在用matplotlib绘图需要在图片中加入公式时,一般要用 text 或 annotate函数,并结合latex语法 '$...$'。 对于分数,如果直接使用\frac{}{},会造成分子分母上的字都很小,如下图中的绿色公式所示。 解决这个问题需要用到\displaystyle,即使用 '$\displaystyle ...$',效果如图中的蓝色公式所示。但是使用这个的前提...
在上述代码中,通过在title属性中使用Latex语法,可以在图表的标题中显示Latex标签的文本。在这个例子中,我们使用$\text{Latex Label}$来显示Latex标签。 这样,你就可以在Python中使用Plotly库显示包含Latex标签的文本了。当然,除了Latex标签外,Plotly还支持各种HTML标签和自定义符号的显示,可以根据需要进行灵活的排版和...
plt.plot(x_fit, y_fit, color='red', label=r'$1/r^2$ fitting') plt.xlabel('Time [ms]') plt.ylabel('Radius [cm]') plt.text(3, 7, r'Use nothing: $ABC+\frac{\pi}{r^2}+\alpha_1^2$') plt.text(3, 5, r'Use mathregular: $\mathregular{ABC+\frac{\pi}{r^2}+\alpha...
title("Python Matplotlib - Density Scatter Plot", fontproperties=font_latex2, pad=12 ) # 文本的位置是根据数据坐标来确定的 ax.text(x=-5, y=4.5, s=r'$\ {R^2} = 0.522$', usetex=True, fontsize=14, fontweight="bold" ) # 显示网格 虚线和透明度 plt.grid(alpha=0.360, ls="--", ...
基本思路:在使用plot()函数绘图时,在图形的标签文本字符串前后加上$符号将会使用内嵌的LaTex引擎将其显示为公式。 例15-13 设置图例位置、背景颜色、边框颜色等属性。 基本思路:调用pyplot的legend()函数显示图例时,可以通过为legend()函数传递参数来设置图例的字体、标题、位置、阴影、背景色、边框颜色以及显示列数等...
基于Matlplotib的方案,我是比较倾向这种方案的,不用额外安装LaTeX环境,因为Matplotlib 实现了一个轻量级的 TeX 表达式解析器和布局引擎,Mathtext 是该引擎支持的 Tex 标记的子集。这一部分的详细介绍,可参见官方文档:Writing mathematical expressions使用例子:
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) # 提取y轴的刻度标签 yticklabels = plt.gca().get_yticklabels() # 打印出所有的y轴刻度标签 for label in yticklabels: print(label.get_text()) # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,plt.gca()获取当前的轴(Axes)对象,然后调用get_ytickla...
importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['text.usetex']=True 这将允许Matplotlib在图中使用LaTeX语法。...
基于Matlplotib的方案,我是比较倾向这种方案的,不用额外安装LaTeX环境,因为Matplotlib 实现了一个轻量级的 TeX表达式解析器和布局引擎,Mathtext 是该引擎支持的 Tex 标记的子集。这一部分的详细介绍,可参见官方文档:Writing mathematical expressions 使用例子:
基本思路:在使用plot()函数绘图时,在图形的标签文本字符串前后加上$符号将会使用内嵌的LaTex引擎将其显示为公式。 例15-13设置图例位置、背景颜色、边框颜色等属性。 基本思路:调用pyplot的legend()函数显示图例时,可以通过为legend()函数传递参数来设置图例的...