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令和8年2月7日 （土）

📈 Morse方程式

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_1013_Morse方程式
xy_1013 = [(0,1.952492442) \
, (0.046875,1.175695122) \
, (0.09375,0.571349463) \
, (0.140625,0.106423709) \
, (0.1875,-0.246148957) \
, (0.234375,-0.50851866) \
, (0.28125,-0.698785303) \
, (0.328125,-0.8317146) \
, (0.375,-0.919329563) \
, (0.421875,-0.971398951) \
, (0.46875,-0.995840465) \
, (0.515625,-0.999053406) \
, (0.5625,-0.986193022) \
, (0.609375,-0.961396621) \
, (0.65625,-0.927969829) \
, (0.703125,-0.888539911) \
, (0.75,-0.845181878) \
, (0.796875,-0.799522132) \
, (0.84375,-0.75282356) \
, (0.890625,-0.706055336) \
, (0.9375,-0.659950096) \
, (0.984375,-0.615050717) \
, (1.03125,-0.571748537) \
, (1.078125,-0.530314514) \
, (1.125,-0.490924595) \
, (1.171875,-0.453680318) \
, (1.21875,-0.418625499) \
, (1.265625,-0.385759711) \
, (1.3125,-0.355049143) \
, (1.359375,-0.326435294) \
, (1.40625,-0.299841928) \
, (1.453125,-0.275180583) \
, (1.5,-0.252354928) \
, (1.546875,-0.231264157) \
, (1.59375,-0.211805639) \
, (1.640625,-0.193876926) \
, (1.6875,-0.177377283) \
, (1.734375,-0.162208805) \
, (1.78125,-0.148277223) \
, (1.828125,-0.135492453) \
, (1.875,-0.123768951) \
, (1.921875,-0.113025907) \
, (1.96875,-0.103187323) \
, (2.015625,-0.09418199) \
, (2.0625,-0.085943413) \
, (2.109375,-0.078409664) \
, (2.15625,-0.071523214) \
, (2.203125,-0.065230735) \
, (2.25,-0.059482885) \
, (2.296875,-0.054234084) \
, (2.34375,-0.049442294) \
, (2.390625,-0.045068787) \
, (2.4375,-0.041077933) \
, (2.484375,-0.037436981) \
, (2.53125,-0.034115856) \
, (2.578125,-0.031086963) \
, (2.625,-0.028324999) \
, (2.671875,-0.025806784) \
, (2.71875,-0.023511089) \
, (2.765625,-0.021418485) \
, (2.8125,-0.019511198) \
, (2.859375,-0.01777298) \
, (2.90625,-0.016188974) \
, (2.953125,-0.014745611) \
]
z_1013 = [list(t) for t in zip(*xy_1013)]; x_1013 = z_1013[0]; y_1013 = z_1013[1]

ax.scatter(x_1013, y_1013)
ax.plot(x_1013, y_1013)
ax.annotate('ID=1013' \
, xy=(np.mean(x_1013),np.mean(y_1013)) \
, xytext=(np.mean(x_1013)+ np.std(y_1013), np.mean(y_1013) + np.std(y_1013)) \
, 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=1013

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管理運用 ： 山形大学 学術情報基盤センター

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