Matplotlib 简明教程

Matplotlib - Enabling LaTex Rendering in Annotations

What is LaTex Rendering?

LaTeX 渲染是指将包含排版指令和命令的 LaTeX 标记语言转换为格式化输出的过程。此输出通常是高质量文档、数学公式、科学论文或具有精确且一致排版的技术报告。

LaTeX 渲染广泛应用于学术界、科学研究、技术文档和出版中，因为它具有强大的排版功能，并且能够生成专业外观的文档。

Key Aspects of LaTeX Rendering

Typesetting - LaTeX 以其卓越的排版功能而闻名，确保了学术和技术内容的专业级文档格式。

Mathematical Formulas - LaTeX 因其在排版复杂数学方程方面的出色支持而被广泛使用，使其成为学术和科学出版的首选。

Markup Language - LaTeX 使用标记语言，其中用户使用纯文本编写文档，并包含命令以指定格式、结构和内容。

Compilation - LaTeX 源代码需要使用 LaTeX 编译器（如 pdflatex、xelatex、lualatex）进行编译。在编译过程中，编译器解释 LaTeX 命令，并生成各种格式（如 PDF、DVI 或 PostScript）的最终输出。

Customization - LaTeX 允许用户创建自定义样式、模板和包，从而能够精确控制文档格式和布局。

Benefits of LaTeX Rendering

Quality and Consistency - LaTeX 确保在各种平台和设备上进行高质量和一致的文档格式。

Mathematical Typesetting - 它擅长处理复杂的数学符号，使其对于科学和数学内容不可或缺。

Cross-Platform Compatibility - LaTeX 文档可以在不同的操作系统上轻松编译和查看。

Version Control - 基于纯文本的源文件简化了版本控制系统，使协作和文档历史管理变得更加容易。

Enabling Latex Rendering

为了启用 LaTeX 渲染以便创建文档、公式或注释，我们通常需要以下内容。

LaTeX Installation

安装包含必要的 LaTeX 编译器和软件包的 LaTeX 发行版，如 TeX Live、MiKTeX 或 MacTeX。

Text Editor

选择一个支持 LaTeX 的文本编辑器或集成开发环境 (IDE)，如 TeXstudio、TeXworks、Overleaf 或带 LaTeX 插件/扩展的编辑器，如 Sublime Text、VS Code 或 Atom。

Write LaTeX Code

创建一个 .tex 文件，并使用适当的命令和语法来编写 LaTeX 代码，以构造包含公式或格式化文本的文档。

Compilation

使用 LaTeX 编译器将此 .tex 文件编译成目标输出格式，如 PDF、DVI 和 PS。在终端中运行适当的命令，或使用所选编辑器/IDE 的集成功能。

例如，在终端中，我们可以运行以下代码。

pdflatex your_file.tex

或者，在编辑器/IDE 中，通常会有 Compile 或 Build 按钮来启动编译进程。

LaTeX Rendering in Matplotlib for Annotations

对于使用 LaTeX 格式化绘图中的文本的 Matplotlib 注释，我们必须确保以下内容。

  • Matplotlib 支持使用文本注释或类似函数中的 LaTeX 语法进行 LaTeX 注释。

  • 确保我们的系统上有 Matplotlib 能够访问的 LaTeX 安装程序，以渲染注释中的 LaTeX 文本。

  • 在注释的 Matplotlib 函数中使用正确的 LaTeX 语法，以渲染目标 LaTeX 格式化的文本。

通过遵循上述步骤，我们可以出于多种目的启用 LaTeX 渲染，如文档创建、数学符号或可视化库（如 Matplotlib）中的注释。

Enabling LaTex Rendering

在此示例中，我们将在绘图的注释中使用 LaTex 渲染。

import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 5, 7, 10]
plt.plot(x, y, 'o-', label='Data')
# Annotating a point with LaTeX-rendered text
plt.annotate(r'$\sum_{i=1}^{4} y_i$',   # LaTeX expression within the annotation
   xy=(x[2], y[2]),           # Coordinates of the annotation point
   xytext=(2.5, 6),           # Text position
   arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'),
   fontsize=12,
   color='green')
# Labeling axes and title
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Plot with LaTeX rendering in Annotation')
plt.legend()
plt.show()

执行上述代码时，您将获得以下输出 -

rendering in annotation

这里有另一个在绘图注释中使用 LaTex 渲染的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
# Generating some data points
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 5, 7, 10]
plt.plot(x, y, 'o-', label='Data')
# Annotating a point with LaTeX rendering
plt.annotate(r'\textbf{Max Value}',
   xy=(x[y.index(max(y))], max(y)),
   xytext=(2.5, 8),
   arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
   fontsize=12,
   color='white',
   bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.3', edgecolor='red', facecolor='green'))
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Example Plot with LaTeX Annotation')
plt.legend()
plt.show()

执行上述代码时，您将获得以下输出 -

latex annotation

Change the axis tick font in a Matplotlib plot when rendering using LaTex

这是使用 LaTeX 渲染时更改 matplotlib 中刻度标签字体的一个示例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.exp(x)
ax1 = plt.subplot()
ax1.set_xticks(x)
ax1.set_yticks(y)
ax1.plot(x, y, c="red")
ax1.set_xticklabels([r"$\bf{one}$", r"$\bf{two}$", r"$\bf{three}$", r"$\bf{four}$"], rotation=45)
ax1.set_yticklabels([r"$\bf{:.2f}$".format(y[0]), r"$\bf{:.2f}$".format(y[1]),
   r"$\bf{:.2f}$".format(y[2]), r"$\bf{:.2f}$".format(y[3])], rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

执行上述代码时，您将获得以下输出 -

latex rendering