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令和8年2月22日 (日)
⇒#1096@グラフ;

📈 DM-B-CDとAIBN分子間距離dと生成熱の関係(極小付近)

1096_DM-B-CDとAIBN分子間距離dと生成熱の関係(極小付近)
👨‍🏫 0
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_1096_DM-B-CDとAIBN分子間距離dと生成熱の関係(極小付近) 
xy_1096 = [(6.5,-5797.475921) \
, (6.6,-5798.290042) \
, (6.65,-5798.515046) \
, (6.690 ,-5798.620215) \
, (6.700 ,-5798.637394) \
, (6.710 ,-5798.650383) \
, (6.720 ,-5798.660439) \
, (6.730 ,-5798.666724) \
, (6.740 ,-5798.670076) \
, (6.744 ,-5798.670076) \
, (6.750 ,-5798.669657) \
, (6.760 ,-5798.666724) \
, (6.770 ,-5798.660439) \
, (6.780 ,-5798.651221) \
, (6.790 ,-5798.639489) \
, (6.800 ,-5798.624824) \
, (6.850 ,-5798.512951) \
, (6.900 ,-5798.344093) \
, (7.000 ,-5797.871878) \
]
z_1096 = [list(t) for t in zip(*xy_1096)]; x_1096 = z_1096[0]; y_1096 = z_1096[1]

ax.scatter(x_1096, y_1096)
ax.plot(x_1096, y_1096)
ax.annotate('ID=1096' \
, xy=(np.mean(x_1096),np.mean(y_1096)) \
, xytext=(np.mean(x_1096)+ np.std(y_1096), np.mean(y_1096) + np.std(y_1096)) \
, 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 DM-B-CDとAIBN分子間距離dと生成熱の関係(極小付近)

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 DM-B-CDとAIBN分子間距離dと生成熱の関係(極小付近)

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 DM-B-CDとAIBN分子間距離dと生成熱の関係(極小付近)

xmin6.5
xmax7
ymin-5799
ymax-5797
6.5 -5797.475921 6.6 -5798.290042 6.65 -5798.515046 6.690 -5798.620215 6.700 -5798.637394 6.710 -5798.650383 6.720 -5798.660439 6.730 -5798.666724 6.740 -5798.670076 6.744 -5798.670076 6.750 -5798.669657 6.760 -5798.666724 6.770 -5798.660439 6.780 -5798.651221 6.790 -5798.639489 6.800 -5798.624824 6.850 -5798.512951 6.900 -5798.344093 7.000 -5797.871878

,[6.5 -5797.475921 ],[6.6 -5798.290042 ],[6.65 -5798.515046 ],[6.690 -5798.620215 ],[6.700 -5798.637394 ],[6.710 -5798.650383 ],[6.720 -5798.660439 ],[6.730 -5798.666724 ],[6.740 -5798.670076 ],[6.744 -5798.670076 ],[6.750 -5798.669657 ],[6.760 -5798.666724 ],[6.770 -5798.660439 ],[6.780 -5798.651221 ],[6.790 -5798.639489 ],[6.800 -5798.624824 ],[6.850 -5798.512951 ],[6.900 -5798.344093 ],[7.000 -5797.871878]

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=1096" />
<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=1096"> DM-B-CDとAIBN分子間距離dと生成熱の関係(極小付近) </a>
<div> </div>
</figcaption>
</figure>
<!-- 図図図図図 図図図図図 -->

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