为什么要使用Latex渲染#

在使用 Matplotlib 绘制论文插图或技术图表时，默认的数学公式渲染虽然已经足够日常使用，但在字体一致性、公式排版质量和出版规范方面，往往很难完全满足正式写作的需求。尤其是当图中包含希腊字母、上下标、分式、矩阵、特殊符号或复杂物理量表达式时，Matplotlib 自带的 mathtext 与论文正文中的 LaTeX 公式可能会在字体、粗细、间距和符号形态上出现明显差异。启用 LaTeX 渲染后，图中的文字和公式可以交由真正的 LaTeX 系统处理，从而获得与论文正文高度一致的排版效果，使图像看起来更加专业、统一，也更适合直接用于学位论文、期刊论文和学术报告。

要求坐标轴标签中同时出现常规、粗体、斜体、希腊字母、上下标以及不同字体样式时，Matplotlib 默认的文本渲染就会显得不够灵活。比如希望在同一个标签中写出类似“ $\mathbf{Yield\ Strength}$ , $\sigma_\mathrm{y}$ / MPa”这样的表达，其中英文变量需要斜体，物理量符号需要符合数学排版习惯，说明性文字又希望保持正体甚至加粗。如果只依赖普通字符串或 Matplotlib 自带的 mathtext，虽然也能实现一部分效果，但在复杂排版、字体一致性和细节控制上容易遇到限制。此时使用 LaTeX 渲染就很有优势：我们可以直接使用 LaTeX 语法控制字体、上下标、数学符号和文本样式，让图中的标签与论文正文中的公式风格保持一致。

接下来，我将以一个 Matplotlib 自带渲染引擎几乎无法优雅排版的图像为例，展示为什么在一些学术绘图场景中，我们需要引入 LaTeX 渲染。

这个例子中，坐标轴标签不仅包含普通文本，还同时涉及粗体、斜体、上下标、希腊字母、单位、数学符号以及局部字体样式切换。如果继续使用 Matplotlib 默认的文本系统，往往会出现字体不统一、加粗失效、斜体不自然、上下标间距不协调、公式与正文风格割裂等问题。虽然通过 mathtext 可以勉强完成一部分排版，但代码会变得繁琐，可控性也有限。

而启用 LaTeX 渲染后，这类复杂标签就可以直接按照 LaTeX 的方式书写：哪些内容是正体，哪些变量需要斜体，哪些部分需要加粗，哪些符号属于数学模式，都可以被精确控制。换句话说，LaTeX 渲染并不是为了“炫技”，而是在复杂学术标注中提供一种更加稳定、统一、可复现的排版方案。

可以，把这一节改成下面这样：

前期准备：安装 LaTeX#

在 Matplotlib 中启用 LaTeX 渲染之前，需要先安装完整的 LaTeX 发行版。这里不建议依赖系统自带的包管理器安装零散组件，而是直接安装 TeX Live。TeX Live 是目前最常用的 LaTeX 发行版之一，支持 Windows、Linux 和 macOS；在 macOS 上对应的发行版通常称为 MacTeX。清华大学 TUNA 镜像站也提供了 TeX Live 的镜像安装资源。(清华大学镜像站)

推荐直接从清华源下载 TeX Live ISO 镜像：

1
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CTAN/systems/texlive/Images/

以 TeX Live 2026 为例，对应的 ISO 文件通常是：

1
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CTAN/systems/texlive/Images/texlive2026.iso

下载完成后，挂载或解压 ISO，然后运行安装程序：

1
# Linux / macOS
2
perl install-tl

Windows 用户则可以在解压后的目录中运行：

1
install-tl-windows.bat

安装完成后，需要确认 LaTeX 命令已经加入环境变量。可以在终端中检查：

1
latex --version
2
pdflatex --version
3
dvipng --version

如果这些命令能够正常输出版本信息，说明 Matplotlib 已经可以调用系统中的 LaTeX 工具链。之后即可在 Python 中启用 LaTeX 渲染：

1
import matplotlib.pyplot as plt
2

3
plt.rcParams.update({
4
    "text.usetex": True,
5
    "font.family": "serif",
6
})

另外，建议把 TeX Live 的宏包源也设置为清华源，后续更新宏包会更快：

1
tlmgr option repository https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CTAN/systems/texlive/tlnet/
2
tlmgr update --self --all

这样安装的是完整 TeX Live，而不是系统包管理器中的拆分版 LaTeX 环境。对于 Matplotlib 的 LaTeX 渲染来说，这种方式更稳定，也更容易避免缺少宏包、字体或辅助工具导致的报错。

使用Latex 渲染字体#

我们只需要使用如下代码，就可以在matplotlib中使用Latex渲染字体：

1
import matplotlib.pyplot as plt
2

3
plt.rcParams.update({
4
    "text.usetex": True,
5
    "font.family": "serif",
6
    "text.latex.preamble": r"""
7
\usepackage{newtxtext}
8
\usepackage{newtxmath}
9
""",
10
})

需要注意的是，这里使用的是 newtxtext 和 newtxmath 提供的 Times-like 字体方案，而不是直接调用系统中的 Microsoft Times New Roman 字体。newtxtext 负责正文文本字体，newtxmath 负责数学公式字体，两者风格统一，因此非常适合用于包含变量、希腊字母、上下标和单位的科研图表。

相比于只设置：

1
"font.serif": ["Times New Roman"]

这种方式更加稳定。因为在 text.usetex=True 模式下，Matplotlib 会把文本交给 LaTeX 工具链处理，普通的 Matplotlib 字体设置并不一定能真正作用到 LaTeX 渲染结果。而通过 LaTeX 宏包指定字体，可以确保图中的正文、符号和公式采用一致的 Times 风格。

严格来说，newtx 并不等同于 Times New Roman，但它属于 LaTeX 生态中常用的 Times 风格字体方案，视觉上接近 Times，并且数学字体配套完整。对于论文插图而言，它通常比“强行使用系统 Times New Roman + 默认数学字体”更加协调，也更容易满足期刊对图片字体风格的要求。

如果要求使用Arial字体，可以使用如下代码：

1
import matplotlib.pyplot as plt
2

3
plt.rcParams.update({
4
    "text.usetex": True,
5
    "font.family": "sans-serif",
6
    "font.sans-serif": ["Helvetica"],
7
    "text.latex.preamble": r"""
8
\usepackage{helvet}
9
\usepackage{sansmath}
10
\sansmath
11
""",
12
})

需要注意的是，在 Matplotlib 的 text.usetex=True 模式下，默认调用的是传统 LaTeX 工具链，因此这里使用的并不一定是系统中的 Microsoft Arial 字体，而是 LaTeX 中的 Helvetica-like 字体。它在视觉效果上与 Arial 比较接近，属于常见的无衬线字体方案，也更容易在 LaTeX 环境中稳定工作。

如果希望坐标轴标签、刻度文字和公式都尽量保持无衬线风格，关键在于这几行：

1
\usepackage{helvet}
2
\usepackage{sansmath}
3
\sansmath

其中，helvet 用于将正文切换到 Helvetica 风格字体，sansmath 则用于让数学公式也尽量使用无衬线字体。否则可能会出现普通文字是无衬线字体，但公式仍然是默认衬线数学字体的情况，导致图中的字体风格不统一。

Latex渲染字体的完整范例#

以下是一个完整的范例，使用pltsci库和Latex渲染，常规渲染无法画出这种图片

1
import numpy as np
2
import matplotlib.pyplot as plt
3
from matplotlib.offsetbox import AnchoredOffsetbox, HPacker, TextArea
4
from pltsci import whole_plot_set, cm
5

6
whole_plot_set()
7

8
plt.rcParams.update({
9
    "text.usetex": True,
10
    "font.family": "serif",
11
    "text.latex.preamble": r"""
12
\usepackage{newtxtext}
13
\usepackage{newtxmath}
14
\usepackage{bm}
15
\usepackage{amsmath}
16
""",
17
    "axes.unicode_minus": False,
18
})
19

20
# =========================
21
# Data
22
# =========================
23
x = np.linspace(0, 60, 300)
24

25
y1 = 1.15 + 0.22*np.sin(x/8.5) + 0.42*np.exp(-((x-15)/8.0)**2) - 0.0035*x
26
y1_err = 0.04 + 0.015*np.exp(-x/35)
27

28
y2 = 58 + 9*np.cos(x/7.0 + 0.4) - 0.09*x + 1.8*np.sin(x/2.0)
29

30
peak_idx = np.argmax(y1)
31
x_peak = x[peak_idx]
32
y_peak = y1[peak_idx]
33

34
# =========================
35
# Figure layout
36
# =========================
37
fig = plt.figure(figsize=(cm(20), cm(10.5)), dpi=300)
38
gs = fig.add_gridspec(1, 2, width_ratios=[1.45, 1.0], wspace=0.12)
39

40
ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])
41
ax_info = fig.add_subplot(gs[0, 1])
42
ax_info.axis("off")
43

44
# =========================
45
# Left axis
46
# =========================
47
ln1 = ax.plot(
48
    x, y1,
49
    color="#C44E52",
50
    linewidth=1.8,
51
    marker="o",
52
    markersize=3.0,
53
    markevery=15,
54
    label=r"$\bm{y}_{1}$ (test curve)"
55
)
56

57
ax.fill_between(
58
    x, y1 - y1_err, y1 + y1_err,
59
    color="#C44E52", alpha=0.16
60
)
61

62
ax.scatter([x_peak], [y_peak], color="#8B1E3F", s=30, zorder=5)
63
ax.annotate(
64
    rf"$x^\ast = {x_peak:.1f}$" "\n" rf"$y_1 = {y_peak:.3f}$",
65
    xy=(x_peak, y_peak),
66
    xytext=(x_peak + 6, y_peak - 0.06),
67
    arrowprops=dict(arrowstyle="->", lw=0.9, color="#8B1E3F"),
68
    fontsize=9,
69
    color="#6A1B35",
70
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.25", facecolor="white", edgecolor="#8B1E3F", alpha=0.92)
71
)
72

73
ax.set_ylabel(
74
    r"\textbf{Test Y axis 1}, $\bm{y}_{1}$ / a.u.",
75
    color="#C44E52"
76
)
77
ax.tick_params(axis="y", colors="#C44E52")
78

79
# =========================
80
# Right axis
81
# =========================
82
ax2 = ax.twinx()
83

84
ln2 = ax2.plot(
85
    x, y2,
86
    color="#4C72B0",
87
    linewidth=1.7,
88
    linestyle="--",
89
    marker="s",
90
    markersize=3.0,
91
    markevery=16,
92
    label=r"$y_{2}$ (auxiliary curve)"
93
)
94

95
ax2.set_ylabel(
96
    r"\textbf{Test Y axis 2}, $y_{2}$ / a.u.",
97
    color="#4C72B0"
98
)
99
ax2.tick_params(axis="y", colors="#4C72B0")
100

101
# =========================
102
# Main axis style
103
# =========================
104
ax.set_xlim(0, 60)
105
ax.set_xticks(np.arange(0, 61, 10))
106
ax.grid(which="major", linestyle="--", linewidth=0.45, alpha=0.5)
107

108
ax.axhline(1.05, color="0.45", lw=0.9, ls=":")
109
ax.text(
110
    0.98, 1.05, " reference ",
111
    transform=ax.get_yaxis_transform(),
112
    ha="right", va="bottom",
113
    color="0.35"
114
)
115

116
# =========================
117
# Rich x-label
118
# =========================
119
ax.set_xlabel("")
120

121
xlabel_parts = [
122
    TextArea(r"\textbf{Test X axis}", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
123
    TextArea(r", ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
124
    TextArea(r"$x$", textprops=dict(color="#1f77b4", size=11.5)),
125
    TextArea(r" with ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
126
    TextArea(r"\textit{italic}", textprops=dict(color="#E53935", size=11.5)),
127
    TextArea(r", ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
128
    TextArea(r"\textbf{bold}", textprops=dict(color="#2E7D32", size=11.5)),
129
    TextArea(r", and ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
130
    TextArea(r"\textbf{\textit{bold italic}}", textprops=dict(color="#8E63CE", size=11.5)),
131
    TextArea(r" / a.u. \%", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
132
]
133

134
xlabel_box = HPacker(children=xlabel_parts, align="center", pad=0, sep=1)
135
anchored_xlabel = AnchoredOffsetbox(
136
    loc="lower center",
137
    child=xlabel_box,
138
    pad=0.0,
139
    frameon=False,
140
    bbox_to_anchor=(0.5, -0.12),
141
    bbox_transform=ax.transAxes,
142
    borderpad=0.0
143
)
144
ax.add_artist(anchored_xlabel)
145

146
# =========================
147
# Legend
148
# =========================
149
lines = ln1 + ln2
150
labels = [line.get_label() for line in lines]
151
ax.legend(
152
    lines, labels,
153
    loc="upper right",
154
    frameon=False,
155
    fontsize=9
156
)
157

158
# =========================
159
# Title
160
# =========================
161
fig.suptitle(
162
    r"\textbf{LaTeX Rendering Test Demo}",
163
    y=0.97,
164
    fontsize=16
165
)
166

167
# =========================
168
# Formula panel
169
# =========================
170
ax_info.text(
171
    0.05, 0.98,
172
    r"\textbf{LaTeX showcase}",
173
    va="top", ha="left", fontsize=12
174
)
175

176
# Formula 1
177
ax_info.text(
178
    0.05, 0.88,
179
    r"$f(x)=\alpha+\beta \exp\!\left(-\frac{x}{\tau}\right)-\gamma x^{1/2}+\Delta$",
180
    va="top", ha="left", fontsize=14,
181
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
182
)
183

184
# Formula 2: piecewise
185
ax_info.text(
186
    0.05, 0.7,
187
    r"$g(x)=\begin{cases}"
188
    r"0, & 0\leq x < x_{\mathrm{c}},\\[4pt]"
189
    r"1-\exp[-k(x-x_{\mathrm{c}})], & x_{\mathrm{c}}\leq x < x_{\mathrm{s}},\\[4pt]"
190
    r"g_{\mathrm{s}}, & x\geq x_{\mathrm{s}}."
191
    r"\end{cases}$",
192
    va="top", ha="left", fontsize=12,
193
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
194
)
195

196
# Formula 3: matrix
197
ax_info.text(
198
    0.05, 0.35,
199
    r"$\mathbf{A}=\begin{bmatrix}"
200
    r"1 & x & x^2\\"
201
    r"0 & 1 & x\\"
202
    r"0 & 0 & 1"
203
    r"\end{bmatrix}$",
204
    va="top", ha="left", fontsize=14,
205
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
206
)
207

208
# Formula 4: large operator
209
ax_info.text(
210
    0.05, 0.00,
211
    r"$\mathcal{L}=\int_{0}^{T}\sum_{i=1}^{n}"
212
    r"w_i\left|y_i^{\mathrm{obs}}(t)-y_i^{\mathrm{fit}}(t)\right|^2\,\mathrm{d}t$",
213
    va="top", ha="left", fontsize=12,
214
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
215
)
216
plt.show()

绘图结果如下所示

PGF强化渲染#

可以看到，上面的 LaTeX 渲染文字的图片可以做到常规渲染达不到的效果，但是仍然有瑕疵，例如 % 这个单位显然不是 Times New Roman 的风格。

这背后的原因是：Matplotlib 中常用的

1
plt.rcParams["text.usetex"] = True

默认调用的是传统 LaTeX 工具链。即使我们通过

1
\usepackage{newtxtext}
2
\usepackage{newtxmath}

获得了接近 Times New Roman 的字体效果，它本质上仍然是 Times-like 字体方案，而不是直接调用系统中的 Microsoft Times New Roman。因此，在整体观感上它已经非常接近论文常用的 Times 风格，但某些细节符号，例如 %、数字、括号、标点和减号，仍然可能与真正的 Times New Roman 存在差异。

如果我们希望进一步提升字体一致性，尤其是让普通文本、单位符号和特殊字符都严格使用系统字体，就可以使用 Matplotlib 的 PGF 后端。PGF 后端的核心思路是：不再让 Matplotlib 直接完成最终文字排版，而是将图中的文字交给 XeLaTeX 或 LuaLaTeX 处理。这样我们就可以使用 fontspec 和 unicode-math 直接指定系统字体，例如：

1
\setmainfont{Times New Roman}
2
\setmathfont{XITS Math}

其中，Times New Roman 用于普通文本和单位符号，XITS Math 用于数学公式。XITS Math 本身也是 Times 风格的数学字体，因此它和 Times New Roman 搭配起来比较协调。这样一来，图中的正文、百分号、单位、数字以及数学符号都会更加统一。

在 Matplotlib 中，可以这样启用 PGF 后端：

1
import matplotlib as mpl
2

3
# 必须在导入 pyplot 之前设置
4
mpl.use("pgf")
5

6
import matplotlib.pyplot as plt
7

8
mpl.rcParams.update({
9
    "pgf.texsystem": "xelatex",
10
    "pgf.rcfonts": False,
11
    "font.family": "serif",
12
    "font.serif": ["Times New Roman"],
13
    "axes.unicode_minus": False,
14
    "pgf.preamble": r"""
15
\usepackage{fontspec}
16
\usepackage{unicode-math}
17

18
\setmainfont{Times New Roman}
19
\setmathfont{XITS Math}
20
""",
21
})

需要注意的是，PGF 渲染时不再主要依赖：

1
"text.usetex": True

而是通过：

1
"pgf.texsystem": "xelatex"

指定由 XeLaTeX 完成排版。因此，PGF 方案更适合需要严格字体控制的最终出图，例如论文插图、出版图和对字体细节要求较高的技术报告。

不过，PGF 后端也不是完全没有代价。它的渲染速度通常比普通 Matplotlib 更慢，对本机 LaTeX 环境的依赖也更强；如果系统中没有安装 xelatex、Times New Roman 或 XITS Math，就可能出现编译失败。因此，我个人更推荐将它作为“最终出图方案”：日常调试时可以先使用普通 Matplotlib 或 usetex=True，等图形内容、尺寸和布局都确定之后，再切换到 PGF 后端导出高质量 PDF。

PGF渲染完整范例#

1
import numpy as np
2
import matplotlib as mpl
3

4
# 必须在 pyplot 前
5
mpl.use("pgf")
6

7
import matplotlib.pyplot as plt
8
from matplotlib.offsetbox import AnchoredOffsetbox, HPacker, TextArea
9
from pltsci import whole_plot_set, cm
10

11
whole_plot_set()
12

13
mpl.rcParams.update({
14
    "pgf.texsystem": "xelatex",
15
    "pgf.rcfonts": False,
16
    "font.family": "serif",
17
    "font.serif": ["Times New Roman"],
18
    "axes.unicode_minus": False,
19
    "pgf.preamble": r"""
20
\usepackage{fontspec}
21
\usepackage{unicode-math}
22
\usepackage{amsmath}
23
\usepackage{xcolor}
24
\setmainfont{Times New Roman}
25
\setmathfont{XITS Math}
26
""",
27
})
28

29
# =========================
30
# Data
31
# =========================
32
x = np.linspace(0, 60, 300)
33

34
y1 = 1.15 + 0.22*np.sin(x/8.5) + 0.42*np.exp(-((x-15)/8.0)**2) - 0.0035*x
35
y1_err = 0.04 + 0.015*np.exp(-x/35)
36

37
y2 = 58 + 9*np.cos(x/7.0 + 0.4) - 0.09*x + 1.8*np.sin(x/2.0)
38

39
peak_idx = np.argmax(y1)
40
x_peak = x[peak_idx]
41
y_peak = y1[peak_idx]
42

43
# =========================
44
# Figure layout
45
# =========================
46
fig = plt.figure(figsize=(cm(20), cm(10.5)), dpi=300)
47
gs = fig.add_gridspec(1, 2, width_ratios=[1.45, 1.0], wspace=0.12)
48

49
ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])
50
ax_info = fig.add_subplot(gs[0, 1])
51
ax_info.axis("off")
52

53
# =========================
54
# Left axis
55
# =========================
56
ln1 = ax.plot(
57
    x, y1,
58
    color="#C44E52",
59
    linewidth=1.8,
60
    marker="o",
61
    markersize=3.0,
62
    markevery=15,
63
    label=r"$\symbf{y}_{1}$ (test curve)"
64
)
65

66
ax.fill_between(
67
    x, y1 - y1_err, y1 + y1_err,
68
    color="#C44E52", alpha=0.16
69
)
70

71
ax.scatter([x_peak], [y_peak], color="#8B1E3F", s=30, zorder=5)
72
ax.annotate(
73
    rf"$x^\ast = {x_peak:.1f}$" "\n" rf"$y_1 = {y_peak:.3f}$",
74
    xy=(x_peak, y_peak),
75
    xytext=(x_peak + 6, y_peak - 0.06),
76
    arrowprops=dict(arrowstyle="->", lw=0.9, color="#8B1E3F"),
77
    fontsize=9,
78
    color="#6A1B35",
79
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.25", facecolor="white", edgecolor="#8B1E3F", alpha=0.92)
80
)
81

82
ax.set_ylabel(
83
    r"\textbf{Test Y axis 1}, $\symbf{y}_{1}$ / a.u.",
84
    color="#C44E52"
85
)
86
ax.tick_params(axis="y", colors="#C44E52")
87

88
# =========================
89
# Right axis
90
# =========================
91
ax2 = ax.twinx()
92

93
ln2 = ax2.plot(
94
    x, y2,
95
    color="#4C72B0",
96
    linewidth=1.7,
97
    linestyle="--",
98
    marker="s",
99
    markersize=3.0,
100
    markevery=16,
101
    label=r"$y_{2}$ (auxiliary curve)"
102
)
103

104
ax2.set_ylabel(
105
    r"\textbf{Test Y axis 2}, $y_{2}$ / a.u.",
106
    color="#4C72B0"
107
)
108
ax2.tick_params(axis="y", colors="#4C72B0")
109

110
# =========================
111
# Main axis style
112
# =========================
113
ax.set_xlim(0, 60)
114
ax.set_xticks(np.arange(0, 61, 10))
115
ax.grid(which="major", linestyle="--", linewidth=0.45, alpha=0.5)
116

117
ax.axhline(1.05, color="0.45", lw=0.9, ls=":")
118
ax.text(
119
    0.98, 1.05, " reference ",
120
    transform=ax.get_yaxis_transform(),
121
    ha="right", va="bottom",
122
    color="0.35"
123
)
124

125
# =========================
126
# Rich x-label
127
# =========================
128
ax.set_xlabel("")
129

130
xlabel_parts = [
131
    TextArea(r"\textbf{Test X axis}", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
132
    TextArea(r", ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
133
    TextArea(r"$x$", textprops=dict(color="#1f77b4", size=11.5)),
134
    TextArea(r" with ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
135
    TextArea(r"\textit{italic}", textprops=dict(color="#E53935", size=11.5)),
136
    TextArea(r", ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
137
    TextArea(r"\textbf{bold}", textprops=dict(color="#2E7D32", size=11.5)),
138
    TextArea(r", and ", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
139
    TextArea(r"\textbf{\textit{bold italic}}", textprops=dict(color="#8E63CE", size=11.5)),
140
    TextArea(r" / a.u. \%", textprops=dict(color="black", size=11.5)),
141
]
142

143
xlabel_box = HPacker(children=xlabel_parts, align="center", pad=0, sep=2)
144
anchored_xlabel = AnchoredOffsetbox(
145
    loc="lower center",
146
    child=xlabel_box,
147
    pad=0.0,
148
    frameon=False,
149
    bbox_to_anchor=(0.5, -0.12),
150
    bbox_transform=ax.transAxes,
151
    borderpad=0.0
152
)
153
ax.add_artist(anchored_xlabel)
154

155
# =========================
156
# Legend
157
# =========================
158
lines = ln1 + ln2
159
labels = [line.get_label() for line in lines]
160
ax.legend(
161
    lines, labels,
162
    loc="upper right",
163
    frameon=False,
164
    fontsize=9
165
)
166

167
# =========================
168
# Title
169
# =========================
170
fig.suptitle(
171
    r"\textbf{LaTeX Rendering Test Demo}",
172
    y=0.97,
173
    fontsize=16
174
)
175

176
# =========================
177
# Formula panel
178
# =========================
179
ax_info.text(
180
    0.05, 0.98,
181
    r"\textbf{LaTeX showcase}",
182
    va="top", ha="left", fontsize=12
183
)
184

185
# Formula 1
186
ax_info.text(
187
    0.05, 0.88,
188
    r"$f(x)=\alpha+\beta \exp\!\left(-\frac{x}{\tau}\right)-\gamma x^{1/2}+\Delta$",
189
    va="top", ha="left", fontsize=14,
190
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
191
)
192

193
# Formula 2: piecewise
194
ax_info.text(
195
    0.05, 0.7,
196
    r"$g(x)=\begin{cases}"
197
    r"0, & 0\leq x < x_{\mathrm{c}},\\[4pt]"
198
    r"1-\exp[-k(x-x_{\mathrm{c}})], & x_{\mathrm{c}}\leq x < x_{\mathrm{s}},\\[4pt]"
199
    r"g_{\mathrm{s}}, & x\geq x_{\mathrm{s}}."
200
    r"\end{cases}$",
201
    va="top", ha="left", fontsize=12,
202
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
203
)
204

205
# Formula 3: matrix
206
ax_info.text(
207
    0.05, 0.35,
208
    r"$\mathbf{A}=\begin{bmatrix}"
209
    r"1 & x & x^2\\"
210
    r"0 & 1 & x\\"
211
    r"0 & 0 & 1"
212
    r"\end{bmatrix}$",
213
    va="top", ha="left", fontsize=14,
214
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
215
)
216

217
# Formula 4: large operator
218
ax_info.text(
219
    0.05, 0.0,
220
    r"$\mathcal{L}=\int_{0}^{T}\sum_{i=1}^{n}"
221
    r"w_i\left|y_i^{\mathrm{obs}}(t)-y_i^{\mathrm{fit}}(t)\right|^2\,\mathrm{d}t$",
222
    va="top", ha="left", fontsize=12,
223
    bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.35", facecolor="white", edgecolor="0.65", alpha=0.95)
224
)
225

226
fig.subplots_adjust(left=0.07, right=0.98, top=0.91, bottom=0.22)
227

228
# 推荐保存
229
plt.savefig("latex_rendering_test_demo.pdf", bbox_inches="tight")
230
plt.savefig("latex_rendering_test_demo.pgf", bbox_inches="tight")
231
plt.savefig("latex_rendering_test_demo.png", dpi=1200, bbox_inches="tight")

注意的是，pfg渲染通常无法在jupyter中预览图片，因此需要打开图片文件查看。渲染结果如下所示。可以看到，其中的%是Times new roman风格，且字体排版也更加美观合理。

matplotlib使用Latex渲染