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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()
#----------------
#_📈_1050_2',4',5',7'-テトラブロモフルオレセイン, 二ナトリウム塩の分子軌道法によるUV-VIS
xy_1050 = [(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) \
, (136.3636,0) \
, (151.5152,10.3696) \
, (166.6667,2703.9692) \
, (181.8182,28927.5009) \
, (196.9697,47375.392) \
, (212.1212,55712.7705) \
, (227.2727,57676.7411) \
, (242.4242,20483.9043) \
, (257.5758,29346.6007) \
, (272.7273,23084.1728) \
, (287.8788,26356.2063) \
, (303.0303,24093.9688) \
, (318.1818,13899.3743) \
, (333.3333,4187.3221) \
, (348.4848,980.9496) \
, (363.6364,633.7155) \
, (378.7879,3344.2566) \
, (393.9394,15897.9707) \
, (409.0909,42335.6099) \
, (424.2424,68624.0152) \
, (439.3939,74255.2247) \
, (454.5455,57878.975) \
, (469.697,34575.2854) \
, (484.8485,16650.3053) \
, (500,6737.225) \
, (515.1515,2369.9218) \
, (530.303,745.385) \
, (545.4545,214.5409) \
, (560.6061,57.6084) \
, (575.7576,14.664) \
, (590.9091,3.5858) \
, (606.0606,0) \
, (621.2121,0) \
, (636.3636,0) \
, (651.5152,0) \
, (666.6667,0) \
, (681.8182,0) \
, (696.9697,0) \
, (712.1212,0) \
, (727.2727,0) \
, (742.4242,0) \
, (757.5758,0) \
, (772.7273,0) \
, (787.8788,0) \
, (803.0303,0) \
, (818.1818,0) \
, (833.3333,0) \
, (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_1050 = [list(t) for t in zip(*xy_1050)]; x_1050 = z_1050[0]; y_1050 = z_1050[1]
ax.scatter(x_1050, y_1050)
ax.plot(x_1050, y_1050)
ax.annotate('ID=1050' \
, xy=(np.mean(x_1050),np.mean(y_1050)) \
, xytext=(np.mean(x_1050)+ np.std(y_1050), np.mean(y_1050) + np.std(y_1050)) \
, 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 | 80000 |
,[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 0 ],[151.5152 10.3696 ],[166.6667 2703.9692 ],[181.8182 28927.5009 ],[196.9697 47375.392 ],[212.1212 55712.7705 ],[227.2727 57676.7411 ],[242.4242 20483.9043 ],[257.5758 29346.6007 ],[272.7273 23084.1728 ],[287.8788 26356.2063 ],[303.0303 24093.9688 ],[318.1818 13899.3743 ],[333.3333 4187.3221 ],[348.4848 980.9496 ],[363.6364 633.7155 ],[378.7879 3344.2566 ],[393.9394 15897.9707 ],[409.0909 42335.6099 ],[424.2424 68624.0152 ],[439.3939 74255.2247 ],[454.5455 57878.975 ],[469.697 34575.2854 ],[484.8485 16650.3053 ],[500 6737.225 ],[515.1515 2369.9218 ],[530.303 745.385 ],[545.4545 214.5409 ],[560.6061 57.6084 ],[575.7576 14.664 ],[590.9091 3.5858 ],[606.0606 0 ],[621.2121 0 ],[636.3636 0 ],[651.5152 0 ],[666.6667 0 ],[681.8182 0 ],[696.9697 0 ],[712.1212 0 ],[727.2727 0 ],[742.4242 0 ],[757.5758 0 ],[772.7273 0 ],[787.8788 0 ],[803.0303 0 ],[818.1818 0 ],[833.3333 0 ],[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
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| 逆ネルンスト |
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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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