在数学模式中将变量写为下标

Question

我正在尝试绘制一些数据，使用一个循环来绘制分布图。现在我想根据循环的计数器给这些分布图加上标签，标签的格式是数学符号中的下标。这是我目前的进展。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab

mean = [10,12,16,22,25]
variance = [3,6,8,10,12]
x = np.linspace(0,40,1000)
for i in range(4):
    sigma = np.sqrt(variance[i])
    y = mlab.normpdf(x,mean[i],sigma)
    plt.plot(x,y,label=$v_i$) # where i is the variable i want to use to label. I should also be able to use elements from an array, say array[i] for the same.
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("P(X)")
plt.legend()
plt.axvline(x=15, ymin=0, ymax=1,ls='--',c='black')    
plt.show()

这个方法不行，我无法在数学符号的$ $符号之间保留变量，因为它会被当作文本来处理。有没有办法把变量放进$ $符号的表示中呢？

Answer 1

看起来你根据我的回答修改了你的问题。不过，你还是没完全到位。如果你想按照我认为的方式来写代码，应该是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab

mean = [10, 12, 16, 22, 25]
variance = [3, 6, 8, 10, 12]
x = np.linspace(0, 40, 1000)
for i in range(4):
    sigma = np.sqrt(variance[i])
    y = mlab.normpdf(x, mean[i], sigma)
    plt.plot(x, y, label = "$v_{" + str(i) + "}$") 
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("P(X)")

plt.legend()
plt.axvline(x = 15, ymin = 0, ymax = 1, ls = '--', c = 'black')  

plt.show()

这段代码会生成下面这个图：

如果你想让第一个图的下标从 v_1 开始，而不是 v_0，你只需要把 str(i+1) 改一下。这样下标就会变成 1、2、3 和 4，而不是 0、1、2 和 3。

希望这对你有帮助！

Answer 2

原问题已经被编辑过，这个回答也进行了相应的更新。

在使用matplotlib处理LaTeX格式时，你需要用到原始字符串，这种字符串用 r"" 来表示。

下面的代码会遍历 range(4)，并使用第 i'th 的均值和方差进行绘图（就像你之前做的那样）。它还会为每个图设置 label，使用 label=r'$v_{}$'.format(i+1)。这个 字符串格式化 的意思是把 {} 替换成 format 里面传入的内容，在这个例子中就是 i+1。这样你就可以自动生成图的标签了。

我把 plt.axvline(...)、plt.xlabel(...) 和 plt.ylabel(...) 从 for 循环中移除了，因为这些只需要调用一次。出于同样的原因，我也把 plt.legend() 从 for 循环中移除，并且去掉了它的参数。如果你在 plt.plot() 中提供了关键字参数 label，那么你就可以在绘图时为每个图单独设置标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab

mean = [10,12,16,22,25]
variance = [3,6,8,10,12]

x = np.linspace(0,40,1000)

for i in range(4):
    sigma = np.sqrt(variance[i])
    y = mlab.normpdf(x,mean[i],sigma)
    plt.plot(x,y, label=r'$v_{}$'.format(i+1))

plt.xlabel("X")
plt.ylabel("P(X)")        
plt.axvline(x=15, ymin=0, ymax=1,ls='--',c='black')

plt.legend()
plt.show()