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令和8年3月3日 （火）

📈 （ID=8252）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_164_（ID=8252）
xy_164 = [(210.125000,563.500000) \
, (216.375000,553.125000) \
, (219.125000,547.375000) \
, (222.250000,541.000000) \
, (234.375000,519.750000) \
, (260.000000,478.875000) \
, (265.375000,471.250000) \
, (271.125000,464.875000) \
, (290.125000,441.375000) \
, (309.125000,420.625000) \
, (334.000000,396.875000) \
, (346.375000,388.125000) \
, (369.625000,375.750000) \
, (381.500000,370.875000) \
, (392.125000,368.375000) \
, (397.250000,368.250000) \
, (401.875000,368.625000) \
, (410.500000,370.625000) \
, (414.625000,372.250000) \
, (418.625000,374.750000) \
, (426.250000,381.500000) \
, (429.875000,386.125000) \
, (440.250000,403.750000) \
, (444.250000,409.375000) \
, (448.625000,414.375000) \
, (453.375000,418.875000) \
, (464.125000,427.625000) \
, (482.500000,438.875000) \
, (488.625000,441.750000) \
, (495.125000,443.500000) \
, (503.000000,444.125000) \
, (510.625000,443.625000) \
, (527.250000,440.875000) \
, (544.125000,436.000000) \
, (553.000000,432.000000) \
, (561.875000,427.250000) \
, (570.750000,421.250000) \
, (588.125000,406.875000) \
, (621.750000,376.500000) \
, (638.875000,358.625000) \
, (700.000000,288.125000) \
, (729.250000,258.250000) \
, (748.250000,237.750000) \
, (747.875000,238.000000) \
, (,) \
, (41.375000,48.625000) \
, (41.500000,48.625000) \
, (42.500000,49.000000) \
, (44.750000,45.875000) \
, (,) \
]
z_164 = [list(t) for t in zip(*xy_164)]; x_164 = z_164[0]; y_164 = z_164[1]

ax.scatter(x_164, y_164)
ax.plot(x_164, y_164)
ax.annotate('ID=164' \
, xy=(np.mean(x_164),np.mean(y_164)) \
, xytext=(np.mean(x_164)+ np.std(y_164), np.mean(y_164) + np.std(y_164)) \
, 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=164

名称： 教育用公開ウェブサービス

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」

URL: 🔗 http://amenity.yz.yamagata-u.ac.jp/

管理運用 ： 山形大学 データベースアメニティ研究会

代表： 多田隈　理一郎

〒992-8510 山形県米沢市城南4丁目3-16