import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1185_AB+H2O(f-Z) xy_1185 = [(100,16.9) \ , (200,16.8) \ , (500,16.4) \ , (1000,16.1) \ , (2000,15.5) \ , (5000,14.2) \ , (10000,12.9) \ , (20000,11.3) \ , (50000,9.08) \ , (100000,7.61) \ , (200000,6.39) \ ] z_1185 = [list(t) for t in zip(*xy_1185)]; x_1185 = z_1185[0]; y_1185 = z_1185[1] ax.scatter(x_1185, y_1185) ax.plot(x_1185, y_1185) ax.annotate('ID=1185' \ , xy=(np.mean(x_1185),np.mean(y_1185)) \ , xytext=(np.mean(x_1185)+ np.std(y_1185), np.mean(y_1185) + np.std(y_1185)) \ , 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 | 200000 |
ymin | 0 |
ymax | 20 |
,[100 16.9 ],[200 16.8 ],[500 16.4 ],[1000 16.1 ],[2000 15.5 ],[5000 14.2 ],[10000 12.9 ],[20000 11.3 ],[50000 9.08 ],[100000 7.61 ],[200000 6.39]
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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