Matplotlib 中文用户指南 4.7 使用 LaTeX 渲染文本

简介: 使用 LaTeX 渲染文本 原文:Text rendering With LaTeX 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0Matplotlib 可以选择使用 LaTeX 来管理所有文本布局。

使用 LaTeX 渲染文本

原文:Text rendering With LaTeX

译者:飞龙

协议:CC BY-NC-SA 4.0

Matplotlib 可以选择使用 LaTeX 来管理所有文本布局。 此选项可用于以下后端:

  • Agg
  • PS
  • PDF

LaTeX 选项通过在rc设置中设置text.usetex:True来激活。 使用 matplotlib 的 LaTeX 支持的文本处理会慢于 matplotlib 的非常强大的 mathtext,但是更灵活,因为可以使用不同的 LaTeX 包(字体包,数学包等)。 结果会十分惊人,特别是当你在图形中使用和主文档相同的字体。

Matplotlib 的 LaTeX 支持需要可用的 LaTeX 安装版本,dvipng(可能包括在你的 LaTeX 安装中)和 Ghostscript(建议使用 GPL Ghostscript 8.60 或更高版本)。 这些外部依赖的可执行文件必须都位于你的PATH中。

有几个选项需要提及,可以使用rc设置更改它们。 这里是一个matplotlibrc示例文件:

font.family        : serif
font.serif         : Times, Palatino, New Century Schoolbook, Bookman, Computer Modern Roman
font.sans-serif    : Helvetica, Avant Garde, Computer Modern Sans serif
font.cursive       : Zapf Chancery
font.monospace     : Courier, Computer Modern Typewriter

text.usetex        : true

每个系列中的第一个有效字体是要加载的字体。 如果未指定字体,则默认使用 Computer Modern 字体。 所有其他字体是 Adobe 字体。 Times 和 Palatino 每个都有自己附带的数学字体,而其他 Adobe 衬线字体使用 Computer Modern 数学字体。 有关更多详细信息,请参阅 PSNFSS 文档。

要使用 LaTeX 并选择 Helvetica 作为默认字体,但不编辑matplotlibrc,使用:

from matplotlib import rc
rc('font',**{'family':'sans-serif','sans-serif':['Helvetica']})
## for Palatino and other serif fonts use:
#rc('font',**{'family':'serif','serif':['Palatino']})
rc('text', usetex=True)

这里是标准的示例,tex_demo.py

"""
Demo of TeX rendering.

You can use TeX to render all of your matplotlib text if the rc
parameter text.usetex is set.  This works currently on the agg and ps
backends, and requires that you have tex and the other dependencies
described at http://matplotlib.org/users/usetex.html
properly installed on your system.  The first time you run a script
you will see a lot of output from tex and associated tools.  The next
time, the run may be silent, as a lot of the information is cached in
~/.tex.cache

"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# Example data
t = np.arange(0.0, 1.0 + 0.01, 0.01)
s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2

plt.rc('text', usetex=True)
plt.rc('font', family='serif')
plt.plot(t, s)

plt.xlabel(r'\textbf{time} (s)')
plt.ylabel(r'\textit{voltage} (mV)',fontsize=16)
plt.title(r"\TeX\ is Number "
          r"$\displaystyle\sum_{n=1}^\infty\frac{-e^{i\pi}}{2^n}$!",
          fontsize=16, color='gray')
# Make room for the ridiculously large title.
plt.subplots_adjust(top=0.8)

plt.savefig('tex_demo')
plt.show()

要注意数学显示模式($$ e=mc^2 $$)是不支持的,但是添加命令\displaystyle之后会产生相同结果,就像tex_demo.py中那样。

注意

一些字符在 TeX 中需要特别转义,例如:


# $ % & ~ _ ^ \ { } \( \) \[ \]

所以,这些字符会根据rcParam text.usetex标志位而表现不同。

在 TeX 中使用 Unicode

也可以在 LaTeX 文本管理器中使用 unicode 字符串,这里是从tex_unicode_demo.py中获取的示例:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
This demo is tex_demo.py modified to have unicode. See that file for
more information.
"""

from __future__ import unicode_literals
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.rcParams['text.usetex'] = True
matplotlib.rcParams['text.latex.unicode'] = True
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1, figsize=(6, 4))
ax = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.7])
t = np.arange(0.0, 1.0 + 0.01, 0.01)
s = np.cos(2*2*np.pi*t) + 2
plt.plot(t, s)

plt.xlabel(r'\textbf{time (s)}')
plt.ylabel('\\textit{Velocity (\u00B0/sec)}', fontsize=16)
plt.title(r'\TeX\ is Number $\displaystyle\sum_{n=1}^\infty'
          r'\frac{-e^{i\pi}}{2^n}$!', fontsize=16, color='r')
plt.grid(True)
plt.show()

Postscript 选项

为了生成可以嵌入到新 LaTeX 文档中的 postscript 封装文件,matplotlib 的默认行为是提取输出,这会删除 LaTeX 使用的一些 postscript 操作符,这些操作符在 eps 文件中是非法的。 此步骤产生的结果对于一些用户可能是不可接受的,因为文本被粗略地光栅化并且被转换为位图,而不像标准 Postscript 那样是可缩放的,并且文本是不可搜索的。 一种解决方法是在你的rc设置中将ps.distiller.res设置为较高的值(可能为 6000),这将产生较大的文件,但可能看起来更好并能够合理缩放。 更好的解决方法需要 Poppler 或 Xpdf,可以通过将ps.usedistiller rc设置更改为xpdf来激活。 此替代方案产生 postscript 而不光栅化文本,因此它能够正确缩放,可以在 Adobe Illustrator 中编辑,并搜索pdf文档中的文本。

可能的问题

  • 在 Windows 上,可能需要修改PATH环境变量来包含 latex,dvipng 和 ghostscript 可执行文件的目录。详细信息请参阅环境变量在 Windows 中设置环境变量
  • 使用 MiKTeX 与 Computer Modern 字体,如果你得到奇怪的 *Agg 和 PNG 结果,访问MiKTeX/Options并更新你的格式文件。
  • 字体在屏幕上看起来糟糕。你可能正在运行 Mac OS,在 mac 上的老版本 dvipng 运行着一些有趣的事情。在你的matplotlibrc文件中设置text.dvipnghack:True
  • 在 Ubuntu 和 Gentoo 上,texlive 基本安装不附带 type1cm 包。你可能需要安装一些额外的包,来获得所有与其它 LaTeX 分发版捆绑的特性。
  • matplotlib 已经取得了一些进展,所以可以直接使用dvi文件进行文本布局。这允许 LaTeX 用于具有pdfsvg后端的文本布局,以及 *Agg 和 PS 后端。在将来,LaTeX 安装可能是唯一的外部依赖。

故障排除

  • 尝试删除.matplotlib/tex.cache目录。 如果你不知道.matplotlib在哪里,请参见 matplotlib 配置和缓存目录位置
  • 确保 LaTeX,dvipng 和 ghostscript 都正常工作,并存在于你的PATH中。
  • 确保你想要做的事情在 LaTeX 文档中可实现,你的 LaTeX 语法是有效的,并且你正在使用原始字符串,如果必要,以避免意外的转义序列。
  • 邮件列表上报告的大多数问题已通过升级 Ghostscript 来清除。 如果可能的话,请尝试升级到最新版本,然后向列表报告问题。
  • text.latex.preamble rc设置不受官方支持。 此选项提供了大量的灵活性和导致问题的许多方法。 请在向邮件列表报告问题之前禁用此选项。
  • 如果仍需要帮助,请参阅获取帮助
相关文章
|
7月前
|
缓存 并行计算 数据可视化
Matplotlib性能优化:提升图表渲染速度
【4月更文挑战第17天】提升 Matplotlib 渲染速度的技巧:1) 减少数据点;2) 使用矢量化操作;3) 减少图表元素;4) 增量渲染;5) 优化图像保存;6) 更换更快的后端;7) 并行处理;8) 避免循环内绘图;9) 利用缓存;10) 使用专业图形工具。注意根据具体需求调整优化策略。
|
数据可视化 Python
Matplotlib数据可视化:文本与坐标轴
Matplotlib数据可视化:文本与坐标轴
Matplotlib数据可视化:文本与坐标轴
|
自然语言处理 Python
Matplotlib在图形中添加文本说明
在图形中添加说明文本,可以用于凸显图中点或线的重要性,本文,通过讲解如何使用Matplotlib在图形中添加文本说明,来实战展示文本说明的重要性。
1362 0
Matplotlib在图形中添加文本说明
|
Python
Matplotlib 中文用户指南 3.7 变换教程
变换教程 原文:Transformations Tutorial 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 像任何图形包一样,matplotlib 建立在变换框架之上,以便在坐标系,用户数据坐标系,轴域坐标系,图形坐标系和显示坐标系之间轻易变换。
1157 0
|
Python
Matplotlib 中文用户指南 3.8 路径教程
路径教程 原文:Path Tutorial 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 位于所有matplotlib.patch对象底层的对象是Path,它支持moveto,lineto,curveto命令的标准几个,来绘制由线段和样条组成的简单和复合轮廓。
987 0
|
Python
Matplotlib 中文用户指南 3.9 路径效果指南
路径效果指南 原文:Path effects guide 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 Matplotlib 的patheffects模块提供了一些功能,用于将多个绘制层次应用到任何艺术家,并可以通过路径呈现。
856 0
|
Python 数据可视化 Shell
Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程
图像教程 原文:Image tutorial 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 启动命令 首先,让我们启动 IPython。
1170 0
|
索引 Python
Matplotlib 中文用户指南 3.3 使用 GridSpec 自定义子图位置
使用 GridSpec 自定义子图位置 原文:Customizing Location of Subplot Using GridSpec 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 GridSpec 指定子图将放置的网格的几何位置。
1347 0
|
Python 算法 API
Matplotlib 中文用户指南 3.5 密致布局指南
密致布局指南 原文:Tight Layout guide 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 tight_layout会自动调整子图参数,使之填充整个图像区域。
1009 0
|
存储 API Python
Matplotlib 中文用户指南 3.5 艺术家教程
艺术家教程 原文:Artist tutorial 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 matplotlib API 有三个层级。
1301 0