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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()
#----------------
#_📈_1193_CNT_powder_(f_p)@20241105_155510
xy_1193 = [(100,0) \
, (200,0) \
, (500,0) \
, (1000,0.005) \
, (2000,0.02) \
, (5000,0.06) \
, (10000,0.13) \
, (20000,0.27) \
, (50000,0.68) \
, (100000,1.24) \
, (200000,2.5) \
]
z_1193 = [list(t) for t in zip(*xy_1193)]; x_1193 = z_1193[0]; y_1193 = z_1193[1]
ax.scatter(x_1193, y_1193)
ax.plot(x_1193, y_1193)
ax.annotate('ID=1193' \
, xy=(np.mean(x_1193),np.mean(y_1193)) \
, xytext=(np.mean(x_1193)+ np.std(y_1193), np.mean(y_1193) + np.std(y_1193)) \
, 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 ],[200 0 ],[500 0 ],[1000 0.005 ],[2000 0.02 ],[5000 0.06 ],[10000 0.13 ],[20000 0.27 ],[50000 0.68 ],[100000 1.24 ],[200000 2.5]
| 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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