import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1163_たかし@20240507_アルミ xy_1163 = [(35367.76513,77.80908329) \ , (28294.21211,79.80418799) \ , (21220.65908,80.25762088) \ , (14147.10605,71.96928951) \ , (7073.553026,44.46233331) \ ] z_1163 = [list(t) for t in zip(*xy_1163)]; x_1163 = z_1163[0]; y_1163 = z_1163[1] ax.scatter(x_1163, y_1163) ax.plot(x_1163, y_1163) ax.annotate('ID=1163' \ , xy=(np.mean(x_1163),np.mean(y_1163)) \ , xytext=(np.mean(x_1163)+ np.std(y_1163), np.mean(y_1163) + np.std(y_1163)) \ , 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 | 40000 |
ymin | -1 |
ymax | 100 |
,[35367.76513 77.80908329 ],[28294.21211 79.80418799 ],[21220.65908 80.25762088 ],[14147.10605 71.96928951 ],[7073.553026 44.46233331]
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 |
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正規分布関数 |
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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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