如何在Matplotlib中高效设置本地样式文本？含图文并排需求

1. 无需LaTeX的带样式文本显示 #

Matplotlib原生支持解析HTML格式标签，无需启用LaTeX就能快速实现粗体、斜体样式，完全替代冗余的LaTeX命令：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.text(0, 0, '<b>This should be bold</b>, <i>this should be italics</i> and this should be a normal style.', 
         fontsize=12)
plt.show()

直接用<b>（粗体）、<i>（斜体）标签即可，默认配置下就能生效，速度远快于LaTeX渲染。

2. 绘图、带样式文本、表格并排布局方案 #

用GridSpec划分布局区域，分别在对应子区域添加绘图、文本和表格，无需手动计算位置，布局灵活可控：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

# 创建1行3列的布局，调整各区域宽度比例
fig = plt.figure(figsize=(12, 5))
gs = GridSpec(1, 3, width_ratios=[2, 1, 1])

# 第一个区域：绘制图表
ax_plot = fig.add_subplot(gs[0])
ax_plot.plot([1,2,3], [4,5,1])
ax_plot.set_title('示例图表')

# 第二个区域：显示带样式文本（隐藏坐标轴）
ax_text = fig.add_subplot(gs[1])
ax_text.axis('off')
ax_text.text(0.1, 0.5, 
             '<b>This should be bold</b>, <i>this should be italics</i> and this should be a normal style.',
             fontsize=12, va='center')

# 第三个区域：添加表格（隐藏坐标轴）
ax_table = fig.add_subplot(gs[2])
ax_table.axis('off')
# 表格数据
table_data = [['类别A', 10], ['类别B', 20], ['类别C', 15]]
table = ax_table.table(cellText=table_data, colLabels=['名称', '数值'], loc='center')
table.set_fontsize(12)

plt.tight_layout()
plt.show()

通过GridSpec的width_ratios可以自由调整各模块的宽度占比，文本区域隐藏坐标轴后完全作为纯文本展示区，表格直接通过table对象生成，样式和位置都能灵活调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Plop