Rendering di equazioni matematiche usando TeX

Puoi usare TeX per rendere tutto il tuo testo Matplotlib impostando rcParams["text.usetex"](default: False) su True. Ciò richiede che TeX e le altre dipendenze descritte nel tutorial Rendering del testo con LaTeX siano correttamente installate sul tuo sistema. Matplotlib memorizza nella cache le espressioni TeX elaborate, in modo che solo la prima occorrenza di un'espressione attivi una compilazione TeX. Le occorrenze successive riutilizzano l'immagine renderizzata dalla cache e sono quindi più veloci.

L'input Unicode è supportato, ad esempio per l'etichetta dell'asse y in questo esempio.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['text.usetex'] = True


t = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), tight_layout=True)
ax.plot(t, s)

ax.set_xlabel(r'\textbf{time (s)}')
ax.set_ylabel('\\textit{Velocity (\N{DEGREE SIGN}/sec)}', fontsize=16)
ax.set_title(r'\TeX\ is Number $\displaystyle\sum_{n=1}^\infty'
             r'\frac{-e^{i\pi}}{2^n}$!', fontsize=16, color='r')

Text(0.5, 1.0652809399537557, '\\TeX\\ is Number $\\displaystyle\\sum_{n=1}^\\infty\\frac{-e^{i\\pi}}{2^n}$!')

Un esempio più complesso.

fig, ax = plt.subplots()
# interface tracking profiles
N = 500
delta = 0.6
X = np.linspace(-1, 1, N)
ax.plot(X, (1 - np.tanh(4 * X / delta)) / 2,    # phase field tanh profiles
        X, (1.4 + np.tanh(4 * X / delta)) / 4, "C2",  # composition profile
        X, X < 0, "k--")                        # sharp interface

# legend
ax.legend(("phase field", "level set", "sharp interface"),
          shadow=True, loc=(0.01, 0.48), handlelength=1.5, fontsize=16)

# the arrow
ax.annotate("", xy=(-delta / 2., 0.1), xytext=(delta / 2., 0.1),
            arrowprops=dict(arrowstyle="<->", connectionstyle="arc3"))
ax.text(0, 0.1, r"$\delta$",
        color="black", fontsize=24,
        horizontalalignment="center", verticalalignment="center",
        bbox=dict(boxstyle="round", fc="white", ec="black", pad=0.2))

# Use tex in labels
ax.set_xticks([-1, 0, 1])
ax.set_xticklabels(["$-1$", r"$\pm 0$", "$+1$"], color="k", size=20)

# Left Y-axis labels, combine math mode and text mode
ax.set_ylabel(r"\bf{phase field} $\phi$", color="C0", fontsize=20)
ax.set_yticks([0, 0.5, 1])
ax.set_yticklabels([r"\bf{0}", r"\bf{.5}", r"\bf{1}"], color="k", size=20)

# Right Y-axis labels
ax.text(1.02, 0.5, r"\bf{level set} $\phi$",
        color="C2", fontsize=20, rotation=90,
        horizontalalignment="left", verticalalignment="center",
        clip_on=False, transform=ax.transAxes)

# Use multiline environment inside a `text`.
# level set equations
eq1 = (r"\begin{eqnarray*}"
       r"|\nabla\phi| &=& 1,\\"
       r"\frac{\partial \phi}{\partial t} + U|\nabla \phi| &=& 0 "
       r"\end{eqnarray*}")
ax.text(1, 0.9, eq1, color="C2", fontsize=18,
        horizontalalignment="right", verticalalignment="top")

# phase field equations
eq2 = (r"\begin{eqnarray*}"
       r"\mathcal{F} &=& \int f\left( \phi, c \right) dV, \\ "
       r"\frac{ \partial \phi } { \partial t } &=& -M_{ \phi } "
       r"\frac{ \delta \mathcal{F} } { \delta \phi }"
       r"\end{eqnarray*}")
ax.text(0.18, 0.18, eq2, color="C0", fontsize=16)

ax.text(-1, .30, r"gamma: $\gamma$", color="r", fontsize=20)
ax.text(-1, .18, r"Omega: $\Omega$", color="b", fontsize=20)

plt.show()