如何在Matplotlib表格的中间列添加折线图？

要在Matplotlib表格的Chart列中添加对角线，核心是获取单元格的坐标边界，再在对应位置绘制线条。以下是两种常见需求的实现方式：

1. 为每个Chart单元格添加对角线 #

通过获取每个单元格的边界框（bbox），将其转换为坐标轴坐标后绘制对角线：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16, 16))
ax.axis('off')
nrows = 6
ncols = 3
table = ax.table(cellText=[['']*ncols]*nrows, loc='top', rowLoc='center', colLoc='center')

# 设置表头
for j, text in zip(range(3), ['Group', 'Chart', 'Comments']):
    table[(0, j)].get_text().set_text(text)

# 设置第一列内容
for i, text in zip(range(1, nrows), list('ABCDE')):
    table[(i, 0)].get_text().set_text(text)

# 格式化单元格
for i in range(nrows):
    for j in range(ncols):
        table[(i, j)].set_height(0.2)
        table[(i, j)]._loc = 'center'
        table[(i, j)].set_fontsize(16)

# 先绘制图表以计算单元格边界
fig.canvas.draw()

# 为每个Chart列单元格添加对角线
for i in range(nrows):
    cell = table[(i, 1)]  # 第二列（索引1）是Chart列
    bbox = cell.get_bbox()
    
    # 将显示坐标转换为坐标轴坐标
    x_left, y_bottom = ax.transAxes.inverted().transform((bbox.x0, bbox.y0))
    x_right, y_top = ax.transAxes.inverted().transform((bbox.x1, bbox.y1))
    
    # 绘制从左下角到右上角的对角线，可调整颜色、线宽
    ax.plot([x_left, x_right], [y_bottom, y_top], color='black', linewidth=1.5)

plt.show()

调整细节 #

• 若要绘制从左上角到右下角的对角线，将plot的坐标改为[x_left, x_right], [y_top, y_bottom]
• 若要让线条不紧贴单元格边框，可添加边距：

  margin = 0.01  # 边距大小，按需调整
  ax.plot([x_left + margin, x_right - margin], [y_bottom + margin, y_top - margin], color='black', linewidth=1.5)
  

2. 添加横跨整个Chart列的单条对角线 #

如果需要一条对角线贯穿整个Chart列的上下两端，可先计算整列的边界范围：

# （前面的表格创建代码同上）

# 先绘制图表以计算单元格边界
fig.canvas.draw()

# 获取Chart列所有单元格的边界范围
x_coords = []
y_coords = []
for i in range(nrows):
    cell = table[(i, 1)]
    bbox = cell.get_bbox()
    x_coords.extend([bbox.x0, bbox.x1])
    y_coords.extend([bbox.y0, bbox.y1])

min_x = min(x_coords)
max_x = max(x_coords)
min_y = min(y_coords)
max_y = max(y_coords)

# 转换为坐标轴坐标
ax_x_start, ax_y_start = ax.transAxes.inverted().transform((min_x, min_y))
ax_x_end, ax_y_end = ax.transAxes.inverted().transform((max_x, max_y))

# 绘制横跨整列的对角线
ax.plot([ax_x_start, ax_x_end], [ax_y_start, ax_y_end], color='red', linewidth=3)

plt.show()

关键说明：

• 必须调用fig.canvas.draw()才能正确获取单元格的边界框，因为Matplotlib在渲染前不会计算这些坐标
• 使用ax.transAxes.inverted().transform()将显示坐标（像素）转换为坐标轴的归一化坐标，确保线条位置准确

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David