Решение для слияния ячеек
Вы можете объединить ячейки, созданные с помощью ax.table
, как функция слияния ячеек в электронной таблице Excel.Это позволяет полностью автоматизировать решение, в котором вам не нужно возиться с какими-либо координатами (за исключением индексов ячейки, которую вы хотите объединить):
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['Animal'] = ['Cow', 'Bear']
df['Weight'] = [250, 450]
df['Favorite'] = ['Grass', 'Honey']
df['Least Favorite'] = ['Meat', 'Leaves']
fig = plt.figure(figsize=(9,2))
ax=fig.gca()
ax.axis('off')
r,c = df.shape
# ensure consistent background color
ax.table(cellColours=[['lightgray']] + [['none']], bbox=[0,0,1,1])
# plot the real table
table = ax.table(cellText=np.vstack([['', '', 'Food', ''], df.columns, df.values]),
cellColours=[['none']*c]*(2 + r), bbox=[0, 0, 1, 1])
# need to draw here so the text positions are calculated
fig.canvas.draw()
# do the 3 cell merges needed
mergecells(table, (1,0), (0,0))
mergecells(table, (1,1), (0,1))
mergecells(table, (0,2), (0,3))
Вывод:

Вот код для функции mergecells
, использованной выше:
import matplotlib as mpl
def mergecells(table, ix0, ix1):
ix0,ix1 = np.asarray(ix0), np.asarray(ix1)
d = ix1 - ix0
if not (0 in d and 1 in np.abs(d)):
raise ValueError("ix0 and ix1 should be the indices of adjacent cells. ix0: %s, ix1: %s" % (ix0, ix1))
if d[0]==-1:
edges = ('BRL', 'TRL')
elif d[0]==1:
edges = ('TRL', 'BRL')
elif d[1]==-1:
edges = ('BTR', 'BTL')
else:
edges = ('BTL', 'BTR')
# hide the merged edges
for ix,e in zip((ix0, ix1), edges):
table[ix[0], ix[1]].visible_edges = e
txts = [table[ix[0], ix[1]].get_text() for ix in (ix0, ix1)]
tpos = [np.array(t.get_position()) for t in txts]
# center the text of the 0th cell between the two merged cells
trans = (tpos[1] - tpos[0])/2
if trans[0] > 0 and txts[0].get_ha() == 'right':
# reduce the transform distance in order to center the text
trans[0] /= 2
elif trans[0] < 0 and txts[0].get_ha() == 'right':
# increase the transform distance...
trans[0] *= 2
txts[0].set_transform(mpl.transforms.Affine2D().translate(*trans))
# hide the text in the 1st cell
txts[1].set_visible(False)