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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()
#----------------
#_📈_1149_キャパシターB-50-I
xy_1149 = [(0.529,2.083333333) \
, (0.709,2.702702703) \
, (0.907,3.448275862) \
, (1.107,4.166666667) \
, (1.307,5) \
, (1.507,5.555555556) \
, (1.7,5.882352941) \
, (2.7,8.333333333) \
, (3.7,9.090909091) \
, (4.7,11.9047619) \
, (5.7,12.82051282) \
, (6.7,13.88888889) \
, (7.7,14.28571429) \
, (8.7,14.49275362) \
, (9.7,14.70588235) \
, (11,15.15151515) \
, (17,15.38461538) \
, (27,15.625) \
, (37,15.625) \
, (47,16.12903226) \
, (57,15.38461538) \
, (67,15.625) \
, (77,15.625) \
, (87,15.625) \
, (97,15.625) \
, (107,15.87301587) \
, (207,16.39344262) \
, (307,16.66666667) \
, (407,16.94915254) \
, (507,17.54385965) \
, (607,18.18181818) \
, (707,18.51851852) \
, (807,18.86792453) \
, (907,18.86792453) \
, (1107,19.23076923) \
, (1207,20.83333333) \
, (1307,20.83333333) \
, (1407,22.22222222) \
, (1707,25) \
, (1807,24.3902439) \
, (2007,25) \
, (2107,25.64102564) \
, (2207,26.31578947) \
, (2307,27.02702703) \
, (2407,27.77777778) \
, (2507,27.77777778) \
, (2607,28.57142857) \
, (2707,29.41176471) \
, (2807,30.3030303) \
, (2907,31.25) \
, (3007,31.25) \
, (4007,37.03703704) \
, (5007,45.45454545) \
, (6007,50) \
, (7000,58.82352941) \
, (8007,66.66666667) \
, (9007,76.92307692) \
, (17000,125) \
, (27000,181.8181818) \
, (37000,238.0952381) \
, (47000,256.4102564) \
, (57000,357.1428571) \
, (67000,400) \
, (77000,454.5454545) \
, (87000,526.3157895) \
, (97000,555.5555556) \
, (99000,588.2352941) \
]
z_1149 = [list(t) for t in zip(*xy_1149)]; x_1149 = z_1149[0]; y_1149 = z_1149[1]
ax.scatter(x_1149, y_1149)
ax.plot(x_1149, y_1149)
ax.annotate('ID=1149' \
, xy=(np.mean(x_1149),np.mean(y_1149)) \
, xytext=(np.mean(x_1149)+ np.std(y_1149), np.mean(y_1149) + np.std(y_1149)) \
, 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 | 1000000 |
,[0.529 2.083333333 ],[0.709 2.702702703 ],[0.907 3.448275862 ],[1.107 4.166666667 ],[1.307 5 ],[1.507 5.555555556 ],[1.7 5.882352941 ],[2.7 8.333333333 ],[3.7 9.090909091 ],[4.7 11.9047619 ],[5.7 12.82051282 ],[6.7 13.88888889 ],[7.7 14.28571429 ],[8.7 14.49275362 ],[9.7 14.70588235 ],[11 15.15151515 ],[17 15.38461538 ],[27 15.625 ],[37 15.625 ],[47 16.12903226 ],[57 15.38461538 ],[67 15.625 ],[77 15.625 ],[87 15.625 ],[97 15.625 ],[107 15.87301587 ],[207 16.39344262 ],[307 16.66666667 ],[407 16.94915254 ],[507 17.54385965 ],[607 18.18181818 ],[707 18.51851852 ],[807 18.86792453 ],[907 18.86792453 ],[1107 19.23076923 ],[1207 20.83333333 ],[1307 20.83333333 ],[1407 22.22222222 ],[1707 25 ],[1807 24.3902439 ],[2007 25 ],[2107 25.64102564 ],[2207 26.31578947 ],[2307 27.02702703 ],[2407 27.77777778 ],[2507 27.77777778 ],[2607 28.57142857 ],[2707 29.41176471 ],[2807 30.3030303 ],[2907 31.25 ],[3007 31.25 ],[4007 37.03703704 ],[5007 45.45454545 ],[6007 50 ],[7000 58.82352941 ],[8007 66.66666667 ],[9007 76.92307692 ],[17000 125 ],[27000 181.8181818 ],[37000 238.0952381 ],[47000 256.4102564 ],[57000 357.1428571 ],[67000 400 ],[77000 454.5454545 ],[87000 526.3157895 ],[97000 555.5555556 ],[99000 588.2352941 ],[]
| 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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