Différences entre \Dfrac et \Frac

PythonPythonBeginner
Pratiquer maintenant

This tutorial is from open-source community. Access the source code

💡 Ce tutoriel est traduit par l'IA à partir de la version anglaise. Pour voir la version originale, vous pouvez cliquer ici

Introduction

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python. Dans ce tutoriel, nous allons discuter des différences entre les macros TeX \dfrac et \frac lorsqu'on utilise Mathtex dans Matplotlib.

Conseils sur la VM

Une fois le démarrage de la VM terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez des commentaires après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/DataStructuresGroup -.-> python/sets("Sets") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/legend_config("Legend Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} python/tuples -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} python/sets -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} matplotlib/legend_config -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} python/importing_modules -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} python/numerical_computing -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} python/data_visualization -.-> lab-48690{{"Différences entre \Dfrac et \Frac"}} end

Import Matplotlib

Pour utiliser Matplotlib, nous devons tout d'abord l'importer. Nous allons également importer numpy pour générer quelques données d'échantillonnage pour la visualisation.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Créer des données d'échantillonnage

Nous allons créer deux tableaux de données d'échantillonnage pour tracer.

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

Créer une figure et un axe

Nous allons créer un objet figure et un objet axe pour tracer nos données dessus.

fig, ax = plt.subplots()

Tracer les données avec \frac

Nous allons tracer les données avec la macro TeX \frac et afficher le tracé résultant.

ax.plot(x, y, label=r'$\frac{sin(x)}{x}$')
ax.legend()
plt.show()

Tracer les données avec \dfrac

Nous allons tracer les données avec la macro TeX \dfrac et afficher le tracé résultant.

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, label=r'$\dfrac{sin(x)}{x}$')
ax.legend()
plt.show()

Sommaire

Dans ce tutoriel, nous avons discuté des différences entre les macros TeX \dfrac et \frac lorsqu'on utilise Mathtex dans Matplotlib. Nous avons démontré comment tracer des données avec les deux macros et afficher les tracés résultants. Par défaut, \frac produit une fraction de style en ligne plus petite, tandis que \dfrac produit une fraction de style de tableau plus grande.