Python Библиотеки

Рассмотрим пример использования LaTeX в Matplotlib:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание данных для примера

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

y = np.sin(x)

# Использование LaTeX в подписях и заголовке графика

plt.plot(x, y, label=r'$\sin(x)$')

plt.title(r'$\sin(x)$ график с использованием LaTeX')

plt.xlabel(r'$x$')

plt.ylabel(r'$\sin(x)$')

# Добавление легенды с использованием LaTeX

plt.legend()

# Отображение графика

plt.

```

В этом примере:

– `r` перед строкой означает "сырую строку" в Python, что позволяет использовать символы обратного слеша без экранирования.

– Заголовок, метки осей и легенда содержат математическое выражение в формате LaTeX.

В результате выполнения этого кода, вы увидите график функции синуса, а все текстовые элементы, содержащие математические выражения, будут отображены с использованием LaTeX.

Matplotlib поддерживает широкий спектр математических символов и выражений, так что вы можете свободно вставлять формулы в ваши графики, делая их более информативными и профессиональными.

Рассмотрим пример более сложной надписи LaTeX и графика:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание данных для примера

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

# Использование LaTeX для формулы в подписи

expression = r'$f(x) = \sin(x) + \frac{\cos(2x)}{2}$'

# Построение графика

plt.

plt.plot(x, y1, label=r'$\sin(x)$', color='blue')

plt.plot(x, y2/2, label=r'$\frac{\cos(2x)}{2}$', color='green', linestyle='–')

# Добавление более сложной LaTeX-надписи

plt.title(f'Комбинированный график: {expression}', fontsize=16)

# Добавление легенды

plt.legend()

# Отображение графика

plt.grid(True)

plt.show()

```

В этом примере:

– Мы создаем данные для двух функций (`sin(x)` и `cos(2x)/2`).

– LaTeX-формулы используются для подписей и заголовка графика.

– Каждая функция имеет свой цвет (синий и зеленый со строчной линией).

– В заголовке графика добавлена более сложная LaTeX-надпись, которая включает в себя сумму (`+`) и дробь (`\frac`).

Эти возможности делают Matplotlib мощным инструментом для визуализации данных в Python, позволяя создавать красочные, информативные и индивидуально настраиваемые графики.

2.4.