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令和8年2月22日 （日）

📈 塑性流動（非ビンガム流体）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_1014_塑性流動（非ビンガム流体）
xy_1014 = [(0,0.5) \
, (0.015625,0.625) \
, (0.03125,0.676776695) \
, (0.046875,0.716506351) \
, (0.0625,0.75) \
, (0.078125,0.779508497) \
, (0.09375,0.806186218) \
, (0.109375,0.830718914) \
, (0.125,0.853553391) \
, (0.140625,0.875) \
, (0.15625,0.895284708) \
, (0.171875,0.914578099) \
, (0.1875,0.933012702) \
, (0.203125,0.950693909) \
, (0.21875,0.967707173) \
, (0.234375,0.984122918) \
, (0.25,1) \
, (0.265625,1.015388203) \
, (0.28125,1.030330086) \
, (0.296875,1.044862368) \
, (0.3125,1.059016994) \
, (0.328125,1.072821962) \
, (0.34375,1.08630197) \
, (0.359375,1.09947894) \
, (0.375,1.112372436) \
, (0.390625,1.125) \
, (0.40625,1.137377439) \
, (0.421875,1.149519053) \
, (0.4375,1.161437828) \
, (0.453125,1.173145601) \
, (0.46875,1.184653197) \
, (0.484375,1.195970545) \
, (0.5,1.207106781) \
, (0.515625,1.218070331) \
, (0.53125,1.228868987) \
, (0.546875,1.239509973) \
, (0.5625,1.25) \
, (0.578125,1.260345316) \
, (0.59375,1.27055175) \
, (0.609375,1.28062475) \
, (0.625,1.290569415) \
, (0.640625,1.30039053) \
, (0.65625,1.310092587) \
, (0.671875,1.319679816) \
, (0.6875,1.329156198) \
, (0.703125,1.338525492) \
, (0.71875,1.347791248) \
, (0.734375,1.356956825) \
, (0.75,1.366025404) \
, (0.765625,1.375) \
, (0.78125,1.383883476) \
, (0.796875,1.392678554) \
, (0.8125,1.401387819) \
, (0.828125,1.410013736) \
, (0.84375,1.418558654) \
, (0.859375,1.427024811) \
, (0.875,1.435414347) \
, (0.890625,1.443729304) \
, (0.90625,1.451971638) \
, (0.921875,1.460143218) \
, (0.9375,1.468245837) \
, (0.953125,1.476281209) \
, (0.96875,1.484250984) \
, (0.984375,1.492156742) \
]
z_1014 = [list(t) for t in zip(*xy_1014)]; x_1014 = z_1014[0]; y_1014 = z_1014[1]

ax.scatter(x_1014, y_1014)
ax.plot(x_1014, y_1014)
ax.annotate('ID=1014' \
, xy=(np.mean(x_1014),np.mean(y_1014)) \
, xytext=(np.mean(x_1014)+ np.std(y_1014), np.mean(y_1014) + np.std(y_1014)) \
, 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=1014

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