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🌡️ 📆 令和6年6月27日

📈 たかし@20240507_しんちゅう

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

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#_📈_1164_たかし@20240507_しんちゅう
xy_1164 = [(35367.76513,315.7836172) \
, (28294.21211,276.3106651) \
, (21220.65908,297.0892271) \
, (14147.10605,247.5743559) \
, (7073.553026,202.4804554) \
]
z_1164 = [list(t) for t in zip(*xy_1164)]; x_1164 = z_1164[0]; y_1164 = z_1164[1]

ax.scatter(x_1164, y_1164)
ax.plot(x_1164, y_1164)
ax.annotate('ID=1164' \
, xy=(np.mean(x_1164),np.mean(y_1164)) \
, xytext=(np.mean(x_1164)+ np.std(y_1164), np.mean(y_1164) + np.std(y_1164)) \
, arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
#----------------

plt.show()

サーバーサイドスクリプト

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

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。

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。

動画、音声及び写真を含む図表等を転載する場合には転載許諾書による同意があった方が無難です。 動画、音声及び写真を含む図表等の転載許諾書

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https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/Plot/@Plot.asp?nxyGraphID=1164

名称： 教育用公開ウェブサービス

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管理運用 ： 山形大学 学術情報基盤センター

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名称： サイバーキャンパス「鷹山」

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