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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()
#----------------
#_📈_1150_キャパシターB-50-φ
xy_1150 = [(0.529,-74) \
, (0.709,-72) \
, (0.907,-71) \
, (1.107,-68) \
, (1.307,-66) \
, (1.507,-64) \
, (1.7,-57) \
, (2.7,-52) \
, (3.7,-40) \
, (4.7,-39) \
, (5.7,-35) \
, (6.7,-31) \
, (7.7,-28) \
, (8.7,-25) \
, (9.7,-23) \
, (11,-21) \
, (17,-14) \
, (27,-10) \
, (37,-8) \
, (47,-8) \
, (57,-7) \
, (67,-7) \
, (77,-7) \
, (87,-7) \
, (97,-7) \
, (107,-10) \
, (207,-12) \
, (307,-12) \
, (407,-15) \
, (507,-17) \
, (607,-20) \
, (707,-22) \
, (807,-24) \
, (907,-27) \
, (1107,-32) \
, (1207,-31) \
, (1307,-33) \
, (1407,-35) \
, (1707,-36) \
, (1807,-41) \
, (2007,-42) \
, (2107,-44) \
, (2207,-45) \
, (2307,-46) \
, (2407,-47) \
, (2507,-48) \
, (2607,-49) \
, (2707,-50) \
, (2807,-50) \
, (2907,-51) \
, (3007,-53) \
, (4007,-60) \
, (5007,-63) \
, (6007,-65) \
, (7000,-67) \
, (8007,-67) \
, (9007,-68) \
, (17000,-73) \
, (27000,-77) \
, (37000,-78) \
, (47000,-79) \
, (57000,-79) \
, (67000,-79) \
, (77000,-79) \
, (87000,-78) \
, (97000,-78) \
, (99000,-78) \
]
z_1150 = [list(t) for t in zip(*xy_1150)]; x_1150 = z_1150[0]; y_1150 = z_1150[1]
ax.scatter(x_1150, y_1150)
ax.plot(x_1150, y_1150)
ax.annotate('ID=1150' \
, xy=(np.mean(x_1150),np.mean(y_1150)) \
, xytext=(np.mean(x_1150)+ np.std(y_1150), np.mean(y_1150) + np.std(y_1150)) \
, 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 |
,[0.529 -74 ],[0.709 -72 ],[0.907 -71 ],[1.107 -68 ],[1.307 -66 ],[1.507 -64 ],[1.7 -57 ],[2.7 -52 ],[3.7 -40 ],[4.7 -39 ],[5.7 -35 ],[6.7 -31 ],[7.7 -28 ],[8.7 -25 ],[9.7 -23 ],[11 -21 ],[17 -14 ],[27 -10 ],[37 -8 ],[47 -8 ],[57 -7 ],[67 -7 ],[77 -7 ],[87 -7 ],[97 -7 ],[107 -10 ],[207 -12 ],[307 -12 ],[407 -15 ],[507 -17 ],[607 -20 ],[707 -22 ],[807 -24 ],[907 -27 ],[1107 -32 ],[1207 -31 ],[1307 -33 ],[1407 -35 ],[1707 -36 ],[1807 -41 ],[2007 -42 ],[2107 -44 ],[2207 -45 ],[2307 -46 ],[2407 -47 ],[2507 -48 ],[2607 -49 ],[2707 -50 ],[2807 -50 ],[2907 -51 ],[3007 -53 ],[4007 -60 ],[5007 -63 ],[6007 -65 ],[7000 -67 ],[8007 -67 ],[9007 -68 ],[17000 -73 ],[27000 -77 ],[37000 -78 ],[47000 -79 ],[57000 -79 ],[67000 -79 ],[77000 -79 ],[87000 -78 ],[97000 -78 ],[99000 -78 ],[]
| 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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