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令和8年2月25日 （水）

📈 TINUVIN 144の分子軌道計算によるUV Vis

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_1090_TINUVIN 144の分子軌道計算によるUV Vis
xy_1090 = [(0.0000,0.0000) \
, (15.1515,0.0000) \
, (30.3030,0.0000) \
, (45.4545,0.0000) \
, (60.6061,0.0000) \
, (75.7576,0.0000) \
, (90.9091,0.0000) \
, (106.0606,0.0000) \
, (121.2121,10.8815) \
, (136.3636,479.3221) \
, (151.5152,2495.3736) \
, (166.6667,4705.8973) \
, (181.8182,4177.6794) \
, (196.9697,7693.2667) \
, (212.1212,8911.2228) \
, (227.2727,30494.6034) \
, (242.4242,34178.1647) \
, (257.5758,16400.4507) \
, (272.7273,11857.1815) \
, (287.8788,4831.7026) \
, (303.0303,8732.4388) \
, (318.1818,16147.7301) \
, (333.3333,16043.6319) \
, (348.4848,9527.8268) \
, (363.6364,6578.2138) \
, (378.7879,7466.1776) \
, (393.9394,6988.7907) \
, (409.0909,4342.7190) \
, (424.2424,1861.1489) \
, (439.3939,590.1401) \
, (454.5455,159.6665) \
, (469.6970,97.2978) \
, (484.8485,238.6686) \
, (500.0000,603.4461) \
, (515.1515,1213.0790) \
, (530.3030,1975.8717) \
, (545.4545,2688.2716) \
, (560.6061,3137.3987) \
, (575.7576,3212.7212) \
, (590.9091,2942.6854) \
, (606.0606,2450.8545) \
, (621.2121,1882.3484) \
, (636.3636,1349.3633) \
, (651.5152,912.2357) \
, (666.6667,586.8319) \
, (681.8182,361.9903) \
, (696.9697,215.5514) \
, (712.1212,124.6183) \
, (727.2727,70.3011) \
, (742.4242,38.8667) \
, (757.5758,21.1381) \
, (772.7273,11.3462) \
, (787.8788,6.0280) \
, (803.0303,3.1776) \
, (818.1818,1.6657) \
, (833.3333,0.8698) \
, (848.4848,0.4533) \
, (863.6364,0.2360) \
, (878.7879,0.1230) \
, (893.9394,0.0642) \
, (909.0909,0.0000) \
, (924.2424,0.0000) \
, (939.3939,0.0000) \
, (954.5455,0.0000) \
, (969.6970,0.0000) \
, (984.8485,0.0000) \
]
z_1090 = [list(t) for t in zip(*xy_1090)]; x_1090 = z_1090[0]; y_1090 = z_1090[1]

ax.scatter(x_1090, y_1090)
ax.plot(x_1090, y_1090)
ax.annotate('ID=1090' \
, xy=(np.mean(x_1090),np.mean(y_1090)) \
, xytext=(np.mean(x_1090)+ np.std(y_1090), np.mean(y_1090) + np.std(y_1090)) \
, 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=1090

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