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令和8年2月16日 （月）

📈 （ID=7664）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.9, 2.1)) 
fig, ax = plt.subplots()

#----------------
#_📈_139_（ID=7664）
xy_139 = [(346.000000,131.125000) \
, (346.375000,131.000000) \
, (346.500000,131.000000) \
, (346.500000,130.875000) \
, (346.625000,130.875000) \
, (346.750000,130.875000) \
, (346.750000,130.875000) \
, (346.875000,130.750000) \
, (346.875000,130.750000) \
, (346.875000,130.625000) \
, (346.875000,130.625000) \
, (346.875000,130.625000) \
, (346.875000,130.625000) \
, (346.875000,130.625000) \
, (346.875000,130.625000) \
, (346.875000,130.500000) \
, (346.625000,130.625000) \
, (346.500000,131.000000) \
, (346.375000,130.625000) \
, (346.625000,131.125000) \
, (346.500000,130.500000) \
, (346.125000,131.000000) \
, (346.625000,131.250000) \
, (346.500000,130.000000) \
, (346.375000,129.750000) \
, (346.375000,129.625000) \
, (346.000000,131.625000) \
, (346.750000,132.500000) \
, (346.750000,131.375000) \
, (,) \
, (67.250000,60.125000) \
, (67.250000,60.250000) \
, (67.375000,60.250000) \
, (67.500000,60.250000) \
, (67.500000,60.250000) \
, (67.500000,60.250000) \
, (67.500000,60.250000) \
, (67.625000,60.125000) \
, (,) \
, (347.125000,129.625000) \
, (347.125000,129.375000) \
, (347.125000,129.375000) \
, (347.250000,129.375000) \
, (347.250000,129.375000) \
, (347.250000,129.875000) \
, (347.250000,130.125000) \
, (347.375000,130.500000) \
, (347.500000,130.625000) \
, (347.625000,130.625000) \
, (347.625000,130.625000) \
, (347.125000,129.625000) \
, (347.000000,130.000000) \
, (347.000000,130.625000) \
, (347.625000,130.375000) \
, (347.500000,130.125000) \
, (347.375000,130.375000) \
, (347.500000,130.500000) \
, (347.500000,130.500000) \
, (,) \
, (63.875000,57.250000) \
, (61.625000,57.500000) \
, (61.625000,57.500000) \
, (,) \
]
z_139 = [list(t) for t in zip(*xy_139)]; x_139 = z_139[0]; y_139 = z_139[1]

ax.scatter(x_139, y_139)
ax.plot(x_139, y_139)
ax.annotate('ID=139' \
, xy=(np.mean(x_139),np.mean(y_139)) \
, xytext=(np.mean(x_139)+ np.std(y_139), np.mean(y_139) + np.std(y_139)) \
, 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。

サーバーサイドスクリプト

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スクリプト

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。

図形と関数

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		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。

数式の例

数式には、インドアラビア数字、 ラテン文字、 ギリシャ文字、記号など多くの文字が現れます。 文字の多くは、数を表現します。量を数で表現している場合もあります。

数式は、量との量の関係を表現しているので、グラフにできます。

数式で数値を求めるときは、量を単位で割ってから代入します。このような数式を量方程式あるいは 量式*と言います。 単位が指定された数式を 数値方程式 と言います。単位の定義が変わると 数値方程式 の係数も変わります。 文献に記載された 数値方程式 を使う場合は、単位の定義がいつのものなのかを確認する必要があります。

コンピュータ上では直接数式を表現できないため、 TeXを使います。 MathMLを使います。

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https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/Plot/@Plot.asp?nxyGraphID=139

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URL： 🔗 https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/

管理運用 ： 山形大学 学術情報基盤センター

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名称： サイバーキャンパス「鷹山」

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管理運用 ： 山形大学 データベースアメニティ研究会

〒992-8510 山形県米沢市城南4丁目3-16