import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1187_CNT+H2O(f-Z) xy_1187 = [(100,10.7) \ , (200,10.7) \ , (500,10.6) \ , (1000,10.6) \ , (2000,10.4) \ , (5000,10.3) \ , (10000,10) \ , (20000,9.6) \ , (50000,8.7) \ , (100000,7.5) \ , (200000,5.95) \ ] z_1187 = [list(t) for t in zip(*xy_1187)]; x_1187 = z_1187[0]; y_1187 = z_1187[1] ax.scatter(x_1187, y_1187) ax.plot(x_1187, y_1187) ax.annotate('ID=1187' \ , xy=(np.mean(x_1187),np.mean(y_1187)) \ , xytext=(np.mean(x_1187)+ np.std(y_1187), np.mean(y_1187) + np.std(y_1187)) \ , 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 | -1 |
xmax | 1 |
ymin | -1 |
ymax | 1 |
,[100 10.7 ],[200 10.7 ],[500 10.6 ],[1000 10.6 ],[2000 10.4 ],[5000 10.3 ],[10000 10 ],[20000 9.6 ],[50000 8.7 ],[100000 7.5 ],[200000 5.95]
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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