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latexify，一个强大的 python 库
大家好，我是小寒。
今天给大家分享一个强大的 python 库，latexify。
在深入了解 Latexify 之前，我们首先了解一下什么是 LaTeX 。
为什么使用 Latexify ？
易于使用：它可以将 Python 函数、方程或类似 NumPy 的表达式直接转换为LaTeX代码，无需手动转换。
节省时间：通过以编程方式生成 LaTeX 代码来加快工作流程。 兼容性：创建的 LaTeX 代码可以嵌入到 Jupyter 笔记本、论文、演示文稿或网站中。
可读性：使你的方程看起来专业且易于理解，这对于学术或研究目的特别有用。
初体验
库的安装
pip install latexify-py基本用法
import latexify
import math@latexify.expression
def sum(a, b):
return a + b@latexify.with_latex
def exponential(x):
return math.exp(x)
exponential@latexify.with_latex
def quadratic(a, b, c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a), (-b - math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)
quadratic@latexify.expression
def quadratic(a, b, c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a), (-b - math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)
quadratic高级功能
@latexify.with_latex
def piecewise(x):
if x < 0:
return -x
else:
return x**2
piecewiseidentifiers = {
"jaccard_similarity": "J",
"a": "A",
"b": "B",
"len": "cardinality"
}
@latexify.function(use_set_symbols=True, identifiers=identifiers)
def jaccard_similarity(a, b):
return len(a & b) / len(a | b)
jaccard_similarity虽然 Latexify 是一个强大的工具，但它也有一些局限性。
最后
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往期回顾
Fashion-MNIST 服装图片分类-Pytorch实现
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