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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()
#----------------
#_📈_1180_たかし@20240516_アルミ＋CNT61133
xy_1180 = [(7073.553026,4.2) \
, (14147.10605,3.6) \
, (21220.65908,2.9) \
, (28294.21211,2.7) \
, (35367.76513,2.4) \
]
z_1180 = [list(t) for t in zip(*xy_1180)]; x_1180 = z_1180[0]; y_1180 = z_1180[1]
ax.scatter(x_1180, y_1180)
ax.plot(x_1180, y_1180)
ax.annotate('ID=1180' \
, xy=(np.mean(x_1180),np.mean(y_1180)) \
, xytext=(np.mean(x_1180)+ np.std(y_1180), np.mean(y_1180) + np.std(y_1180)) \
, 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 | 0 |
| xmax | 40000 |
| ymin | 5 |
| ymax | 0 |
,[7073.553026 4.2 ],[14147.10605 3.6 ],[21220.65908 2.9 ],[28294.21211 2.7 ],[35367.76513 2.4]
| 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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