Matplotlib 如何将 Matplotlib 与 pgf 结合使用以及遇到的 “dimension too large” 错误

Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面，它为利用 Python 实现数据可视化提供了广泛的支持。本文将向你介绍如何将 Matplotlib 与 pgf 结合使用以及遇到的 “dimension too large” 错误。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib 和 pgf 的结合使用

pgf 是一种用于 LaTeX 的矢量图形文件格式，它提供了一种绘制高质量图形的方式。在 Matplotlib 中，使用 pgf 可以创建高质量、矢量图形的 LaTeX 格式，然后将其嵌入 LaTeX 文档中。

安装 pgf

如果你想知道如何安装 pgf，请阅读 pgf 的 安装指南。

在 Matplotlib 中使用 pgf

在 Matplotlib 中使用 pgf 只需要在代码中添加以下几行即可：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['backend'] = 'pgf'
plt.rcParams['pgf.preamble'] = [
    r'\usepackage{fontspec}',
    r'\setmainfont{DejaVu Serif}',
    r'\setsansfont{DejaVu Sans}',
    r'\usepackage{unicode-math}',
    r'\setmathfont{DejaVu Math}',
    r'\usepackage{pgfplots}'
]

上述代码中，第一行导入 Matplotlib，第二行声明使用 pgf 后端，第三行使用一些前缀定义。在这里，我们使用 DejaVu Serif、DejaVu Sans 和 DejaVu Math 字体，我们也可以使用指定的其他字体，只需要在第三行使用正确的字体名称。此外，我们还使用了 pgfplots 包，该包为 Matplotlib 提供了更好的图形支持。

在上述代码之后，我们可以使用 Matplotlib 常规的 plt 函数生成可视化图形，然后将图形输出到 LaTeX 文件中。

示例

下面是一个简单的例子，它生成一张正弦函数的图形并将其嵌入 LaTeX 文件中：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['backend'] = 'pgf'
plt.rcParams['pgf.preamble'] = [
    r'\usepackage{fontspec}',
    r'\setmainfont{DejaVu Serif}',
    r'\setsansfont{DejaVu Sans}',
    r'\usepackage{unicode-math}',
    r'\setmathfont{DejaVu Math}',
    r'\usepackage{pgfplots}'
]

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 500)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('sin(x)')

plt.savefig('sinusoid.pgf')

上面的代码将生成一个名为 sinusoid.pgf 的文件

现在我们需要在 LaTeX 中嵌入此图形。创建一个名为 “sinusoid.tex” 的文件并添加以下内容：

最后，在终端中输入以下命令来编译该文件：

$ pdflatex sinusoid.tex
$ open sinusoid.pdf

“dimension too large” 错误

在 Matplotlib 中使用 pgf 时，你可能会遇到 “dimension too large” 的错误。这是由于 pgf 不能处理超出某些限制的图形大小，在 Matplotlib 中，这些限制默认为 2048 个点。

解决方法

要解决此错误，我们可以使用 Matplotlib 的 rcParams 对象来调整 Matplotlib 的默认大小限制。可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['pgf.rcfonts'] = False
plt.rcParams['pgf.texsystem'] = 'pdflatex'
plt.rcParams['pgf.preamble'] = [
    r'\usepackage{fontspec}',
    r'\setmainfont{DejaVu Serif}',
    r'\setsansfont{DejaVu Sans}',
    r'\usepackage{unicode-math}',
    r'\setmathfont{DejaVu Math}',
    r'\usepackage{pgfplots}'
]

plt.rcParams['pgf.pgfrcparams'] = {
    'pgf.texsystem': 'pdflatex',
    'pgf.rcfonts': False,
    'pgf.preamble': '\n'.join([
        r'\usepackage[utf8x]{inputenc}',
        r'\usepackage[T1]{fontenc}',
        r'\usepackage{cmbright}',
        r'\usepackage{amsmath}'
    ]),
    'font.family': 'serif',  # Use serif/main font for text elements
    'text.usetex': True,     # Use LaTeX to render text
    'pgf.rcfonts': True,     # Use the cm font family for LaTeX fonts
    'axes.labelsize': 8,     # LaTeX default fontsize of 10pt for
                             #   axis labels (german labels, don't
                             #   ask me)
    'axes.grid': True,
    'axes.labelsep': 0.5,
    'xtick.major.size': 2.5,
    'xtick.minor.size': 1.0,
    'ytick.major.size': 2.5,
    'ytick.minor.size': 1.0,
    'ytick.major.width': 0.5,
    'ytick.minor.width': 0.25,
    'xtick.major.width': 0.5,
    'xtick.minor.width': 0.25,
    'legend.fontsize': 8,
    'legend.numpoints': 1,
    'legend.handlelength': 1.5,
    'legend.handletextpad': 0.5,
    'legend.labelspacing': 0.37,
    'legend.loc': 'best',
    'axes.linewidth': 0.5,
    'axes.titlesize': 8,
    'axes.edgecolor': '#E5E5E5',
    'axes.labelcolor': '#535353',
    'grid.color': '#E5E5E5'
}

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10.0, 8.0]
plt.rcParams['axes.titlesize'] = 18

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [10, 23, 45, 34, 55, 18, 8, 4, 15, 25])

ax.set_title('Scatter plot')

plt.show()

上述代码通过设置不同的 rcParams 参数来调整图形大小和其他属性。在这里，我们将 figsize 设置为 [10.0, 8.0] 以适应更大的画布，并将 axes.titlesize 设置为 18 以调整标题的大小。此外，我们也将 pgf.rcfonts 设置为 True，这将使 Matplotlib 中的所有字体都与 LaTeX 字体一致。

现在，我们已经成功地将 Matplotlib 和 pgf 结合使用，并解决了 “dimension too large” 的错误。

总结

总之，我们可以通过将 Matplotlib 和 pgf 结合使用来创建高质量、矢量图形。在使用时，我们需要设置正确的 font 和 pgf 包，并通过 rcParams 对象来调整图形大小和其他属性。此外，我们还需要注意 “dimension too large” 的错误，并通过设置 rcParams 参数来解决。