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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
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#_📈_1179_たかし@20240515_しんちゅう
xy_1179 = [(0.629,0.66) \
, (1.219,1.64) \
, (1.856,2.78) \
, (1.196,2.42) \
]
z_1179 = [list(t) for t in zip(*xy_1179)]; x_1179 = z_1179[0]; y_1179 = z_1179[1]
ax.scatter(x_1179, y_1179)
ax.plot(x_1179, y_1179)
ax.annotate('ID=1179' \
, xy=(np.mean(x_1179),np.mean(y_1179)) \
, xytext=(np.mean(x_1179)+ np.std(y_1179), np.mean(y_1179) + np.std(y_1179)) \
, arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
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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 | -1 |
| xmax | 1 |
| ymin | -1 |
| ymax | 1 |
,[0.629 0.66 ],[1.219 1.64 ],[1.856 2.78 ],[1.196 2.42]
| 名称 | グラフ | 説明 |
|---|---|---|
| 指数関数 |
|
python
+matplotlib
|
| 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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