如何使用Python在Latex中显示Plotly散点图的轴刻度？ --- [Python、Plotly、Latex 表示]

Question

我的问题简而言之可以从图中看出。黄色框中显示的数字 - 如何将它们转换为 Latex 表示形式？

长篇故事或描述：

你可以看到，x轴（水平轴）已经在Latex中显示了。此外，作为 x 标题的 β、垂直轴标题 (x,y,z) 和标签都是使用 Latex 显示的。

乳胶标签： 只需看一下以下代码中的参数 name

fig.append_trace(
    go.Scatter(
                x= mPVs,
                y= dat[:,2],
                name =r"$\text{z}$",
                    ),
    
        row=3, col=1)

Axes Titles： 顺便说一句，我不喜欢 pep8 风格 - 我更喜欢 start_Next_And_Next -风格。我认为这种类型的编码对眼睛来说不那么费力。

def ticks_Modi(fig, ticks):
    
    # get the ticks to Latex representation
    ticks_Latex = [rf"${i:.3f}$" for i in ticks]
    
    # generate empty dicts
    tick_Coll = {
    "yaxis1": {},
    "yaxis2": {},
    "yaxis3": {},
    }
    
    # horizontal axis -> get as latex
    tick_Sett= {
    "tickmode": 'array',
    "tickvals": np.round(ticks, decimals = 3),
    "ticktext":  ticks_Latex
    }
    
    # vertical axes --> Latex, but HOW?
    tick_Sett_Y = {
    # "tickmode": 'array',
    # "tickvals": np.round(ticks, decimals = 3),
        
    # Plotly uses D3 -> also d3 formats doesent work here
    "tickformat": r"$"+".0%"+r"$"
    }
    
    
    tick_Coll["xaxis1"] = tick_Sett
    tick_Coll["yaxis1"] = tick_Sett_Y
    
    # get the axis title to be in latex
    tick_Coll["yaxis1"]["title"] = r"$\text{x}$"
    
    tick_Coll["xaxis2"] = tick_Sett
    tick_Coll["yaxis2"]["title"] = r"$\text{y}$"
    
    tick_Coll["xaxis3"] = tick_Sett
    tick_Coll["xaxis3"]["title"]= r"$\beta$"
    tick_Coll["yaxis3"]["title"] = r"$\text{z}$"
         
    # apply changes
    fig.update_layout(tick_Coll)
    
    return fig

我还尝试过：

0. 尝试访问原始垂直轴编号，然后使用“ticktext”。然而，不幸的是我无法获得原始的垂直轴刻度 -->参见： Plotly Python 中的tickformat
1. Ploty 是在 d3 上构建的，如果我们应用“tickformat”，那么格式化能力d3 的被调用。示例如下：

1. Plotly 文档
2. d3.format 链接
3. d3 格式化 GitHub

不过，到目前为止我还不知道一个解决方案。我需要 Latex 的原因是我想将这些图嵌入到我的论文中。

感谢所有愿意花时间解决我的问题的人。

Answer 1

最后我找到了解决方案。我要感谢 @RenaudLN。 Plotly Question中的帖子提醒我了解使用前缀和后缀的可能性。以下代码解决了我的问题

tick_Sett_Y = {
            "tickprefix": r"$" ,
            "ticksuffix": r"$",
        }

tick_Coll["yaxis1"] = tick_Sett_Y.copy()

# apply changes
fig.update_layout(tick_Coll)