Python を使用してプレゼンテーション内のチャートデータラベルを管理

このページの概要

Aspose.Slides for Python via Java を使用して、PowerPoint プレゼンテーションにチャートデータラベルを追加および書式設定し、より魅力的なスライドを作成する方法を学びます。

概要

データラベルはチャートの系列や個々のデータポイントに関する情報を表示し、読者が値を特定しチャートを理解できるようにします。本記事では、値の書式設定、パーセンテージの表示、ラベルテキストの取得、軸の最大値を超えるラベルの制御、カテゴリ軸ラベルの間隔調整、円グラフラベルの位置設定方法について説明します。

チャートデータラベルの数値精度を設定

シリーズの値をフォーマットするには、setNumberFormatOfValues を使用します。この例はデフォルトデータで折れ線グラフを作成し、データテーブルを表示し、最初の系列の値ラベルを有効にします。書式 #,##0.00 は千区切りと小数点以下 2 桁を表示し、基になる値は変更しません。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Line, 50, 50, 450, 300)
    chart.setDataTable(True)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(0)
    series.setNumberFormatOfValues("#,##0.00")
    series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowValue(True)

    presentation.save("PrecisionOfDatalabels_out.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

チャートに埋め込まれたワークブックの数値セルをフォーマットするには、Set Custom Number Formats for Workbook Cells を参照してください。その例では、格納された数値はそのままに、元のセル書式に従った値ラベルが表示されます。

ラベルとしてパーセンテージを表示

積み上げ縦棒グラフの場合、各値をカテゴリ合計に対するパーセンテージに換算し、getTextFrameForOverriding が返すテキストフレームにテキストを割り当てます。この例はデフォルトのチャートデータを使用し、8 ポイントフォントで小数点以下 2 桁のパーセンテージを表示します。合計が 0 のカテゴリは除外して除算エラーを回避します。チャートデータが変更された場合はカスタムラベルテキストを再計算してください。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Portion, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.StackedColumn, 20, 20, 400, 400)

    chart_series = chart.getChartData().getSeries()
    category_totals = [0.0] * chart.getChartData().getCategories().size()
    for category_index in range(len(category_totals)):
        for series_index in range(chart_series.size()):
            data_point = chart_series.get_Item(series_index).getDataPoints().get_Item(category_index)
            category_totals[category_index] += float(data_point.getValue().getData())

    for series_index in range(chart_series.size()):
        series = chart_series.get_Item(series_index)
        series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowLegendKey(False)

        for point_index in range(series.getDataPoints().size()):
            data_point = series.getDataPoints().get_Item(point_index)
            label = data_point.getLabel()
            if category_totals[point_index] == 0:
                print(f"Cannot calculate a percentage for category {point_index}: the total is zero.")
                continue
            point_percentage = float(data_point.getValue().getData()) / category_totals[point_index] * 100

            portion = Portion()
            portion.setText(f"{point_percentage:.2f} %")
            portion.getPortionFormat().setFontHeight(8)
            label.getTextFrameForOverriding().setText("")
            paragraph = label.getTextFrameForOverriding().getParagraphs().get_Item(0)
            paragraph.getPortions().add(portion)

            label_format = label.getDataLabelFormat()
            label_format.setShowValue(True)
            label_format.setShowSeriesName(False)
            label_format.setShowPercentage(False)
            label_format.setShowLegendKey(False)
            label_format.setShowCategoryName(False)
            label_format.setShowBubbleSize(False)

    presentation.save("DisplayPercentageAsLabels_out.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

チャートデータラベルでパーセンテージ記号を設定

値が分数として格納されている場合、setNumberFormat を使用してパーセンテージを表示します。setNumberFormatLinkedToSource に False を渡すと、ラベルの書式を元セルとは独立させて適用できます。

この例は 4 つのカテゴリに対し、赤と青の系列で 100% 積み上げ縦棒グラフを作成します。各ペアの値の合計は 1 です。ラベル書式 0.0% は 0.30 を 30.0% と表示し、縦軸は小数点以下 2 桁を使用します。両系列とも白色の 10 ポイントラベルテキストを使用します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, FillType, Presentation, SaveFormat

Color = jpype.JClass("java.awt.Color")

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.PercentsStackedColumn, 20, 20, 500, 400)

    chart.getAxes().getVerticalAxis().setNumberFormatLinkedToSource(False)
    chart.getAxes().getVerticalAxis().setNumberFormat("0.00%")

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    worksheet_index = 0
    for i in range(4):
        category_cell = workbook.getCell(worksheet_index, i + 1, 0, f"Category {i + 1}")
        chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    series_names = ["Reds", "Blues"]
    series_colors = [Color.RED, Color.BLUE]
    values = [[0.30, 0.50, 0.80, 0.65], [0.70, 0.50, 0.20, 0.35]]

    for i, series_name in enumerate(series_names):
        series_cell = workbook.getCell(worksheet_index, 0, i + 1, series_name)
        series = chart.getChartData().getSeries().add(series_cell, chart.getType())
        for j, value in enumerate(values[i]):
            value_cell = workbook.getCell(worksheet_index, j + 1, i + 1, jpype.JDouble(value))
            series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)

        series.getFormat().getFill().setFillType(FillType.Solid)
        series.getFormat().getFill().getSolidFillColor().setColor(series_colors[i])

        label_format = series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat()
        label_format.setShowValue(True)
        label_format.setNumberFormatLinkedToSource(False)
        label_format.setNumberFormat("0.0%")
        portion_format = label_format.getTextFormat().getPortionFormat()
        portion_format.setFontHeight(10)
        portion_format.getFillFormat().setFillType(FillType.Solid)
        portion_format.getFillFormat().getSolidFillColor().setColor(Color.WHITE)

    presentation.save("SetDataLabelsPercentageSign_out.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

データラベルの実際のテキストを取得

getActualLabelText を使用して、データラベル設定から生成されたテキストを取得します。レポート用ラベル抽出、プレゼンテーションコンテンツ検索、生成チャートの検証に便利です。以下の例では、デフォルトのdata label format がカテゴリ名、系列名、値を結合しています。あるポイントは値をパーセンテージで書式設定し、別のポイントはgetTextFrameForOverriding から取得したカスタムテキストを使用します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ClusteredColumn, 20, 20, 500, 300)

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    first_category_cell = workbook.getCell(0, 1, 0, "Q1")
    chart.getChartData().getCategories().add(first_category_cell)
    second_category_cell = workbook.getCell(0, 2, 0, "Q2")
    chart.getChartData().getCategories().add(second_category_cell)

    north_series_cell = workbook.getCell(0, 0, 1, "North")
    north = chart.getChartData().getSeries().add(north_series_cell, chart.getType())
    north_first_value_cell = workbook.getCell(0, 1, 1, jpype.JDouble(0.25))
    north.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(north_first_value_cell)
    north_second_value_cell = workbook.getCell(0, 2, 1, jpype.JDouble(0.75))
    north.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(north_second_value_cell)

    south_series_cell = workbook.getCell(0, 0, 2, "South")
    south = chart.getChartData().getSeries().add(south_series_cell, chart.getType())
    south_first_value_cell = workbook.getCell(0, 1, 2, jpype.JDouble(0.40))
    south.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(south_first_value_cell)
    south_second_value_cell = workbook.getCell(0, 2, 2, jpype.JDouble(0.60))
    south.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(south_second_value_cell)

    for series in chart.getChartData().getSeries():
        label_format = series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat()
        label_format.setShowCategoryName(True)
        label_format.setShowSeriesName(True)
        label_format.setShowValue(True)

    north.getLabels().get_Item(1).getDataLabelFormat().setNumberFormatLinkedToSource(False)
    north.getLabels().get_Item(1).getDataLabelFormat().setNumberFormat("0%")
    south.getLabels().get_Item(0).getTextFrameForOverriding().setText("Reviewed")

    for series in chart.getChartData().getSeries():
        for point in series.getDataPoints():
            label = point.getLabel()
            if not label.isVisible():
                continue

            print(f"Value: {point.getValue().getData()}; label: {label.getActualLabelText()}")
finally:
    presentation.dispose()

データポイントに格納されている数値は 0.75 のままで、ラベルは 75% とカテゴリ名および系列名を併記して表示します。カスタムテキストは生成されたラベルテキストを置き換えます。getActualLabelText はどちらの場合でも最終的なラベル文字列を返します。表示ラベルだけを抽出したい場合は、上記のように isVisible を別途確認してください。

軸の最大値を超えるデータラベルの制御

軸範囲を手動で限定すると、一部のデータポイントが最大値を超えることがあります。setShowDataLabelsOverMaximum を使用して、これらのデータラベルを表示するかどうかを制御します。この設定はラベルの可視性のみを変更し、軸範囲や基になるデータ値は変更しません。

以下の例は、値が 60 と 120 の 2D クラスタ化縦棒グラフを作成します。setAutomaticMaxValue に False を渡し、縦軸の最大値を setMaxValue で 100 に設定します。最初のスライドは最大値を超えるラベルを許可し、コピーしたスライドはそれを無効にします。両スライドは DataLabelsOverMaximum.pptx として保存されます。

値ラベルは setShowValue で有効化します。チャートレベルの設定だけでは個々のラベルの表示状態を上書きせず、無効化されたラベルの表示も自動的には行われません。この例では系列全体の値ラベルを有効にし、setPosition で各列の外側端にラベルを配置します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, LegendDataLabelPosition, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ClusteredColumn, 50, 50, 600, 400)
    chart.setLegend(False)

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()

    first_category = workbook.getCell(0, 1, 0, "Within range")
    second_category = workbook.getCell(0, 2, 0, "Above maximum")

    chart.getChartData().getCategories().add(first_category)
    chart.getChartData().getCategories().add(second_category)

    series_name = workbook.getCell(0, 0, 1, "Values")
    series = chart.getChartData().getSeries().add(series_name, chart.getType())

    first_value = workbook.getCell(0, 1, 1, jpype.JDouble(60))
    second_value = workbook.getCell(0, 2, 1, jpype.JDouble(120))

    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(first_value)
    series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(second_value)

    series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setShowValue(True)
    series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat().setPosition(LegendDataLabelPosition.OutsideEnd)

    chart.getAxes().getVerticalAxis().setAutomaticMaxValue(False)
    chart.getAxes().getVerticalAxis().setMaxValue(100)
    chart.setShowDataLabelsOverMaximum(True)

    second_slide = presentation.getSlides().addClone(slide)
    second_chart = second_slide.getShapes().get_Item(0)
    second_chart.setShowDataLabelsOverMaximum(False)

    presentation.save("DataLabelsOverMaximum.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

以下の画像は Microsoft PowerPoint でレンダリングされた保存スライドを示します。True の場合、ラベル 120 が上端に表示され、False の場合は非表示になります。ラベル 60 は常に表示され、軸の最大値は 100 のままで、2 番目のデータポイントは両ケースで 120 のままです。

setShowDataLabelsOverMaximum(True)	setShowDataLabelsOverMaximum(False)

Chart Type

この例は値軸を持つ 2D 縦棒グラフを使用しています。円グラフやドーナツグラフのように値軸がないチャートには、この方法で制限できる軸最大値が存在しません。

軸からのラベル距離を設定

setLabelOffset を使用して、カテゴリ軸ラベルと軸間の距離を制御します。この値は軸ラベルの最大フォントサイズのパーセンテージです。この例はクラスタ化縦棒グラフを作成し、水平軸ラベルのオフセットを 500 に設定します。この設定は個々のデータポイントに付随するラベルではなく、カテゴリ軸ラベルに影響します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ClusteredColumn, 20, 20, 500, 300)
    chart.getAxes().getHorizontalAxis().setLabelOffset(500)

    presentation.save("SetCategoryAxisLabelDistance_out.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

ラベル位置の調整

円グラフでは、データラベルの位置を調整して間隔を確保し、リーダーラインのための余白を作ります。

この例は最初のデータポイントの値を表示し、ラベルをスライスの外側に配置し、setX と setY を使用して水平・垂直オフセットを調整します。これらのオフセットはそれぞれチャートの幅と高さに対する相対値です。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, LegendDataLabelPosition, Presentation, SaveFormat

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Pie, 50, 50, 200, 200)
    series = chart.getChartData().getSeries()
    
    label = series.get_Item(0).getLabels().get_Item(0)
    label.getDataLabelFormat().setShowValue(True)
    label.getDataLabelFormat().setPosition(LegendDataLabelPosition.OutsideEnd)
    label.setX(0.71)
    label.setY(0.04)

    presentation.save("presentation.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

データラベル位置を調整した円グラフ

リーダーラインの書式設定

円グラフのラベルがスライスの外側にある場合、リーダーラインは各値を正しいスライスに結び付けるのに役立ちます。対照的な色とやや太めの線にすると、接続が見やすくなります。一方、透明度と破線スタイルにすれば、線が視覚的に目立ちすぎません。

getLeaderLinesFormat を使用して、系列のデータラベルコレクションレベルでリーダーラインをフォーマットします。series.getLabels().getLeaderLinesFormat().getLine() の設定は個別ラベルではなくコレクション全体に適用されます。

この例はデフォルトデータで円グラフを作成し、スライスの外側に値を表示し、setShowLeaderLines を有効にします。setX と setY のオフセットで 2 つのラベルをスライスから遠ざけます。入力プレゼンテーションは不要です。

ラインの getFillFormat は、アルファ値 191（255 中）の濃い青色を設定し、約 25% の透明度を持たせます。setWidth は太さを 2 ポイントに、setDashStyle は破線に設定します。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, FillType, LegendDataLabelPosition, LineDashStyle, Presentation, SaveFormat

Color = jpype.JClass("java.awt.Color")

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.Pie, 80, 50, 560, 400)
    chart.setLegend(False)

    series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(0)

    label_format = series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat()
    label_format.setShowValue(True)
    label_format.setPosition(LegendDataLabelPosition.OutsideEnd)
    label_format.setShowLeaderLines(True)

    # 2 つのラベルをスライスからさらに離す
    series.getLabels().get_Item(0).setX(0.10)
    series.getLabels().get_Item(0).setY(-0.05)
    series.getLabels().get_Item(1).setX(-0.10)
    series.getLabels().get_Item(1).setY(0.05)

    line = series.getLabels().getLeaderLinesFormat().getLine()
    line.getFillFormat().setFillType(FillType.Solid)
    color = Color(30, 90, 160, 191)
    line.getFillFormat().getSolidFillColor().setColor(color)
    line.setWidth(2)
    line.setDashStyle(LineDashStyle.Dash)

    presentation.save("FormattedLeaderLines.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

リーダーラインを有効にしても、すべてのラベルに線が表示される保証はありません。可視性はラベルの配置とチャートのレイアウト動作に依存します。この例では、離れた 2 つのラベルにリーダーラインが表示され、スライスに近いラベルには不要です。

以下の画像は Aspose.Slides でレンダリングされた保存ファイル FormattedLeaderLines.pptx を示します。

円グラフで、2 つの外側ラベルをスライスに接続する青色の半透明破線リーダーライン

列チャートの上に複数行のデータラベルを追加

この例はプロット領域の上部に 2 行のデータラベルを持つ列チャートを作成します。Series A は可視列を表示し、Series B と Series C が追加ラベルを提供します。これらの列は塗りつぶしと枠線を削除して非表示にします。ChartSeriesGroup.setOverlap メソッドにより、3 つの系列すべてが同じカテゴリセンターに揃えられます。

ChartPlotArea の設定でラベル行用のスペースを確保します。Chart.validateChartLayout がデフォルト位置を算出した後、DataLabel.setX と DataLabel.setY が水平位置を保持し、垂直オフセットでラベルを 2 行に配置します。数値は系列の値にリンクしたデータラベルのままで、行見出しだけが別個のテキストシェイプです。

import jpype
import asposeslides

if not jpype.isJVMStarted():
    jpype.startJVM()

from asposeslides.api import ChartType, FillType, LayoutTargetType, LegendDataLabelPosition, Presentation, SaveFormat, ShapeType

Color = jpype.JClass("java.awt.Color")

presentation = Presentation()
try:
    slide = presentation.getSlides().get_Item(0)

    chart = slide.getShapes().addChart(ChartType.ClusteredColumn, 40, 40, 640, 200)
    chart.setTitle(False)
    chart.setLegend(False)
    chart.getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12)

    chart.getChartData().getSeries().clear()
    chart.getChartData().getCategories().clear()

    workbook = chart.getChartData().getChartDataWorkbook()
    workbook.clear(0)

    categories = ["North", "South", "East", "West"]
    series_names = ["Series A", "Series B", "Series C"]
    series_values = [[35, 42, 28, 47], [22, 31, 19, 26], [12, 16, 14, 18]]

    for category_index, category in enumerate(categories):
        category_cell = workbook.getCell(0, category_index + 1, 0, category)
        chart.getChartData().getCategories().add(category_cell)

    for series_index, series_name in enumerate(series_names):
        series_cell = workbook.getCell(0, 0, series_index + 1, series_name)
        series = chart.getChartData().getSeries().add(series_cell, ChartType.ClusteredColumn)

        for category_index, value in enumerate(series_values[series_index]):
            value_cell = workbook.getCell(0, category_index + 1, series_index + 1, jpype.JDouble(value))
            series.getDataPoints().addDataPointForBarSeries(value_cell)

        if series_index > 0:
            # B と C の列を非表示にしますが、データ ラベルは保持します。
            series.getFormat().getFill().setFillType(FillType.NoFill)
            series.getFormat().getLine().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)
            label_format = series.getLabels().getDefaultDataLabelFormat()
            label_format.setShowValue(True)
            label_format.getTextFormat().getPortionFormat().setFontHeight(12)
            label_fill = label_format.getTextFormat().getPortionFormat().getFillFormat()
            label_fill.setFillType(FillType.Solid)
            label_fill.getSolidFillColor().setColor(Color.BLACK)
            label_format.setPosition(LegendDataLabelPosition.InsideBase)

    # 3 つの系列すべてを同じカテゴリ センターに揃えます。
    chart.getChartData().getSeries().get_Item(0).getParentSeriesGroup().setOverlap(jpype.JByte(100))

    # このコンパクトな例ではグリッド線を少なくします。
    chart.getAxes().getVerticalAxis().setAutomaticMajorUnit(False)
    chart.getAxes().getVerticalAxis().setMajorUnit(10)

    # プロット上部にデータ ラベル用の 2 行分のスペースを確保します。
    chart.getPlotArea().setLayoutTargetType(LayoutTargetType.Inner)
    chart.getPlotArea().setX(0.15)
    chart.getPlotArea().setY(0.32)
    chart.getPlotArea().setWidth(0.80)
    chart.getPlotArea().setHeight(0.48)
    chart.validateChartLayout()

    for series_index in range(1, len(series_names)):
        series = chart.getChartData().getSeries().get_Item(series_index)
        row_top = 0.15 if series_index == 1 else 0.03

        for category_index in range(len(categories)):
            data_label = series.getDataPoints().get_Item(category_index).getLabel()
            # デフォルトの水平位置を保持します。Y は以下からのオフセットです
            # デフォルト ラベル位置からのオフセットで、チャートの高さの比率として表されます。
            data_label.setX(0)
            data_label.setY(row_top - data_label.getActualY() / chart.getHeight())

        # 行の見出しだけが別個のテキスト シェイプです。
        heading_y = chart.getY() + row_top * chart.getHeight()
        row_heading = slide.getShapes().addAutoShape(ShapeType.Rectangle, chart.getX(), heading_y, 85, 18)
        row_heading.getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)
        row_heading.getLineFormat().getFillFormat().setFillType(FillType.NoFill)
        row_heading.addTextFrame(series_names[series_index])
        row_heading.getTextFrame().getTextFrameFormat().setMarginTop(0)
        row_heading.getTextFrame().getTextFrameFormat().setMarginBottom(0)
        heading_format = row_heading.getTextFrame().getParagraphs().get_Item(0).getPortions().get_Item(0).getPortionFormat()
        heading_format.setFontHeight(12)
        heading_format.getFillFormat().setFillType(FillType.Solid)
        heading_format.getFillFormat().getSolidFillColor().setColor(Color.BLACK)

    presentation.save("multiple-rows-of-labels.pptx", SaveFormat.Pptx)
finally:
    presentation.dispose()

プロット領域の上部に 2 行のデータラベルを持つ列チャート

よくある質問

密集したチャートでデータラベルが重なるのを防ぐにはどうすればよいですか？

自動ラベル配置、リーダーライン、フォントサイズの縮小を組み合わせます。必要に応じて一部の項目（例：カテゴリ）を非表示にするか、極端な値や重要ポイントのみラベルを表示します。

ゼロ、負、または空の値に対してのみラベルを無効にするにはどうすればよいですか？

ラベルを有効化する前にデータポイントをフィルタリングし、0、負の値、または欠損値に対して表示をオフにするルールを適用します。

PDF/画像にエクスポートする際に一貫したラベルスタイルを確保するにはどうすればよいですか？

フォントファミリとサイズを明示的に設定し、レンダリング環境にそのフォントが利用可能であることを確認してフォールバックを防止します。

Python を使用してプレゼンテーション内のチャート データ ラベルを管理