import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) fig, ax = plt.subplots() #---------------- #_📈_1198_あき@20241112_181500 xy_1198 = [(100,45.8) \ , (200,45.7) \ , (500,44.5) \ , (1000,43.5) \ , (2000,39.8) \ , (5000,29.9) \ , (10000,20.3) \ , (20000,12.7) \ , (30000,9.57) \ , (50000,6.79) \ , (75000,5.32) \ , (100000,4.57) \ , (150000,3.83) \ , (200000,3.48) \ ] z_1198 = [list(t) for t in zip(*xy_1198)]; x_1198 = z_1198[0]; y_1198 = z_1198[1] ax.scatter(x_1198, y_1198) ax.plot(x_1198, y_1198) ax.annotate('ID=1198' \ , xy=(np.mean(x_1198),np.mean(y_1198)) \ , xytext=(np.mean(x_1198)+ np.std(y_1198), np.mean(y_1198) + np.std(y_1198)) \ , 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 45.8 ],[200 45.7 ],[500 44.5 ],[1000 43.5 ],[2000 39.8 ],[5000 29.9 ],[10000 20.3 ],[20000 12.7 ],[30000 9.57 ],[50000 6.79 ],[75000 5.32 ],[100000 4.57 ],[150000 3.83 ],[200000 3.48]
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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