Matplotlibのテーブル表示を極める：set()以外のカスタマイズ方法

2025-05-31

具体的にどのようなプロパティを設定できるかは、Table クラスが継承している Artist クラスのプロパティに加え、Table 固有のプロパティによって異なります。

table.Table.set() で設定できる主なプロパティ（一部）

transform: 座標変換。
figure: テーブルが属するFigureオブジェクト。
url: クリック可能なURL。
zorder: 他のArtistに対する描画順序。
visible: テーブルが表示されるかどうか。
fontsize: テーブル内のテキストのフォントサイズ。
clip_on: クリッピングが有効かどうか。
clip_box: テーブルが描画されるクリッピング領域。
animated: アニメーションの一部として描画されるかどうか。
alpha: テーブル全体の透明度（0.0から1.0）。

使い方

set() メソッドは、キーワード引数としてプロパティ名とその値を渡します。

import matplotlib.pyplot as plt

# ダミーデータ
data = [['A', 10], ['B', 20], ['C', 30]]
col_labels = ['項目', '値']

fig, ax = plt.subplots()

# テーブルを作成
table = ax.table(cellText=data, colLabels=col_labels, loc='center')

# set() メソッドを使って複数のプロパティを一度に設定
table.set(fontsize=12, alpha=0.8, zorder=5)

# 個別のセッターメソッドももちろん使える
# table.set_fontsize(12)
# table.set_alpha(0.8)

ax.set_title('テーブルの例')
ax.axis('off') # 軸を非表示にする
plt.show()

なぜ set() を使うのか？

複数のプロパティを一度に変更したい場合に便利です。個々の set_ メソッドを何度も呼び出す代わりに、set() を使うことでコードを簡潔に記述できます。

ただし、table.Table オブジェクトの各セルは、さらに matplotlib.table.Cell オブジェクトとして扱われ、それぞれのセルに対しても個別に set_ メソッド（例: cell.set_facecolor(), cell.set_text_props()）を使って詳細な設定を行うことができます。table.Table.set() はテーブル全体に適用される一般的なプロパティを設定する際に役立ちます。

より詳細なセルの書式設定（個別のセルの背景色、テキストの色、太字など）は、table.get_celld() を使って各 Cell オブジェクトにアクセスし、それぞれの Cell オブジェクトの set_ メソッドを使用するのが一般的です。
set() メソッドで設定できるプロパティは、Matplotlibのバージョンによって異なる場合があります。

table.Table.set() メソッドは、matplotlib.artist.Artist クラスから継承された汎用的なセッターであり、Table オブジェクトに適用できる多くのプロパティを一度に設定できます。しかし、誤った使い方や期待しないプロパティを指定した場合に問題が発生することがあります。

無効なプロパティ名を指定する (AttributeError または設定が反映されない)

エラーの症状
set() メソッドに存在しない、またはTableオブジェクトに適用できないプロパティ名を渡すと、AttributeErrorが発生するか、エラーは出ないが設定が全く反映されないことがあります。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=[['A', 1], ['B', 2]], loc='center')

# 存在しないプロパティ名 'invalid_property' を設定しようとする
# table.set(invalid_property='value') # これはAttributeErrorを引き起こす可能性がある

# Tableオブジェクトに直接適用できないプロパティ（例：Line2Dオブジェクトのプロパティ）をセットしようとする
# table.set(linewidth=2) # エラーは出ないが、テーブルの線幅は変わらないことが多い

原因
set() メソッドは、内部的に渡されたキーワード引数をset_プレフィックスを持つメソッド（例: set_alpha(), set_visible()）に変換しようとします。指定されたプロパティ名に対応するset_メソッドが存在しない場合、エラーになったり、単に無視されたりします。

トラブルシューティング

個別のセッターメソッドを確認する
もし特定の視覚的要素（例えば、セルの枠線の色や太さ）を変更したい場合、table.Tableオブジェクトではなく、個々のmatplotlib.table.Cellオブジェクトにアクセスして設定する必要があるかもしれません。その場合、table.get_celld()[(row, col)].set_edgecolor('red') のように個別のセルに対して設定します。
一般的なArtistプロパティを試す
alpha, visible, zorder など、多くのArtistオブジェクトで共通のプロパティから試してみるのが良いでしょう。
公式ドキュメントを確認する
matplotlib.table.Table および matplotlib.artist.Artist の公式ドキュメントを参照し、設定したいプロパティが本当にTableオブジェクトで利用可能か、どのような名前で設定できるかを確認します。

数値型ではない値を指定する (TypeError または設定が反映されない)

エラーの症状
数値プロパティ（例: fontsize, alpha, zorder）に文字列やリストなどの不適切な型の値を渡すと、TypeErrorが発生するか、予期せぬ動作をすることがあります。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=[['A', 1], ['B', 2]], loc='center')

# fontsize に文字列を渡す
# table.set(fontsize='large') # これはTypeErrorを引き起こす可能性がある

# alpha に範囲外の値を渡す
# table.set(alpha=2.0) # 範囲が0.0～1.0なので、予期せぬ結果になる

原因
各プロパティには期待されるデータ型があります。異なる型の値を渡すと、型変換に失敗したり、その型の意味が解釈できなかったりするためにエラーが発生します。

トラブルシューティング

数値の範囲に注意する
alpha のように、0.0から1.0の範囲などの制約があるプロパティもあります。
期待されるデータ型を確認する
ドキュメントを参照し、各プロパティがどのような型の値を受け入れるか確認します。

テーブルのレイアウトの問題 (テキストの重なり、クリッピング)

set()自体が直接的なエラーの原因になるわけではありませんが、fontsizeなどを変更した際にテーブルのレイアウトが崩れることがあります。

問題の症状

テーブル全体が図の範囲外にクリップされて表示されない部分がある。
fontsizeを大きくしすぎると、テキストがセルからはみ出したり、隣接するセルのテキストと重なったりする。

原因
matplotlib.tableは、デフォルトでは内容の大きさに合わせて自動的にセルのサイズを調整する機能が限られています。fontsizeなどのプロパティを変更すると、元のレイアウトが想定していたサイズを超えてしまい、描画領域からはみ出すことがあります。

トラブルシューティング

軸を非表示にする
ax.axis('off') を使用すると、テーブルが軸の表示領域に制約されずに自由に配置しやすくなります。

Tableオブジェクトのget_celld()で各セルにアクセスし、個別に調整する

# 例: 各セルの高さを調整
for key, cell in table.get_celld().items():
    cell.set_height(0.1) # 軸単位での高さ

個別のセル幅の調整
colWidths引数をax.table()に渡して各列の幅を明示的に指定することもできます。
table.auto_set_column_width(True) の使用
Matplotlibのバージョンによっては、テーブルの列幅を自動調整するauto_set_column_width()メソッドが利用できます。
bbox引数の利用
ax.table()のbbox引数を使って、テーブルの厳密な位置とサイズを指定できます。これにより、テーブルが他の要素に干渉しないように手動で調整できます。
fig.tight_layout()の使用
plt.show()の前にfig.tight_layout()を呼び出すと、図の要素が重ならないように自動的にレイアウトを調整しようとします。

table.Table.set() メソッドは、matplotlib.artist.Artist クラスからプロパティを継承しており、Table オブジェクトの見た目や動作を調整できます。

例 1: 基本的なテーブルの作成とフォントサイズ、透明度の設定

この例では、ごく基本的なテーブルを作成し、set() メソッドを使ってフォントサイズと透明度（alpha）を設定します。

import matplotlib.pyplot as plt

# ① データの準備
data = [['商品A', 100], 
        ['商品B', 250], 
        ['商品C', 150]]
col_labels = ['品名', '価格'] # カラムヘッダー

# ② FigureとAxesの作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4)) # 図と軸を作成し、サイズを指定

# ③ テーブルの作成
# ax.table() は Table オブジェクトを返す
table = ax.table(cellText=data, 
                 colLabels=col_labels, 
                 loc='center') # テーブルの表示位置を中央に設定

# ④ table.Table.set() を使ってプロパティを設定
# fontsize: テーブル内の全テキストのフォントサイズ
# alpha: テーブル全体の透明度 (0.0:完全に透明 ～ 1.0:完全に不透明)
table.set(fontsize=14, alpha=0.9) 

# ⑤ 不要な軸を非表示にする
# テーブルのみを表示したい場合によく使われる
ax.axis('off')

# ⑥ タイトルを設定
ax.set_title('商品の価格表', fontsize=16)

# ⑦ 図を表示
plt.show()

解説

data と col_labels: テーブルに表示するデータと、列のヘッダーを定義します。
plt.subplots(): グラフを描画するための Figure オブジェクトと Axes オブジェクトを作成します。figsize で図のサイズを指定しています。
ax.table(): Axes オブジェクト上にテーブルを作成します。
- cellText: テーブルの本体となるデータ。
- colLabels: 列のヘッダー。
- loc='center': テーブルをAxesの中央に配置します。
table.set(fontsize=14, alpha=0.9): ここが set() メソッドの核心です。
- fontsize=14: テーブル内のすべてのセルのテキストのフォントサイズを14ポイントに設定します。
- alpha=0.9: テーブル全体の透明度を90%（ほとんど不透明）に設定します。
ax.axis('off'): テーブルだけをきれいに見せるために、グラフの軸（X軸とY軸）を非表示にしています。
ax.set_title(): テーブルの上部にタイトルを追加します。

例 2: zorder（描画順序）とvisible（表示/非表示）の設定

この例では、テーブルの描画順序を変更し、一時的にテーブルを非表示にする方法を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5))

# ダミーのプロットを作成 (テーブルの下に隠れることを確認するため)
x = np.linspace(0, 10, 100)
ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine Wave', color='blue', linewidth=3, zorder=1)
ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine Wave', color='green', linewidth=3, zorder=1)

# テーブルデータの準備
data = [['A', 'B', 'C'], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]
col_labels = ['Col1', 'Col2', 'Col3']

# テーブルの作成 (zorderを低く設定してプロットの下に配置)
table = ax.table(cellText=data, 
                 colLabels=col_labels, 
                 loc='center', 
                 cellLoc='center')

# zorder を設定: 
# zorderが低いほど奥に描画される。デフォルトのプロットのzorderは通常2
# ここでは1に設定し、上記のプロット（zorder=1）と同じ階層に配置
# または、テーブルをプロットよりも手前にしたい場合は、zorderを高く設定する
table.set(zorder=1, fontsize=12) 

# 一度表示してから、visibleをFalseにして非表示にする例
plt.show() # まずは通常通り表示

# --------------------------------------------------
# テーブルを非表示にする (set_visible() と同じ効果)
table.set(visible=False) 
print("テーブルが非表示になりました。")
plt.show() # 非表示になった図を表示

# --------------------------------------------------
# テーブルを再度表示する
table.set(visible=True)
print("テーブルが再度表示されました。")
plt.show() # 再度表示された図を表示

解説

ダミーのプロット: np.sin(x) と np.cos(x) のラインプロットを作成し、テーブルとの描画順序を比較できるようにします。zorder=1 を設定しています。
table.set(zorder=1, fontsize=12):
- zorder=1: テーブルの描画順序を1に設定します。通常、グラフ要素のデフォルトの zorder は 0 から 2 程度なので、この設定ではラインプロットと同じか、その下に描画されます（ラインプロットもzorder=1なので、描画コードの順番にもよりますが、ここではプロットコードが先なのでテーブルの下に描画されます）。もしテーブルをプロットの手前に表示したい場合は、zorder を 3 などより大きな値に設定します。
- fontsize=12: 全体のフォントサイズを設定します。
table.set(visible=False) と table.set(visible=True): set() メソッドは、visible プロパティを使ってオブジェクトの表示/非表示を切り替えることもできます。これは、アニメーションやインタラクティブなアプリケーションで特定の要素を動的に表示/非表示にしたい場合に役立ちます。

例 3: `Table`オブジェクトの`set()`と個別のセル設定の組み合わせ

Table.set()はテーブル全体に影響しますが、特定のセルのみ設定したい場合は、個々のCellオブジェクトにアクセスして設定します。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [['Apple', 100, 'Red'], 
        ['Banana', 50, 'Yellow'], 
        ['Orange', 70, 'Orange']]
col_labels = ['Fruit', 'Quantity', 'Color']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.axis('off')

table = ax.table(cellText=data, 
                 colLabels=col_labels, 
                 loc='center', 
                 cellLoc='center')

# テーブル全体のフォントサイズと枠線のスタイルを設定 (set() メソッド)
table.set(fontsize=12, edges='closed') # 'closed' ですべての枠線を表示

# 個別のセルにアクセスして、色やフォントを詳細に設定
# table.get_celld() は (行インデックス, 列インデックス) をキーとする辞書を返す
# ヘッダー行はインデックス0、データ行は1以降
# ヘッダー列はインデックス0、データ列は1以降

# ヘッダーセルの背景色とテキストプロパティを設定
for (row, col), cell in table.get_celld().items():
    if row == 0: # ヘッダー行
        cell.set_facecolor('#40466e') # 濃い青
        cell.set_text_props(color='white', weight='bold') # テキストを白く太字に

# 特定のデータセルの背景色を変更 (例: Quantity 列の値を強調)
for i in range(len(data)):
    quantity_cell = table.get_celld()[(i + 1, 1)] # +1 はヘッダー行をスキップするため
    quantity = data[i][1] # 元のデータから数量を取得
    if quantity < 100:
        quantity_cell.set_facecolor('#ffcccc') # 数量が100未満なら薄い赤
    else:
        quantity_cell.set_facecolor('#ccffcc') # 数量が100以上なら薄い緑

# テーブルのタイトル
ax.set_title('フルーツ在庫表', fontsize=18, pad=20) # pad でタイトルとテーブルの間隔を調整

plt.show()

table.set(fontsize=12, edges='closed'): テーブル全体のデフォルトのフォントサイズを12に、すべてのセルの枠線を表示するよう設定します。
for (row, col), cell in table.get_celld().items()
:
- table.get_celld(): テーブル内のすべてのセルオブジェクトを、(行インデックス, 列インデックス) をキーとする辞書として取得します。これを使って個々のセルにアクセスします。
- if row == 0:: ヘッダー行のセルを特定します。
- cell.set_facecolor(): セルの背景色を設定します。
- cell.set_text_props(): セルのテキストのプロパティ（色、太さなど）を設定します。
特定のデータセルの色分け: for ループと if 文を使って、Quantity 列の数値に基づいてセルの背景色を条件付きで変更しています。table.get_celld()[(row_index, col_index)] で特定のセルオブジェクトを取得しています。

個別のセッターメソッド (set_property() 形式)

set() メソッドは、内部的に各プロパティに対応する set_property() 形式の個別のセッターメソッドを呼び出しています。したがって、複数のプロパティを一度に設定する必要がない場合や、特定のプロパティだけを個別に変更したい場合は、それぞれのセッターメソッドを直接使用できます。

例

import matplotlib.pyplot as plt

data = [['A', 10], ['B', 20]]
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=data, loc='center')

# set() の代わりに個別のセッターメソッドを使用
table.set_fontsize(14)
table.set_alpha(0.7)
table.set_zorder(5)
table.set_visible(True)

ax.axis('off')
ax.set_title('個別のセッターメソッドの例')
plt.show()

解説

set_visible(True): テーブルを表示状態にします。
set_zorder(5): 描画順序を5に設定します。
set_alpha(0.7): テーブル全体の透明度を70%に設定します。
set_fontsize(14): テーブル全体のフォントサイズを14に設定します。

ax.table() の初期引数として渡す

ax.table() 関数自体が、テーブルの作成時に多くのプロパティをキーワード引数として受け取ります。これらの引数は、テーブルの初期状態を設定する際に非常に便利です。set() や個別のセッターメソッドで後から変更する前に、ここで初期設定を行うことができます。

例

import matplotlib.pyplot as plt

data = [['Fruit', 'Quantity'], 
        ['Apple', 100], 
        ['Banana', 50]]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))

# テーブルの初期設定を ax.table() の引数として渡す
table = ax.table(cellText=data,
                 colLabels=['種類', '数量'],
                 loc='upper center',         # テーブルの配置位置
                 cellLoc='center',           # 全セルのテキスト配置
                 colWidths=[0.3, 0.2],       # 列の幅
                 bbox=[0.1, 0.1, 0.8, 0.8],  # テーブルのバウンディングボックス [left, bottom, width, height]
                 edges='open',               # セルの枠線スタイル ('open' は枠線なし)
                 fontsize=12                 # 全テキストのフォントサイズ
                )

ax.axis('off')
ax.set_title('ax.table() 初期引数の例', fontsize=16)
plt.show()

解説

fontsize: テーブル内の全テキストのフォントサイズを設定します。
edges: セルの枠線の表示方法を設定します（例: 'closed', 'open', 'horizontal', 'vertical'）。
bbox: テーブルを描画する領域を [left, bottom, width, height] の形式で指定します。これにより、テーブルのサイズと位置を厳密に制御できます。loc 引数と組み合わせて使われることがよくあります。
colWidths: 各列の幅をリストで指定します。Axes の幅に対する比率で指定します。
cellLoc: すべてのデータセルのテキストの水平方向の配置（'left', 'center', 'right'）を設定します。
loc: テーブルを Axes 内のどこに配置するかを指定します（例: 'upper center', 'bottom', 'center'）。

この方法は、テーブルの基本的な構造や表示方法を一度に設定する際に最も直接的で効率的です。

個々のセル (matplotlib.table.Cell) のプロパティを変更する

table.Table オブジェクトは、実際には複数の matplotlib.table.Cell オブジェクトの集合体です。各セルは個別の Artist オブジェクトであり、それぞれに独自のプロパティ（背景色、テキスト色、フォントスタイルなど）を設定できます。

table.get_celld() メソッドを使ってセルオブジェクトの辞書を取得し、個々のセルに対して変更を加えるのが一般的です。

例

import matplotlib.pyplot as plt

data = [['Header 1', 'Header 2'],
        ['Value A', 123],
        ['Value B', 456]]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.axis('off')

table = ax.table(cellText=data, loc='center', cellLoc='center')

# ヘッダー行のセルのスタイルを変更
for (row, col), cell in table.get_celld().items():
    if row == 0:  # ヘッダー行
        cell.set_facecolor('#ADD8E6') # 薄い青
        cell.set_text_props(weight='bold', color='darkblue', fontsize=14)
    else: # データ行
        cell.set_edgecolor('gray') # データセルの枠線を灰色に

# 特定のデータセル（例: (1, 1) のセル）の背景色とテキストを変更
cell_1_1 = table.get_celld()[(1, 1)] # 行インデックス1、列インデックス1のセル
cell_1_1.set_facecolor('#FFFF99') # 薄い黄色
cell_1_1.set_text_props(color='red', fontstyle='italic') # テキストを赤くイタリックに

# テーブル全体のスケール調整（特定のメソッド）
table.scale(1.2, 1.5) # x方向1.2倍、y方向1.5倍に拡大

ax.set_title('個々のセルとスケールの設定例', fontsize=16)
plt.show()

解説

table.auto_set_font_size(False) と table.set_fontsize(): table.set_fontsize() または table.set(fontsize=...) を使用する場合、通常は table.auto_set_font_size(False) を呼び出して自動フォントサイズ調整を無効にする必要があります。そうしないと、手動で設定したフォントサイズが自動調整によって上書きされる可能性があります。
table.scale(xscale, yscale): これは table.Table オブジェクトに特有のメソッドで、テーブルの列幅と行高をスケーリングします。set() では直接設定できない、特定の機能を提供します。
特定のデータセルの変更: table.get_celld()[(1, 1)] のようにインデックスで特定のセルを取得し、個別にスタイルを設定しています。
table.get_celld().items(): テーブル内のすべてのセルオブジェクトを反復処理します。キーは (行インデックス, 列インデックス)、値は Cell オブジェクトです。
- ヘッダー行の変更: row == 0 でヘッダー行を識別し、set_facecolor() で背景色、set_text_props() でテキストの色、太字、フォントサイズなどを設定しています。
- データセルの枠線: else ブロックでデータセルの枠線を灰色に設定しています。

rcParams によるグローバルな設定

Matplotlib の rcParams を使用すると、将来作成されるすべてのグラフやテーブルのデフォルト設定を永続的に変更できます。これは、特定のスタイルを繰り返し適用したい場合に便利です。

例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# rcParams を使ってテーブルのデフォルトフォントサイズと枠線色を設定
mpl.rcParams['font.size'] = 12 # 全体のデフォルトフォントサイズ
mpl.rcParams['text.color'] = 'darkslategray' # 全体のデフォルトテキスト色

# テーブルのセルの枠線色のデフォルトを設定 (Table固有ではないが、関連する設定)
# mpl.rcParams['table.cell.edgecolor'] = 'blue' # 直接的な table.cell の rcParams は存在しないことが多い
# 代わりに、パッチの edgecolor を設定したり、個別のセルで対応が必要

# これは Table の Cell に直接適用される rcParam ではないですが、
# Text オブジェクト全般に影響します。
# テーブルのセルテキストも Text オブジェクトなので影響を受けます。
mpl.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['DejaVu Sans', 'Arial', 'Meiryo'] # 日本語フォントも追加

data = [['Item', 'Value'], ['X', 10], ['Y', 20]]
fig, ax = plt.subplots()
table = ax.table(cellText=data, loc='center')

# set() や個別のセッターを使わなくても、rcParams の影響を受ける
# ただし、table.set() や個別のセッターは rcParams よりも優先される
# table.set(fontsize=16) # これを有効にすると、rcParams の 12 よりも 16 が優先される

ax.axis('off')
ax.set_title('rcParams を使ったデフォルト設定')
plt.show()

# 設定を元に戻す
mpl.rcdefaults()

解説

mpl.rcdefaults(): 設定をMatplotlibのデフォルト値に戻します。
mpl.rcParams['text.color'] = 'darkslategray': デフォルトのテキスト色を設定します。
mpl.rcParams['font.size'] = 12: デフォルトのフォントサイズを12に設定します。これにより、明示的に fontsize を指定しない限り、新しく作成されるすべてのテキスト（テーブル内のテキストを含む）がこのサイズになります。

rcParams は、プロジェクト全体やセッション全体で一貫したスタイルを適用したい場合に有効です。ただし、特定のテーブルや要素に対してのみ設定を変更したい場合は、set() や個別のセッターメソッドが優先されます。

Matplotlibのテーブル表示を極める：set()以外のカスタマイズ方法

無効なプロパティ名を指定する (AttributeError または設定が反映されない)

数値型ではない値を指定する (TypeError または設定が反映されない)

テーブルのレイアウトの問題 (テキストの重なり、クリッピング)

例 1: 基本的なテーブルの作成とフォントサイズ、透明度の設定

例 2: zorder（描画順序）とvisible（表示/非表示）の設定

例 3: Tableオブジェクトのset()と個別のセル設定の組み合わせ

個別のセッターメソッド (set_property() 形式)

ax.table() の初期引数として渡す

個々のセル (matplotlib.table.Cell) のプロパティを変更する

rcParams によるグローバルな設定

例 3: `Table`オブジェクトの`set()`と個別のセル設定の組み合わせ