import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1159_コールコールプロット(Cu|スチーブンサイト2wt%/水分散液|Cu) xy_1159 = [(175.567639,-3.371070885) \ , (180.4218328,-21.51400104) \ , (180.7403982,-23.79492484) \ , (181.3800771,-26.46049164) \ , (182.5683075,-29.8967069) \ , (183.6503317,-34.70109042) \ , (185.1057229,-41.0369508) \ , (187.3703727,-49.50538789) \ , (190.8975518,-63.87342733) \ , (197.5323793,-91.27277314) \ , (214.8532746,-169.0728553) \ , (231.6605855,-263.6937109) \ , (298.4849464,-580.7888918) \ , (428.636452,-1099.395649) \ , (518.9261388,-1418.032321) \ , (680.8632197,-1891.170346) \ , (1588.331956,-3931.259543) \ , (3156.272257,-6471.317133) \ , (6094.071539,-9752.553106) \ , (12957.96884,-13895.72033) \ , (19992.11646,-15010.50563) \ , (25688.01254,-15495.99987) \ , (35934.43528,-9226.394814) \ , (43899.18092,268.1681718) \ ] z_1159 = [list(t) for t in zip(*xy_1159)]; x_1159 = z_1159[0]; y_1159 = z_1159[1] ax.scatter(x_1159, y_1159) ax.plot(x_1159, y_1159) ax.annotate('ID=1159' \ , xy=(np.mean(x_1159),np.mean(y_1159)) \ , xytext=(np.mean(x_1159)+ np.std(y_1159), np.mean(y_1159) + np.std(y_1159)) \ , 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 |
xmax | 50000 |
ymin | -50000 |
ymax | 0 |
,[175.567639,-3.371070885 ],[180.4218328,-21.51400104 ],[180.7403982,-23.79492484 ],[181.3800771,-26.46049164 ],[182.5683075,-29.8967069 ],[183.6503317,-34.70109042 ],[185.1057229,-41.0369508 ],[187.3703727,-49.50538789 ],[190.8975518,-63.87342733 ],[197.5323793,-91.27277314 ],[214.8532746,-169.0728553 ],[231.6605855,-263.6937109 ],[298.4849464,-580.7888918 ],[428.636452,-1099.395649 ],[518.9261388,-1418.032321 ],[680.8632197,-1891.170346 ],[1588.331956,-3931.259543 ],[3156.272257,-6471.317133 ],[6094.071539,-9752.553106 ],[12957.96884,-13895.72033 ],[19992.11646,-15010.50563 ],[25688.01254,-15495.99987 ],[35934.43528,-9226.394814 ],[43899.18092,268.1681718]
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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