loc='center')
# Matplotlib 3.3.3以降で直接セルにアクセス
# ヘッダー行の (0, 0) セル
cell_0_0 = table[0, 0]
cell_0_0.set_facecolor('lightblue')
# データ行の (1, 1) セル
cell_1_1 = table[1, 1]
cell_1_1.get_text().set_text('Modified D')
cell_1_1.set_facecolor('lightgreen')
ax.axis('off')
plt.show()
Table.add_cell() を使ってセルを動的に追加・取得する
plt.table() でテーブル全体を作成するのではなく、matplotlib.table.Table オブジェクトを最初に作成し、その後 add_cell() メソッドを使って個々のセルを動的に追加していく方法です。この方法だと、add_cell() が Cell オブジェクトを返すため、そのままプロパティを設定できます。
利点
- 特定のセルを生成と同時にカスタマイズできる。
- テーブルの構造をより細かく制御できる。
欠点
- 大量のデータを扱うテーブルには向かない（手動で全てのセルを追加する必要があるため）。
plt.table()を使うよりもコードが複雑になる傾向がある。
使用例
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Table, Cell
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
# 空のテーブルオブジェクトを作成
# loc='center' や bbox を指定してテーブルの配置を決める
table = Table(ax, loc='center', bbox=[0.2, 0.2, 0.6, 0.6])
# セルを1つずつ追加し、同時にカスタマイズ
# add_cell(row, col, width, height, **kwargs)
# kwargs には Cell オブジェクトのプロパティを指定できる
cell1 = table.add_cell(0, 0, 0.5, 0.5, text='Header 1', facecolor='lightgray',
text_props={'weight': 'bold'})
cell2 = table.add_cell(0, 1, 0.5, 0.5, text='Header 2', facecolor='lightgray',
text_props={'weight': 'bold'})
cell3 = table.add_cell(1, 0, 0.5, 0.5, text='Data 1', facecolor='lightblue')
cell4 = table.add_cell(1, 1, 0.5, 0.5, text='Data 2', facecolor='lightgreen',
text_props={'color': 'darkred'})
# テーブルを軸に追加
ax.add_table(table)
ax.axis('off')
plt.show()
table.get_children() を使って全てのArtistを取得し、フィルタリングする
Table オブジェクトは、その中に含まれるすべての描画要素（Cell オブジェクトや Text オブジェクトなど、Artist を継承するオブジェクト）を get_children() メソッドで取得できます。取得した Artist のリストをループし、isinstance() を使って Cell オブジェクトであるかをチェックすることで、セルを操作できます。
利点
- 他の
Artistと一緒に処理したい場合に有用。 - 全ての描画要素を一度に取得できる。
欠点
- 全ての
Artistをイテレートするため、get_celld()よりも効率が悪い可能性がある。 get_celld()のように(row, column)で直接アクセスできないため、インデックスに基づいて特定のセルをターゲットにするのが難しい。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Cell, Table # Cell クラスをインポートしてisinstanceでチェック
data = [['Item A', 100], ['Item B', 200]]
col_labels = ['Name', 'Value']
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=data, colLabels=col_labels, loc='center')
# get_children() でテーブル内の全ての Artist を取得
for artist in table.get_children():
# その Artist が Cell オブジェクトであるかチェック
if isinstance(artist, Cell):
# Cell オブジェクトであれば、そのプロパティを操作
cell = artist
# 例えば、値が200のセルの背景色を変更
# セルのテキストを取得して比較
cell_text = cell.get_text().get_text()
if cell_text == '200':
cell.set_facecolor('gold')
cell.set_text_props(weight='bold')
elif cell_text == 'Value': # ヘッダーセルのテキストもチェックできる
cell.set_text_props(color='purple', style='italic')
ax.axis('off')
plt.show()
get_children()は、特定のCellオブジェクトだけでなく、テーブル内のあらゆるArtistを網羅的に検査する必要があるような、特殊なデバッグや分析のシナリオで役立つ可能性があります。- テーブルを完全にプログラム的に構築し、セルごとに詳細な制御を行いたい場合は、
Tableオブジェクトとadd_cell()を検討しても良いでしょう。 - Matplotlib 3.3.3 以降を使用している場合、特定のセルに直接アクセスするなら
table[row, col]が最も簡潔です。 - ほとんどの場合、
table.get_celld()が最適です。 行と列のインデックスで直感的にセルにアクセスでき、柔軟性と効率のバランスが優れています。