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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()
#----------------
#_📈_1188_CNT(f-ph)
xy_1188 = [(100,-0.25) \
, (200,-0.4) \
, (500,-0.73) \
, (1000,-1.1) \
, (2000,-1.8) \
, (5000,-3.3) \
, (10000,-5.3) \
, (20000,-8.2) \
, (50000,-13.6) \
, (100000,-17.6) \
, (200000,-17) \
]
z_1188 = [list(t) for t in zip(*xy_1188)]; x_1188 = z_1188[0]; y_1188 = z_1188[1]
ax.scatter(x_1188, y_1188)
ax.plot(x_1188, y_1188)
ax.annotate('ID=1188' \
, xy=(np.mean(x_1188),np.mean(y_1188)) \
, xytext=(np.mean(x_1188)+ np.std(y_1188), np.mean(y_1188) + np.std(y_1188)) \
, 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 -0.25 ],[200 -0.4 ],[500 -0.73 ],[1000 -1.1 ],[2000 -1.8 ],[5000 -3.3 ],[10000 -5.3 ],[20000 -8.2 ],[50000 -13.6 ],[100000 -17.6 ],[200000 -17]
| 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 |
|
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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