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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1))
fig, ax = plt.subplots()
#----------------
#_📈_1047_（－）-没食子酸エピガロカテキンの分子軌道計算によるUV Transitions
xy_1047 = [(0,0) \
, (15.1515,0) \
, (30.303,0) \
, (45.4545,0) \
, (60.6061,0) \
, (75.7576,0) \
, (90.9091,0) \
, (106.0606,0) \
, (121.2121,0) \
, (136.3636,3444.0107) \
, (151.5152,1661.6065) \
, (166.6667,2950.3531) \
, (181.8182,6788.9715) \
, (196.9697,194291.9946) \
, (212.1212,78723.1203) \
, (227.2727,10376.7353) \
, (242.4242,11332.9244) \
, (257.5758,5621.8857) \
, (272.7273,4083.7903) \
, (287.8788,4848.2966) \
, (303.0303,7493.0567) \
, (318.1818,13574.9973) \
, (333.3333,11492.5559) \
, (348.4848,5254.7057) \
, (363.6364,5171.392) \
, (378.7879,7848.1288) \
, (393.9394,8286.9124) \
, (409.0909,6837.9204) \
, (424.2424,5437.5086) \
, (439.3939,4243.6212) \
, (454.5455,3023.9406) \
, (469.697,2062.177) \
, (484.8485,1650.2366) \
, (500,1767.974) \
, (515.1515,2167.6472) \
, (530.303,2543.8259) \
, (545.4545,2676.015) \
, (560.6061,2502.3569) \
, (575.7576,2098.9028) \
, (590.9091,1599.859) \
, (606.0606,1122.775) \
, (621.2121,734.2764) \
, (636.3636,452.2647) \
, (651.5152,264.8172) \
, (666.6667,148.6131) \
, (681.8182,80.4982) \
, (696.9697,42.3416) \
, (712.1212,21.7452) \
, (727.2727,10.953) \
, (742.4242,5.4326) \
, (757.5758,2.6625) \
, (772.7273,1.2895) \
, (787.8788,0.6226) \
, (803.0303,0.2994) \
, (818.1818,0.1436) \
, (833.3333,0.0689) \
, (848.4848,0) \
, (863.6364,0) \
, (878.7879,0) \
, (893.9394,0) \
, (909.0909,0) \
, (924.2424,0) \
, (939.3939,0) \
, (954.5455,0) \
, (969.697,0) \
, (984.8485,0) \
]
z_1047 = [list(t) for t in zip(*xy_1047)]; x_1047 = z_1047[0]; y_1047 = z_1047[1]
ax.scatter(x_1047, y_1047)
ax.plot(x_1047, y_1047)
ax.annotate('ID=1047' \
, xy=(np.mean(x_1047),np.mean(y_1047)) \
, xytext=(np.mean(x_1047)+ np.std(y_1047), np.mean(y_1047) + np.std(y_1047)) \
, 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。
| xmin | 0 |
| xmax | 1000 |
| ymin | 0 |
| ymax | 250000 |
,[0 0 ],[15.1515 0 ],[30.303 0 ],[45.4545 0 ],[60.6061 0 ],[75.7576 0 ],[90.9091 0 ],[106.0606 0 ],[121.2121 0 ],[136.3636 3444.0107 ],[151.5152 1661.6065 ],[166.6667 2950.3531 ],[181.8182 6788.9715 ],[196.9697 194291.9946 ],[212.1212 78723.1203 ],[227.2727 10376.7353 ],[242.4242 11332.9244 ],[257.5758 5621.8857 ],[272.7273 4083.7903 ],[287.8788 4848.2966 ],[303.0303 7493.0567 ],[318.1818 13574.9973 ],[333.3333 11492.5559 ],[348.4848 5254.7057 ],[363.6364 5171.392 ],[378.7879 7848.1288 ],[393.9394 8286.9124 ],[409.0909 6837.9204 ],[424.2424 5437.5086 ],[439.3939 4243.6212 ],[454.5455 3023.9406 ],[469.697 2062.177 ],[484.8485 1650.2366 ],[500 1767.974 ],[515.1515 2167.6472 ],[530.303 2543.8259 ],[545.4545 2676.015 ],[560.6061 2502.3569 ],[575.7576 2098.9028 ],[590.9091 1599.859 ],[606.0606 1122.775 ],[621.2121 734.2764 ],[636.3636 452.2647 ],[651.5152 264.8172 ],[666.6667 148.6131 ],[681.8182 80.4982 ],[696.9697 42.3416 ],[712.1212 21.7452 ],[727.2727 10.953 ],[742.4242 5.4326 ],[757.5758 2.6625 ],[772.7273 1.2895 ],[787.8788 0.6226 ],[803.0303 0.2994 ],[818.1818 0.1436 ],[833.3333 0.0689 ],[848.4848 0 ],[863.6364 0 ],[878.7879 0 ],[893.9394 0 ],[909.0909 0 ],[924.2424 0 ],[939.3939 0 ],[954.5455 0 ],[969.697 0 ],[984.8485 0 ],[]
| 名称 | グラフ | 説明 |
|---|---|---|
| 指数関数 |
|
python
+
matplotlib
|
| 逆ネルンスト |
|
電池の充放電曲線で現れます。 |
| 確率曲線 |
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| 正規分布関数 |
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確率統計で多用されます。 品質管理 でも大切です。 |
| 数式 | 意味 | 説明 |
|---|---|---|
| 一次関数 直線 |
数に量の意味はありません。 変数 には、x,y,zのようにアルファベットの後ろの方を使い 定数には、a,b,cのようにアルファベットの前の方を使います。 デカルト座標系では、 図形を表します。 座標の数に量を割り当てたものをグラフやチャートと呼びます。 |
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気体の状態方程式 1662～1802 | 左辺 pV が 仕事、 右辺nRTが熱量で、 エネルギー収支を表す量方程式です。 量方程式なので量を単位で割った数値を代入したり求めたりします。 |
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ネルンストの式 1889 | |
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ボルツマンの式 1877 |
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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