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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()
#----------------
#_📈_1145_キャパシターB-100-I
xy_1145 = [(1.7,1.666666667) \
, (2.7,2.173913043) \
, (3.7,2.564102564) \
, (4.7,2.857142857) \
, (5.7,3.03030303) \
, (6.7,3.333333333) \
, (7.7,3.333333333) \
, (8.7,3.571428571) \
, (9.7,3.571428571) \
, (10.7,2.857142857) \
, (11.7,2.941176471) \
, (12.7,3.125) \
, (13.7,3.571428571) \
, (14.7,2.941176471) \
, (15.7,2.941176471) \
, (19.7,2.941176471) \
, (20.7,3.571428571) \
, (30.17,3.703703704) \
, (40.17,4) \
, (50.17,4) \
, (60.17,4) \
, (70.17,4) \
, (83.17,4.166666667) \
, (93.17,4.166666667) \
, (131.7,4.545454545) \
, (231.7,5.263157895) \
, (331.7,5.882352941) \
, (431.7,6.666666667) \
, (531.7,7.692307692) \
, (631.7,7.692307692) \
, (731.7,8.333333333) \
, (831.7,9.090909091) \
, (931.7,10) \
, (1031,11.11111111) \
, (2357,21.27659574) \
, (3357,29.41176471) \
, (4357,38.46153846) \
, (27370,204.0816327) \
, (37370,270.2702703) \
, (43570,333.3333333) \
, (57370,400) \
, (67370,476.1904762) \
, (77370,526.3157895) \
, (87990,588.2352941) \
, (99990,666.6666667) \
]
z_1145 = [list(t) for t in zip(*xy_1145)]; x_1145 = z_1145[0]; y_1145 = z_1145[1]
ax.scatter(x_1145, y_1145)
ax.plot(x_1145, y_1145)
ax.annotate('ID=1145' \
, xy=(np.mean(x_1145),np.mean(y_1145)) \
, xytext=(np.mean(x_1145)+ np.std(y_1145), np.mean(y_1145) + np.std(y_1145)) \
, 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 | 0.1 |
| xmax | 100000 |
| ymin | 0.1 |
| ymax | 100000 |
,[1.7,1.666666667 ],[2.7,2.173913043 ],[3.7,2.564102564 ],[4.7,2.857142857 ],[5.7,3.03030303 ],[6.7,3.333333333 ],[7.7,3.333333333 ],[8.7,3.571428571 ],[9.7,3.571428571 ],[10.7,2.857142857 ],[11.7,2.941176471 ],[12.7,3.125 ],[13.7,3.571428571 ],[14.7,2.941176471 ],[15.7,2.941176471 ],[19.7,2.941176471 ],[20.7,3.571428571 ],[30.17,3.703703704 ],[40.17,4 ],[50.17,4 ],[60.17,4 ],[70.17,4 ],[83.17,4.166666667 ],[93.17,4.166666667 ],[131.7,4.545454545 ],[231.7,5.263157895 ],[331.7,5.882352941 ],[431.7,6.666666667 ],[531.7,7.692307692 ],[631.7,7.692307692 ],[731.7,8.333333333 ],[831.7,9.090909091 ],[931.7,10 ],[1031,11.11111111 ],[2357,21.27659574 ],[3357,29.41176471 ],[4357,38.46153846 ],[27370,204.0816327 ],[37370,270.2702703 ],[43570,333.3333333 ],[57370,400 ],[67370,476.1904762 ],[77370,526.3157895 ],[87990,588.2352941 ],[99990,666.6666667 ],[]
| 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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