import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

def col(char):
    return ord(char) - ord('A') + 0

# 读取Excel文件，指定表格路径
file_path = '预埋件位置.xlsx'

# 使用pandas读取Excel
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='测量结果')  # 根据你的Excel表格来设置sheet_name

# 打印列名
print("DataFrame 列名:", df.columns)

# 创建一个图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 初始化边界变量
x_min, x_max = float('inf'), float('-inf')
y_min, y_max = float('inf'), float('-inf')


x_max_original = 0
for index, row in df.iloc[2:30].iterrows():
    original_x = row[col('K')] - row[col('D')] / 2
    if(original_x > x_max_original):
        x_max_original = original_x


for index, row in df.iloc[2:30].iterrows():
    # 打印B列和C列的值
    print(f"行 {index+2} -> A列-编号: {row[col('A')]},  D列-测量宽度: {row[col('D')]}, E列-测量高度: {row[col('E')]}，K列-测量中心x: {row[col('K')]}, L列-测量中心y: {row[col('L')]}")

    # 转换x坐标
    x_original = row[col('K')]
    x = x_max_original - x_original - row[col('D')] / 2
    y = row[col('L')] - row[col('E')] / 2

    # 更新边界
    x_min = min(x_min, x)
    x_max = max(x_max, x + row[col('D')])
    y_min = min(y_min, y)
    y_max = max(y_max, y + row[col('E')])

    # 绘制矩形
    rect = Rectangle((x, y), row[col('D')], row[col('E')], linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
    ax.add_patch(rect)

    # 在矩形中心绘制编号（A列）
    ax.text(
        x + row[col('D')] / 2, y + row[col('E')] / 2, str(row[col('A')]),
        ha='center', va='center',
        fontsize=12, color='blue'  # 编号字体大小为12，颜色为蓝色
    )

    # 在矩形上边绘制宽度（D列）
    ax.text(
        x + row[col('D')] / 2, y + row[col('E')], str(row[col('D')]),
        ha='center', va='bottom',
        fontsize=6, color='green'  # 宽度字体大小为10，颜色为绿色
    )

    # 在矩形右边绘制高度（E列）
    ax.text(
        x + row[col('D')], y + row[col('E')] / 2, str(row[col('E')]),
        ha='left', va='center',
        fontsize=6, color='red'  # 高度字体大小为10，颜色为红色
    )

# 设置坐标轴的范围，外扩100左右
ax.set_xlim(x_min, x_max )  # 留出一些边距
ax.set_ylim(y_min, y_max )  # 留出一些边距

# 设置坐标轴的比例
ax.set_aspect('equal')

# 显示图形
plt.show()