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令和6年12月4日 (水)
⇒#1159@グラフ;

📈 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)

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)
👨‍🏫 0
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()
  1 python コード

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。


サーバーサイドスクリプト

  2 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)

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スクリプト

  3 canvas 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)

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。


  4 google chart APIを使った描画

  5 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)

xmin0
xmax50000
ymin-50000
ymax0
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

,[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]

図形と関数

  1 図形と関数
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。

<!-- 図図図図図 図図図図図 -->
<figure>
<img src="https://a.yamagata-u.ac.jp/amenity/Laboratory/xyGraphImage.aspx?id=1159" />
<figcaption>
<a href="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/Plot/Plot_Index.asp">Fig</a> <a href="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/Plot/@Plot.asp?nxyGraphID=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) </a>
<div> </div>
</figcaption>
</figure>
<!-- 図図図図図 図図図図図 -->

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