import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1157_高速マンガン酸リチウムの電流遮断充放電曲線 xy_1157 = [(,) \ ] z_1157 = [list(t) for t in zip(*xy_1157)]; x_1157 = z_1157[0]; y_1157 = z_1157[1] ax.scatter(x_1157, y_1157) ax.plot(x_1157, y_1157) ax.annotate('ID=1157' \ , xy=(np.mean(x_1157),np.mean(y_1157)) \ , xytext=(np.mean(x_1157)+ np.std(y_1157), np.mean(y_1157) + np.std(y_1157)) \ , 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 | -1 |
xmax | 1 |
ymin | -1 |
ymax | 1 |
,[]
名称 | グラフ | 説明 |
---|---|---|
指数関数 |
python
+matplotlib
import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt xy = [(p, math.exp(p)) for p in \ np.arange(start = - 2, stop = 2, step = 0.1)] z = [list(t) for t in zip(*xy)]; x = z[0]; y = z[1] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) plt.show() |
|
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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