import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1166_たかし@20240508_しんちゅう(抵抗) xy_1166 = [(35367.76513,1.2) \ , (28294.21211,1.3) \ , (21220.65908,1.4) \ , (14147.10605,1.7) \ , (7073.553026,2.2) \ ] z_1166 = [list(t) for t in zip(*xy_1166)]; x_1166 = z_1166[0]; y_1166 = z_1166[1] ax.scatter(x_1166, y_1166) ax.plot(x_1166, y_1166) ax.annotate('ID=1166' \ , xy=(np.mean(x_1166),np.mean(y_1166)) \ , xytext=(np.mean(x_1166)+ np.std(y_1166), np.mean(y_1166) + np.std(y_1166)) \ , arrowprops=dict(arrowstyle="->")) #---------------- plt.show()
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 | 40000 |
ymin | 0 |
ymax | 3 |
,[35367.76513 1.2 ],[28294.21211 1.3 ],[21220.65908 1.4 ],[14147.10605 1.7 ],[7073.553026 2.2]
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 |
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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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