import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1111_マイクロプレートリーダーを使ったときのクロロゲン酸の終濃度 vs 吸光度 xy_1111 = [(0.000022579735,0.349333333) \ , (0.000045159469,0.758666667) \ , (0.000067739204,1.156666667) \ , (0.000090318939,1.558) \ , (0.000112898673,1.917333333) \ ] z_1111 = [list(t) for t in zip(*xy_1111)]; x_1111 = z_1111[0]; y_1111 = z_1111[1] ax.scatter(x_1111, y_1111) ax.plot(x_1111, y_1111) ax.annotate('ID=1111' \ , xy=(np.mean(x_1111),np.mean(y_1111)) \ , xytext=(np.mean(x_1111)+ np.std(y_1111), np.mean(y_1111) + np.std(y_1111)) \ , 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 | 0.00012 |
ymin | 0 |
ymax | 2 |
,[0.000022579735,0.349333333 ],[0.000045159469,0.758666667 ],[0.000067739204,1.156666667 ],[0.000090318939,1.558 ],[0.000112898673,1.917333333 ],[]
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。 |
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