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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()
#----------------
#_📈_1148_キャパシターB-100-φ
xy_1148 = [(1.7,-45) \
, (2.7,-37) \
, (3.7,-33) \
, (4.7,-30) \
, (5.7,-26) \
, (6.7,-24) \
, (7.7,-22) \
, (8.7,-21) \
, (9.7,-19) \
, (10.7,-17) \
, (11.7,-15) \
, (12.7,-15) \
, (13.7,-15) \
, (14.7,-14) \
, (15.7,-14) \
, (19.7,-13) \
, (20.7,-13) \
, (30.17,-13) \
, (40.17,-13) \
, (50.17,-13) \
, (60.17,-14) \
, (70.17,-16) \
, (83.17,-17) \
, (93.17,-18) \
, (131.7,-21) \
, (231.7,-30) \
, (331.7,-36) \
, (431.7,-42) \
, (531.7,-47) \
, (631.7,-52) \
, (731.7,-54) \
, (831.7,-58) \
, (931.7,-61) \
, (1031,-63) \
, (2357,-73) \
, (3357,-76) \
, (4357,-78) \
, (27370,-81) \
, (37370,-80) \
, (43570,-80) \
, (57370,-79) \
, (67370,-79) \
, (77370,-78) \
, (87990,-78) \
, (99990,-77) \
]
z_1148 = [list(t) for t in zip(*xy_1148)]; x_1148 = z_1148[0]; y_1148 = z_1148[1]
ax.scatter(x_1148, y_1148)
ax.plot(x_1148, y_1148)
ax.annotate('ID=1148' \
, xy=(np.mean(x_1148),np.mean(y_1148)) \
, xytext=(np.mean(x_1148)+ np.std(y_1148), np.mean(y_1148) + np.std(y_1148)) \
, 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 | -180 |
| ymax | 180 |
,[1.7 -45 ],[2.7 -37 ],[3.7 -33 ],[4.7 -30 ],[5.7 -26 ],[6.7 -24 ],[7.7 -22 ],[8.7 -21 ],[9.7 -19 ],[10.7 -17 ],[11.7 -15 ],[12.7 -15 ],[13.7 -15 ],[14.7 -14 ],[15.7 -14 ],[19.7 -13 ],[20.7 -13 ],[30.17 -13 ],[40.17 -13 ],[50.17 -13 ],[60.17 -14 ],[70.17 -16 ],[83.17 -17 ],[93.17 -18 ],[131.7 -21 ],[231.7 -30 ],[331.7 -36 ],[431.7 -42 ],[531.7 -47 ],[631.7 -52 ],[731.7 -54 ],[831.7 -58 ],[931.7 -61 ],[1031 -63 ],[2357 -73 ],[3357 -76 ],[4357 -78 ],[27370 -81 ],[37370 -80 ],[43570 -80 ],[57370 -79 ],[67370 -79 ],[77370 -78 ],[87990 -78 ],[99990 -77 ],[]
| 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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