Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique

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

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à utiliser le parseur et le moteur de mise en page LaTeX interne de Matplotlib pour créer du texte mathématique. Nous utiliserons le langage de programmation Python pour écrire le code.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder au carnet Jupyter Notebook pour pratiquer.

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

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


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) 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/lists("Lists") 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/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} python/lists -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} python/tuples -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} python/sets -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} matplotlib/legend_config -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} python/importing_modules -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} python/data_visualization -.-> lab-48823{{"Utiliser LaTeX de Matplotlib pour la mise en forme mathématique"}} end

Importation des bibliothèques

Dans cette étape, nous allons importer les bibliothèques nécessaires - matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

Création d'une figure

Dans cette étape, nous allons créer une figure et un objet d'axe à l'aide de la fonction subplots().

fig, ax = plt.subplots()

Ajout d'un tracé

Dans cette étape, nous allons ajouter un tracé à l'objet d'axe à l'aide de la fonction plot().

ax.plot([1, 2, 3], label=r'$\sqrt{x^2}$')
ax.legend()

Définition des étiquettes

Dans cette étape, nous allons définir les étiquettes pour l'axe des x et l'axe des y à l'aide des fonctions set_xlabel() et set_ylabel().

ax.set_xlabel(r'$\Delta_i^j$', fontsize=20)
ax.set_ylabel(r'$\Delta_{i+1}^j$', fontsize=20)

Définition du titre

Dans cette étape, nous allons définir le titre du tracé à l'aide de la fonction set_title().

ax.set_title(r'$\Delta_i^j \hspace{0.4} \mathrm{versus} \hspace{0.4} '
             r'\Delta_{i+1}^j$', fontsize=20)

Ajout de texte

Dans cette étape, nous allons ajouter du texte au tracé à l'aide de la fonction text().

tex = r'$\mathcal{R}\prod_{i=\alpha_{i+1}}^\infty a_i\sin(2 \pi f x_i)$'
ax.text(1, 1.6, tex, fontsize=20, va='bottom')

Ajustement de la mise en page

Dans cette étape, nous allons ajuster la mise en page du tracé à l'aide de la fonction tight_layout().

fig.tight_layout()

Affichage du tracé

Dans cette étape, nous allons afficher le tracé à l'aide de la fonction show().

plt.show()

Sommaire

Dans ce tutoriel, nous avons appris à utiliser le parseur LaTeX interne et le moteur de mise en page de Matplotlib pour créer du texte mathématique. Nous avons également appris à créer un tracé, à ajouter des étiquettes, un titre, du texte et à ajuster la mise en page. Ce tutoriel peut être utilisé comme référence pour créer des tracés avec du texte mathématique dans Matplotlib.