在数据科学与人工智能的应用中，Python无疑是流行的编程语言之一。从数据处理、算法构建到模型训练，Python几乎贯穿了每一个技术环节。然而，随着项目复杂性的增加，公式表达的需求也在增长。特别是当我们将算法公式化呈现给读者或评审时，清晰、美观的公式表达尤为重要。而Latex作为公式编辑的标准，拥有强大而广泛的应用。

不过，Python代码到Latex的转换往往手工繁琐，效率较低。在这种情况下，latexify可以让Python代码可以一键转化为Latex公式，使得代码与数学公式之间的转换变得流畅而便捷。

我们在《Handcalcs，让python科学计算过程更清晰》介绍类似功能，相对于Handcalcs 来说latexify更方便、功能更强大。从github 星星上可以看出latexify 更受欢迎。

latexify 是什么

latexify 是一个 Python 包，可以将一段 Python 源代码编译为对应的 LaTeX 表达式。

latexify 提供以下功能：

库函数，用于将 Python 源代码基于抽象语法树（AST）编译为 LaTeX 表达式。
使用IPython 类、装饰器(Decorators)，用于美化显示已编译的函数。Notebook 内良好展现。
可以将python code 逆向为伪代码，方便展示算法，也支持数学符号。

安装 latexify

pip install   latexify-py

在 Notebook 中使用 latexify

latexify.function 装饰器函数可以将您的函数包装成相应的 LaTeX 公式进行美化显示。Jupyter kernel 会识别此包装器，并尝试以 LaTeX 格式显示，而不是原始函数。以下代码示例：

import mathimport latexify
@latexify.functiondef solve(a,b,c):  return (-b +math.sqrt(b**2-4*a*c))/(2*a)  solve

@latexify.functiondef F(n):  if n==0:    return 0  elif n==1:    return 1  else:    return F(x-1)+F(n-2)F

调用装饰器包装后的函数时，其行为与原始函数完全一致。

对装饰器包装后的函数应用 str 将返回对应的 LaTeX 源代码。

latexify.expression 的功能与 latexify.function 类似，但它在输出时不包含函数签名。

@latexify.expressiondef


    
 solve(a, b, c):    return (-b + math.sqrt(b**2 - 4 * a * c)) / (2 * a)
solve

直接获取 LaTeX 表达式

也可以使用 latexify.get_latex，它接收一个函数并直接返回该函数对应的 LaTeX 表达式。latexify.get_latex 可以应用与 latexify.function 相同的参数。

def solve(a, b, c):    return (-b + math.sqrt(b**2 - 4 * a * c)) / (2 * a)
latexify.get_latex(solve)

使用简化公式和数学符号表示

latexify支持转LaTeX的两个重要参数：

reduce_assignments=True：

该参数用于简化赋值操作的显示。设置为 True 时，latexify 会将不必要的变量赋值过程省略，直接在公式中使用简化后的表达。例如，在上述代码中，这意味着 cos_t 和 sin_t 的定义可能会直接嵌入矩阵表达式中，而不是先单独展示赋值步骤。

use_math_symbols=True：

该参数用于将代码中的常见数学函数（例如 cos、sin 等）转换为对应的数学符号表示。设置为 True 时，latexify 会自动将 math.cos、math.sin 等函数用 LaTeX 中的 \cos 和 \sin 表达式替代，使公式看起来更符合数学标准的书写格式。

这两个参数的结合使得生成的 LaTeX 表达式更加简洁美观，同时符合数学规范。

@latexify.function(use_math_symbols=True)def greek(alpha, beta, gamma, Omega):  return alpha * beta + math.gamma(gamma) + Omega
greek

@latexify.function(reduce_assignments=True, use_math_symbols=True)def transform(x, y, a, b, theta, s, t):  cos_t = math.cos(theta)  sin_t = math.sin(theta)  scale = np.array([[a, 0, 0], [0, b, 0], [0, 0, 1]])  rotate = np.array([[cos_t, -sin_t, 0], [sin_t, cos_t, 0], [0, 0, 1]])  move = np.array([[1, 0, s], [0, 1, t], [0, 0, 1]])  return move @ rotate @ scale @ np.array([[x], [y], [1]])
transform

生成伪代码

latexify.algorithmic 生成的是伪代码，这种格式特别适合用于算法的表达。伪代码以一种简洁明了的方式描述了算法的核心逻辑，而不需要关注具体的编程语法。通过使用伪代码能够更容易理解算法的步骤和思路，而不被实现细节所干扰；伪代码可以清晰地传达算法的意图，方便在学术论文、技术文档或教学材料中进行展示。

@latexify.algorithmicdef fib(x):  if x == 0:    return 0  elif x == 1


    
:    return 1  else:    return fib(x-1) + fib(x-2)
fib

@latexify.algorithmicdef collatz(x):  n = 0  while x > 1:    n = n + 1    if x % 2 == 0:      x = x // 2    else:      x = 3 * x + 1  return n
collatz

latexify 是一个强大的 Python 包，旨在简化 Python 代码转化 LaTeX 公式。通过使用装饰器，用户可以轻松将函数美化为对应的 LaTeX 表达式，生成清晰的公式和伪代码，特别适合数据科学和人工智能领域的算法展示。它不仅支持简化赋值和数学符号表示，还能以伪代码的形式表达算法逻辑，使得代码的表达更为直观和规范。