使用 matplotlib 的数学表达式 - Python

在可视化数据的过程中，数学表达式在图表中起着至关重要的作用。一般常用的可视化库都会提供图表的基本形状和颜色选择等基础功能，但要表达复杂的数学公式却往往需要另寻他路。

幸运的是，Python 的一个非常流行的可视化库matplotlib提供了直接渲染数学表达式的功能。在matplotlib中，我们只需要通过一些简单的代码就可以嵌入数学表达式，来快速轻松地展示数据。

Matplotlib 中的数学表达式

matplotlib中支持的数学表达式使用了基于 TeX 的语法，该语法几乎与LaTeX相同。在matplotlib中，通过一个符合特定格式的字符串来指定表达式，用逗号分隔的形式，表示该字符串在渲染时所使用的字体列表。

在matplotlib中，我们可以通过使用 "$" 符号将任何字符串转换为数学表达式，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.title(r'$\sigma_i=15$')
plt.show()

输出为：

在Matplotlib中，许多其他的数学符号也都是可用的，包括例如 $e$，$\pi$ 等。此外，Matplotlib也支持上标、下标和分数，例如：

plt.title(r'$\sum_{i=0}^\infty \frac{1}{i^2}=\frac{\pi^2}{6}$')
plt.show()

这个表达式将会产生这个图：

还有一个例子，展示了如何使用subscript（$x_{subscript}$）和superscript（$x^{superscript}$）：

plt.title(r'$P(x) = \sum_{n=0}^\infty{a_n \cdot x^n} = a_0 + a_1 \cdot x + a_2 \cdot x^2 + \cdots $')
plt.show()

这个表达式将会产生这个图：

在字符串前缀使用 r 的原因是因为它代表原始字符串，这意味着 Python 将不会去处理这个字符串。这样做的好处是我们不需要对反斜杠进行转义（\），即使反斜杠是被用来引用数学符号的。

注意事项

毫无疑问，数学表达式是非常火热的话题。然而，在使用matplotlib较为复杂的表达式时，仍有一些注意事项：

• 适当的字符转义是非常必要的，否则TeX编译器会出现问题，导致渲染失败。
• 内联表达式（如 axis labels 和 titles）将会自动缩放，但表达式太大的时候可能无法缩小到适当的大小，从而导致不理想的渲染效果。
• 当渲染大量的表达式或在渲染大量数据时，可能会出现性能问题。这通常可以通过使用预渲染技术或其他优化方法来解决。

结束语

在本文中，我们介绍了matplotlib内置的数学表达式功能，讨论了一些可用的符号和一些需要注意的细节。在使用matplotlib时，数学表达式对于研究者来说是非常有用的一种工具，可以让我们快速轻松地展示数据并探究各种可能的变量和因素。

（注：本文图片来源于网络）