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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()
#----------------
#_📈_1140_低粘性炭素分散液を使用した活物質スラリーの濃度と粘度(NMC)
xy_1140 = [(0,150) \
, (1.960784314,195) \
, (4.761904762,166) \
]
z_1140 = [list(t) for t in zip(*xy_1140)]; x_1140 = z_1140[0]; y_1140 = z_1140[1]
ax.scatter(x_1140, y_1140)
ax.plot(x_1140, y_1140)
ax.annotate('ID=1140' \
, xy=(np.mean(x_1140),np.mean(y_1140)) \
, xytext=(np.mean(x_1140)+ np.std(y_1140), np.mean(y_1140) + np.std(y_1140)) \
, 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 | 10 |
| ymin | 0 |
| ymax | 200 |
,[0 150 ],[1.960784314 195 ],[4.761904762 166 ],[]
| 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 |
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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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