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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()
#----------------
#_📈_1196_あき@20241112_160957
xy_1196 = [(100,-0.49) \
, (200,-0.95) \
, (500,-2.17) \
, (1000,-4.03) \
, (2000,-7.32) \
, (5000,-15.6) \
, (10000,-25.9) \
, (20000,-37.7) \
, (30000,-43.7) \
, (50000,-48.2) \
, (75000,-48.2) \
, (100000,-46.2) \
, (150000,-39.1) \
, (200000,-30.9) \
]
z_1196 = [list(t) for t in zip(*xy_1196)]; x_1196 = z_1196[0]; y_1196 = z_1196[1]
ax.scatter(x_1196, y_1196)
ax.plot(x_1196, y_1196)
ax.annotate('ID=1196' \
, xy=(np.mean(x_1196),np.mean(y_1196)) \
, xytext=(np.mean(x_1196)+ np.std(y_1196), np.mean(y_1196) + np.std(y_1196)) \
, 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 -0.49 ],[200 -0.95 ],[500 -2.17 ],[1000 -4.03 ],[2000 -7.32 ],[5000 -15.6 ],[10000 -25.9 ],[20000 -37.7 ],[30000 -43.7 ],[50000 -48.2 ],[75000 -48.2 ],[100000 -46.2 ],[150000 -39.1 ],[200000 -30.9]
| 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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