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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()
#----------------
#_📈_1189_Rs_X_@20241030_130308
xy_1189 = [(16.49977382,0.08639340322) \
, (16.69936412,0.1457331428) \
, (16.09754789,0.2809837436) \
, (16.19200628,0.5088542971) \
, (16.07330325,0.926780834) \
, (15.69209626,1.843397646) \
, (14.63585092,2.89797652) \
, (12.90132924,4.043031511) \
, (9.552382165,4.617801964) \
, (7.177214602,3.301149883) \
, (5.826661435,1.904446514) \
]
z_1189 = [list(t) for t in zip(*xy_1189)]; x_1189 = z_1189[0]; y_1189 = z_1189[1]
ax.scatter(x_1189, y_1189)
ax.plot(x_1189, y_1189)
ax.annotate('ID=1189' \
, xy=(np.mean(x_1189),np.mean(y_1189)) \
, xytext=(np.mean(x_1189)+ np.std(y_1189), np.mean(y_1189) + np.std(y_1189)) \
, 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 |
,[16.49977382 0.08639340322 ],[16.69936412 0.1457331428 ],[16.09754789 0.2809837436 ],[16.19200628 0.5088542971 ],[16.07330325 0.926780834 ],[15.69209626 1.843397646 ],[14.63585092 2.89797652 ],[12.90132924 4.043031511 ],[9.552382165 4.617801964 ],[7.177214602 3.301149883 ],[5.826661435 1.904446514]
| 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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