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令和8年2月7日 （土）

📈 吸着等温線（ラングミュア型）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) 
fig, ax = plt.subplots()

#----------------
#_📈_1012_吸着等温線（ラングミュア型）
xy_1012 = [(0,0) \
, (0.015625,0.135135135) \
, (0.03125,0.238095238) \
, (0.046875,0.319148936) \
, (0.0625,0.384615385) \
, (0.078125,0.438596491) \
, (0.09375,0.483870968) \
, (0.109375,0.52238806) \
, (0.125,0.555555556) \
, (0.140625,0.584415584) \
, (0.15625,0.609756098) \
, (0.171875,0.632183908) \
, (0.1875,0.652173913) \
, (0.203125,0.670103093) \
, (0.21875,0.68627451) \
, (0.234375,0.700934579) \
, (0.25,0.714285714) \
, (0.265625,0.726495726) \
, (0.28125,0.737704918) \
, (0.296875,0.748031496) \
, (0.3125,0.757575758) \
, (0.328125,0.766423358) \
, (0.34375,0.774647887) \
, (0.359375,0.782312925) \
, (0.375,0.789473684) \
, (0.390625,0.796178344) \
, (0.40625,0.802469136) \
, (0.421875,0.808383234) \
, (0.4375,0.813953488) \
, (0.453125,0.81920904) \
, (0.46875,0.824175824) \
, (0.484375,0.828877005) \
, (0.5,0.833333333) \
, (0.515625,0.837563452) \
, (0.53125,0.841584158) \
, (0.546875,0.845410628) \
, (0.5625,0.849056604) \
, (0.578125,0.852534562) \
, (0.59375,0.855855856) \
, (0.609375,0.859030837) \
, (0.625,0.862068966) \
, (0.640625,0.864978903) \
, (0.65625,0.867768595) \
, (0.671875,0.870445344) \
, (0.6875,0.873015873) \
, (0.703125,0.875486381) \
, (0.71875,0.877862595) \
, (0.734375,0.880149813) \
, (0.75,0.882352941) \
, (0.765625,0.884476534) \
, (0.78125,0.886524823) \
, (0.796875,0.888501742) \
, (0.8125,0.890410959) \
, (0.828125,0.892255892) \
, (0.84375,0.894039735) \
, (0.859375,0.895765472) \
, (0.875,0.897435897) \
, (0.890625,0.899053628) \
, (0.90625,0.900621118) \
, (0.921875,0.902140673) \
, (0.9375,0.903614458) \
, (0.953125,0.90504451) \
, (0.96875,0.906432749) \
, (0.984375,0.90778098) \
]
z_1012 = [list(t) for t in zip(*xy_1012)]; x_1012 = z_1012[0]; y_1012 = z_1012[1]

ax.scatter(x_1012, y_1012)
ax.plot(x_1012, y_1012)
ax.annotate('ID=1012' \
, xy=(np.mean(x_1012),np.mean(y_1012)) \
, xytext=(np.mean(x_1012)+ np.std(y_1012), np.mean(y_1012) + np.std(y_1012)) \
, arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
#----------------

plt.show()

A4 （210 × 297mm）あるいは少し大きめのレターサイズ（215.9 × 279.4ミリ）が一般的です。 2 カラムとすると 3.34645669291339インチ程度。 アスペクトを 4:3にすれば、2.9インチ×2.1インチぐらいの図が論文投稿の図として適切です。

サーバーサイドスクリプト

サーバーサイドでラスタライズ（bmp,jpg,png）しているので、レスポンシブな表示が可能です。 サーバーサイドでダイナミックに生成している画像なので、ダウンロードだけでなく、リンクもできます。

クライアントサイドスクリプト

クライアントサイドでラスタライズ（bmp,jpg,png）しているので、レスポンシブな表示が可能です。 クライアントサイドでダイナミックに生成している画像なので、ダウンロードはできますが、リンクはできません。

図形と関数

名称	グラフ	説明
指数関数		python + matplotlib import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt xy = [(p, math.exp(p)) for p in \ np.arange(start = - 2, stop = 2, step = 0.1)] z = [list(t) for t in zip(*xy)]; x = z[0]; y = z[1] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) plt.show()
逆ネルンスト		電池の充放電曲線で現れます。
確率曲線
正規分布関数		確率統計で多用されます。 品質管理 でも大切です。

数式の例

数式には、インドアラビア数字、 ラテン文字、 ギリシャ文字、記号など多くの文字が現れます。 文字の多くは、数を表現します。量を数で表現している場合もあります。

数式は、量との量の関係を表現しているので、グラフにできます。

数式で数値を求めるときは、量を単位で割ってから代入します。このような数式を量方程式あるいは 量式*と言います。 単位が指定された数式を 数値方程式 と言います。単位の定義が変わると 数値方程式 の係数も変わります。 文献に記載された 数値方程式 を使う場合は、単位の定義がいつのものなのかを確認する必要があります。

コンピュータ上では直接数式を表現できないため、 TeXを使います。 MathMLを使います。

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https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/Plot/@Plot.asp?nxyGraphID=1012

名称： 教育用公開ウェブサービス

URL： 🔗 https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/

管理運用 ： 山形大学 学術情報基盤センター

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名称： サイバーキャンパス「鷹山」

URL: 🔗 http://amenity.yz.yamagata-u.ac.jp/

管理運用 ： 山形大学 データベースアメニティ研究会

〒992-8510 山形県米沢市城南4丁目3-16