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令和8年2月21日 (土)
⇒#1051@グラフ;

📈 クロロゲン酸の分子軌道計算によるUV Transitions

1051_クロロゲン酸の分子軌道計算によるUV Transitions
👨‍🏫 0
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_1051_クロロゲン酸の分子軌道計算によるUV Transitions 
xy_1051 = [(0,0) \
, (15.1515,0) \
, (30.303,0) \
, (45.4545,0) \
, (60.6061,0) \
, (75.7576,0) \
, (90.9091,0) \
, (106.0606,0.0276) \
, (121.2121,433.1879) \
, (136.3636,8167.6438) \
, (151.5152,9804.1501) \
, (166.6667,10187.4484) \
, (181.8182,17495.4358) \
, (196.9697,49834.971) \
, (212.1212,7527.0185) \
, (227.2727,34508.9858) \
, (242.4242,3268.0239) \
, (257.5758,280.5529) \
, (272.7273,12178.2031) \
, (287.8788,50859.9296) \
, (303.0303,43812.0151) \
, (318.1818,12934.5444) \
, (333.3333,1657.6921) \
, (348.4848,118.1639) \
, (363.6364,7.8615) \
, (378.7879,0.6253) \
, (393.9394,0.0601) \
, (409.0909,0.0042) \
, (424.2424,0) \
, (439.3939,0) \
, (454.5455,0) \
, (469.697,0) \
, (484.8485,0) \
, (500,0) \
, (515.1515,0) \
, (530.303,0) \
, (545.4545,0) \
, (560.6061,0) \
, (575.7576,0) \
, (590.9091,0) \
, (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_1051 = [list(t) for t in zip(*xy_1051)]; x_1051 = z_1051[0]; y_1051 = z_1051[1]

ax.scatter(x_1051, y_1051)
ax.plot(x_1051, y_1051)
ax.annotate('ID=1051' \
, xy=(np.mean(x_1051),np.mean(y_1051)) \
, xytext=(np.mean(x_1051)+ np.std(y_1051), np.mean(y_1051) + np.std(y_1051)) \
, arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
#----------------

plt.show()
  1 python コード

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

  2 クロロゲン酸の分子軌道計算によるUV Transitions

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

  3 canvas クロロゲン酸の分子軌道計算によるUV Transitions

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。


  4 google chart APIを使った描画

  5 クロロゲン酸の分子軌道計算によるUV Transitions

xmin0
xmax1000
ymin0
ymax60000
0 0 15.1515 0 30.303 0 45.4545 0 60.6061 0 75.7576 0 90.9091 0 106.0606 0.0276 121.2121 433.1879 136.3636 8167.6438 151.5152 9804.1501 166.6667 10187.4484 181.8182 17495.4358 196.9697 49834.971 212.1212 7527.0185 227.2727 34508.9858 242.4242 3268.0239 257.5758 280.5529 272.7273 12178.2031 287.8788 50859.9296 303.0303 43812.0151 318.1818 12934.5444 333.3333 1657.6921 348.4848 118.1639 363.6364 7.8615 378.7879 0.6253 393.9394 0.0601 409.0909 0.0042 424.2424 0 439.3939 0 454.5455 0 469.697 0 484.8485 0 500 0 515.1515 0 530.303 0 545.4545 0 560.6061 0 575.7576 0 590.9091 0 606.0606 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

,[0 0 ],[15.1515 0 ],[30.303 0 ],[45.4545 0 ],[60.6061 0 ],[75.7576 0 ],[90.9091 0 ],[106.0606 0.0276 ],[121.2121 433.1879 ],[136.3636 8167.6438 ],[151.5152 9804.1501 ],[166.6667 10187.4484 ],[181.8182 17495.4358 ],[196.9697 49834.971 ],[212.1212 7527.0185 ],[227.2727 34508.9858 ],[242.4242 3268.0239 ],[257.5758 280.5529 ],[272.7273 12178.2031 ],[287.8788 50859.9296 ],[303.0303 43812.0151 ],[318.1818 12934.5444 ],[333.3333 1657.6921 ],[348.4848 118.1639 ],[363.6364 7.8615 ],[378.7879 0.6253 ],[393.9394 0.0601 ],[409.0909 0.0042 ],[424.2424 0 ],[439.3939 0 ],[454.5455 0 ],[469.697 0 ],[484.8485 0 ],[500 0 ],[515.1515 0 ],[530.303 0 ],[545.4545 0 ],[560.6061 0 ],[575.7576 0 ],[590.9091 0 ],[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 ],[]

図形と関数

  1 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

  2 数式の例
数式 意味 説明
y = a x + b 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。

p V = n R T
気体の状態方程式 1662~1802 左辺 pV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。
E = E0 - RT nF ln K
ネルンストの式 1889
S = k B ln W
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。

👨‍🏫 数式の表現、量の表現 👨‍🏫 ウルフラムアルファ(WolframAlpha) 👨‍🏫 計算式のページ(フォーム)
<!-- 図図図図図 図図図図図 -->
<figure>
<img src="https://a.yamagata-u.ac.jp/amenity/Laboratory/xyGraphImage.aspx?id=1051" />
<figcaption>
<a href="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/Plot/Plot_Index.asp">Fig</a> <a href="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/Plot/@Plot.asp?nxyGraphID=1051"> クロロゲン酸の分子軌道計算によるUV Transitions </a>
<div> </div>
</figcaption>
</figure>
<!-- 図図図図図 図図図図図 -->

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