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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()
#----------------
#_📈_1125_有機半導体を担持した電極を用いたセルのアドミタンスと洗浄溶液の双極子モーメントの関係
xy_1125 = [(,) \
]
z_1125 = [list(t) for t in zip(*xy_1125)]; x_1125 = z_1125[0]; y_1125 = z_1125[1]
ax.scatter(x_1125, y_1125)
ax.plot(x_1125, y_1125)
ax.annotate('ID=1125' \
, xy=(np.mean(x_1125),np.mean(y_1125)) \
, xytext=(np.mean(x_1125)+ np.std(y_1125), np.mean(y_1125) + np.std(y_1125)) \
, 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 | 6 |
| ymin | 0 |
| ymax | 0.9 |
,[]
| 名称 | グラフ | 説明 |
|---|---|---|
| 指数関数 |
|
python
+matplotlib
|
| 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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