Matplotlib - 什麼是LaTeX？

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LaTeX是一種排版系統，廣泛用於製作科學和技術文件，尤其是在數學、物理、計算機科學、工程和學術寫作等學科中。它因其卓越的複雜數學方程式、科學符號和結構化文字格式排版而備受推崇。

LaTeX的關鍵方面

以下是LaTeX的關鍵方面。

標記語言

LaTeX是一種標記語言，這意味著它使用命令和標籤來格式化文字，而不是WYSIWYG，WYSIWYG是所見即所得編輯器的縮寫。使用者編寫純文字，其中嵌入的命令指定結構和格式。

高質量排版

LaTeX擅長製作具有精確印刷和排版功能的專業外觀文件。它可以出色地處理複雜的結構，如數學公式、表格、參考文獻和交叉引用。

包系統

LaTeX提供了大量擴充套件其功能以用於特定任務或文件型別的包，提供模板、樣式和附加功能。

免費和開源

LaTeX可免費使用，並由強大的開源社群支援，確保持續開發以及豐富的包和資源生態系統。

LaTeX的組成部分

Matplotlib庫的LaTex具有以下元件。讓我們詳細瞭解每個元件。

文件類

文件類指定要建立的文件型別，並定義其整體結構、佈局和格式。它充當設定整個文件的樣式和行為的模板。不同的文件類可用於適應各種型別的文件，例如文章、報告、書籍、簡報等。

前言

在LaTeX中，前言是文件中位於主要內容和\begin{document}命令之前的部分。在這裡，我們定義文件設定、載入包、設定引數和配置應用於整個文件的全域性設定。前言充當設定區域，我們在這裡準備LaTeX以處理文件的主體。

文件主體

LaTeX中的文件主體是主要部分，我們的文件內容駐留在其中。它從前言和\begin{document}命令之後開始，一直持續到\end{document}命令。此部分包括實際文字、節、子節、方程式、圖形、表格以及構成文件核心內容的任何其他元素。

LaTeX的優點

以下是LaTex的優點。

• 高質量排版 - 生成高質量的輸出，尤其適用於科學和技術文件。
• 交叉引用 - 簡化方程式、圖形、表格和節的引用和交叉引用。
• 版本控制 - 透過基於純文字的檔案促進版本控制和協作。
• 自定義 - 允許廣泛自定義文件樣式、佈局和格式。

LaTeX的缺點

學習曲線 - 需要學習其語法和命令，這對初學者來說可能具有挑戰性。

WYSIWYG有限 - 缺乏即時視覺反饋（WYSIWYG）可能會對習慣使用圖形編輯器的一些使用者構成挑戰。

LaTeX的使用

• 學術寫作 - 學術論文、論文、學位論文
• 科學 - 科學報告、文章和期刊
• 技術文件 - 技術文件、手冊
• 簡報 - 使用Beamer等工具進行簡報

LaTex的基本文件結構

語法

LaTeX的基本文件結構包括 -

\documentclass{article}
\begin{document}
\section{Introduction}
This is a simple LaTeX document.
\subsection{Subsection}
Some text in a subsection.
\end{document}

以上程式碼定義了一個基本的文章文件，具有包含一個節和一個子節的分層結構。

LaTeX是一個強大的工具，可以生成結構化的高質量文件，尤其是在技術和學術領域。雖然它具有一定的學習曲線，但它處理複雜數學符號和生成專業外觀文件的能力使其成為許多研究人員、學者和專業人士的首選。

編寫我們自己的LaTeX前言

要在Matplotlib中編寫我們自己的LaTeX前言，我們可以使用此示例作為參考。

示例1

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y, color='red', label="$y=e^{x}$")
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

輸出

執行上述程式碼後，您將獲得以下輸出 -

在.py檔案中使用Matplotlib在圖例中使用Latex公式

在此示例中，我們在.py檔案中的圖例中使用Latex公式。

示例2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.linspace(1, 10, 1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label=r'$\sin (x)$', c="red", lw=2)
plt.legend()
plt.show()

輸出

執行上述程式碼後，您將獲得以下輸出 -

在標籤中放置一個更復雜的方程式，例如，label=r'αiπ+1=0'

現在，檢視圖右上角的圖例。