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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1))
fig, ax = plt.subplots()
#----------------
#_📈_1174_たかし@20240513_アルミ厚み２センチ
xy_1174 = [(35367.76513,3.5) \
, (28294.21211,3.9) \
, (21220.65908,4.1) \
, (14147.10605,4.1) \
, (7073.553026,6.4) \
]
z_1174 = [list(t) for t in zip(*xy_1174)]; x_1174 = z_1174[0]; y_1174 = z_1174[1]
ax.scatter(x_1174, y_1174)
ax.plot(x_1174, y_1174)
ax.annotate('ID=1174' \
, xy=(np.mean(x_1174),np.mean(y_1174)) \
, xytext=(np.mean(x_1174)+ np.std(y_1174), np.mean(y_1174) + np.std(y_1174)) \
, 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 | 40000 |
| xmax | 1 |
| ymin | -1 |
| ymax | 1 |
,[35367.76513 3.5 ],[28294.21211 3.9 ],[21220.65908 4.1 ],[14147.10605 4.1 ],[7073.553026 6.4]
| 名称 | グラフ | 説明 |
|---|---|---|
| 指数関数 |
|
python
+matplotlib
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| 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 |
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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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