数据可视化用于以更直接的表示方式显示数据，并且更易于理解。它可以用柱状图、散点图、折线图、饼图等形式形成。许多人仍然使用Matplotlib作为后端模块来可视化他们的图形。在这个故事中，我将给你一些技巧，使用Matplotlib创建一个优秀图表的5个强大技巧。

1. 使用Latex字体

默认情况下，我们可以使用Matplotlib提供的一些不错的字体。但是，有些符号不够好，不能由Matplotlib创建。例如，符号phi（φ），如图1所示。

正如你在y-label中看到的，它仍然是phi（φ）的符号，但是对于某些人来说，它还不足以作为绘图标签。为了使它更漂亮，你可以使用Latex字体。如何使用它？答案就在这里。

plt.rcParams['text.usetex'] = True
plt.rcParams['font.size'] = 18

你可以在python代码的开头添加上面的代码。第1行定义绘图中使用的LaTeX字体。你还需要定义大于默认大小的字体大小。如果你不换，我想它会给你一个小标签。我选了18。应用上述代码后的结果如图2所示。

你需要在符号的开头和结尾写上双美元符号，像这样（\$…\$）

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('$\phi$ (phi)')

如果你有一些错误或没有安装使用LaTeX字体所需的库，则需要通过在Jupyter notebook中运行以下代码来安装这些库。

!apt install texlive-fonts-recommended texlive-fonts-extra cm-super dvipng

如果你想通过终端安装，可以输入

apt install texlive-fonts-recommended texlive-fonts-extra cm-super dvipng

当然，你可以使用一些不同的字体系列，如serif、sans-serif（上面的示例）等。要更改字体系列，可以使用以下代码。

plt.rcParams['font.family'] = "serif"

如果你将上面的代码添加到代码中，它将给你一个图，如图3所示。

你能理解图3和图2之间的区别吗？是的，如果你仔细分析，区别在于字体的尾部。后一个图形使用serif，而前者使用sans-serif。简而言之，serif表示尾，sans表示没有。如果你想了解更多有关字体系列或字体的信息，我建议你使用此链接。

https://en.wikipedia.org/wiki/Typeface

你还可以使用Jupyter themes库设置字体系列/字体。我已经做了使用它的教程。只需单击以下链接。Jupyter主题也可以改变你的Jupyter主题，例如暗模式主题：https://medium.com/@
rizman18/how-can-i-customize-jupyter-notebook-into-dark-mode-7985ce780f38

我们希望插入复杂文本，如图4的标题所示。

如果你想创建图4，可以使用这个完整的代码

# 导入库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 调整matplotlib参数
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
plt.rcParams['text.usetex'] = True
plt.rcParams['font.size'] = 18
plt.rcParams['font.family'] = "serif"

# 创建模拟数据
r = 15
theta = 5
rw = 12
gamma = 0.1

err = np.arange(0., r, .1)
z = np.where(err < rw, 0, gamma * (err-rw)**2 * np.sin(np.deg2rad(theta)))

# 可视化数据
plt.scatter(err, z, s = 10)
plt.title(r'$\Sigma(x) = \gamma x^2 \sin(\theta)