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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()
#----------------
#_📈_26_X-バンドESR装置を使用したTEMPOL水溶液のESRスペクトル
xy_26 = [(331.9,98) \
, (331.9537634,11) \
, (332.0075269,10) \
, (332.0612903,19) \
, (332.1150538,42) \
, (332.1688172,39) \
, (332.2225806,82) \
, (332.2763441,136) \
, (332.3301075,221) \
, (332.383871,368) \
, (332.4376344,554) \
, (332.4913978,436) \
, (332.5451613,-252) \
, (332.5989247,-585) \
, (332.6526882,-455) \
, (332.7064516,-277) \
, (332.7602151,-175) \
, (332.8139785,-110) \
, (332.8677419,-65) \
, (332.9215054,-57) \
, (332.9752688,-35) \
, (333.0290323,-31) \
, (333.0827957,-31) \
, (333.1365591,-18) \
, (333.1903226,-16) \
, (333.244086,-12) \
, (333.2978495,0) \
, (333.3516129,-10) \
, (333.4053763,-17) \
, (333.4591398,-7) \
, (333.5129032,-23) \
, (333.5666667,-27) \
, (333.6204301,3) \
, (333.6741935,-15) \
, (333.727957,-6) \
, (333.7817204,-20) \
, (333.8354839,-24) \
, (333.8892473,-15) \
, (333.9430108,-17) \
, (333.9967742,-16) \
, (334.0505376,-7) \
, (334.1043011,-9) \
, (334.1580645,-15) \
, (334.211828,3) \
, (334.2655914,-7) \
, (334.3193548,-10) \
, (334.3731183,-20) \
, (334.4268817,-7) \
, (334.4806452,-9) \
, (334.5344086,-4) \
, (334.588172,-21) \
, (334.6419355,-29) \
, (334.6956989,-3) \
, (334.7494624,-19) \
, (334.8032258,-32) \
, (334.8569892,-11) \
, (334.9107527,-2) \
, (334.9645161,-40) \
, (335.0182796,-34) \
, (335.072043,-84) \
, (335.1258065,-223) \
, (335.1795699,-545) \
, (335.2333333,-827) \
, (335.2870968,-694) \
, (335.3408602,-39) \
, (335.3946237,628) \
, (335.4483871,780) \
, (335.5021505,517) \
, (335.555914,225) \
, (335.6096774,67) \
, (335.6634409,29) \
, (335.7172043,10) \
, (335.7709677,17) \
, (335.8247312,-1) \
, (335.8784946,-12) \
, (335.9322581,13) \
, (335.9860215,10) \
, (336.0397849,6) \
, (336.0935484,-7) \
, (336.1473118,-7) \
, (336.2010753,-7) \
, (336.2548387,-11) \
, (336.3086022,-8) \
, (336.3623656,-2) \
, (336.416129,-26) \
, (336.4698925,-12) \
, (336.5236559,-9) \
, (336.5774194,-8) \
, (336.6311828,-23) \
, (336.6849462,-46) \
, (336.7387097,-57) \
, (336.7924731,-107) \
, (336.8462366,-269) \
, (336.9,-608) \
, (336.9537634,-832) \
, (337.0075269,-571) \
, (337.0612903,146) \
, (337.1150538,711) \
, (337.1688172,732) \
, (337.2225806,440) \
, (337.2763441,196) \
, (337.3301075,78) \
, (337.383871,41) \
, (337.4376344,48) \
, (337.4913978,49) \
, (337.5451613,16) \
, (337.5989247,16) \
, (337.6526882,12) \
, (337.7064516,24) \
, (337.7602151,24) \
, (337.8139785,6) \
, (337.8677419,16) \
, (337.9215054,19) \
, (337.9752688,24) \
, (338.0290323,9) \
, (338.0827957,16) \
, (338.1365591,-3) \
, (338.1903226,-4) \
, (338.244086,4) \
, (338.2978495,21) \
, (338.3516129,11) \
, (338.4053763,-22) \
, (338.4591398,-30) \
, (338.5129032,-100) \
, (338.5666667,-298) \
, (338.6204301,-605) \
, (338.6741935,-804) \
, (338.727957,-514) \
, (338.7817204,193) \
, (338.8354839,714) \
, (338.8892473,742) \
, (338.9430108,446) \
, (338.9967742,196) \
, (339.0505376,107) \
, (339.1043011,37) \
, (339.1580645,52) \
, (339.211828,59) \
, (339.2655914,35) \
, (339.3193548,20) \
, (339.3731183,25) \
, (339.4268817,15) \
, (339.4806452,17) \
, (339.5344086,22) \
, (339.588172,7) \
, (339.6419355,9) \
, (339.6956989,-7) \
, (339.7494624,13) \
, (339.8032258,10) \
, (339.8569892,-11) \
, (339.9107527,6) \
, (339.9645161,14) \
, (340.0182796,33) \
, (340.072043,26) \
, (340.1258065,25) \
, (340.1795699,24) \
, (340.2333333,26) \
, (340.2870968,13) \
, (340.3408602,0) \
, (340.3946237,4) \
, (340.4483871,23) \
, (340.5021505,17) \
, (340.555914,8) \
, (340.6096774,30) \
, (340.6634409,38) \
, (340.7172043,27) \
, (340.7709677,23) \
, (340.8247312,42) \
, (340.8784946,56) \
, (340.9322581,86) \
, (340.9860215,116) \
, (341.0397849,167) \
, (341.0935484,300) \
, (341.1473118,495) \
, (341.2010753,604) \
, (341.2548387,147) \
, (341.3086022,-484) \
, (341.3623656,-516) \
, (341.416129,-342) \
, (341.4698925,-203) \
, (341.5236559,-121) \
, (341.5774194,-67) \
, (341.6311828,-53) \
, (341.6849462,-47) \
, (341.7387097,-27) \
, (341.7924731,-13) \
, (341.8462366,-22) \
, (341.9,-4) \
]
z_26 = [list(t) for t in zip(*xy_26)]; x_26 = z_26[0]; y_26 = z_26[1]
ax.scatter(x_26, y_26)
ax.plot(x_26, y_26)
ax.annotate('ID=26' \
, xy=(np.mean(x_26),np.mean(y_26)) \
, xytext=(np.mean(x_26)+ np.std(y_26), np.mean(y_26) + np.std(y_26)) \
, 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 | 331.9 |
| xmax | 341.9 |
| ymin | 1000 |
| ymax | -1000 |
,[331.9 98 ],[331.9537634 11 ],[332.0075269 10 ],[332.0612903 19 ],[332.1150538 42 ],[332.1688172 39 ],[332.2225806 82 ],[332.2763441 136 ],[332.3301075 221 ],[332.383871 368 ],[332.4376344 554 ],[332.4913978 436 ],[332.5451613 -252 ],[332.5989247 -585 ],[332.6526882 -455 ],[332.7064516 -277 ],[332.7602151 -175 ],[332.8139785 -110 ],[332.8677419 -65 ],[332.9215054 -57 ],[332.9752688 -35 ],[333.0290323 -31 ],[333.0827957 -31 ],[333.1365591 -18 ],[333.1903226 -16 ],[333.244086 -12 ],[333.2978495 0 ],[333.3516129 -10 ],[333.4053763 -17 ],[333.4591398 -7 ],[333.5129032 -23 ],[333.5666667 -27 ],[333.6204301 3 ],[333.6741935 -15 ],[333.727957 -6 ],[333.7817204 -20 ],[333.8354839 -24 ],[333.8892473 -15 ],[333.9430108 -17 ],[333.9967742 -16 ],[334.0505376 -7 ],[334.1043011 -9 ],[334.1580645 -15 ],[334.211828 3 ],[334.2655914 -7 ],[334.3193548 -10 ],[334.3731183 -20 ],[334.4268817 -7 ],[334.4806452 -9 ],[334.5344086 -4 ],[334.588172 -21 ],[334.6419355 -29 ],[334.6956989 -3 ],[334.7494624 -19 ],[334.8032258 -32 ],[334.8569892 -11 ],[334.9107527 -2 ],[334.9645161 -40 ],[335.0182796 -34 ],[335.072043 -84 ],[335.1258065 -223 ],[335.1795699 -545 ],[335.2333333 -827 ],[335.2870968 -694 ],[335.3408602 -39 ],[335.3946237 628 ],[335.4483871 780 ],[335.5021505 517 ],[335.555914 225 ],[335.6096774 67 ],[335.6634409 29 ],[335.7172043 10 ],[335.7709677 17 ],[335.8247312 -1 ],[335.8784946 -12 ],[335.9322581 13 ],[335.9860215 10 ],[336.0397849 6 ],[336.0935484 -7 ],[336.1473118 -7 ],[336.2010753 -7 ],[336.2548387 -11 ],[336.3086022 -8 ],[336.3623656 -2 ],[336.416129 -26 ],[336.4698925 -12 ],[336.5236559 -9 ],[336.5774194 -8 ],[336.6311828 -23 ],[336.6849462 -46 ],[336.7387097 -57 ],[336.7924731 -107 ],[336.8462366 -269 ],[336.9 -608 ],[336.9537634 -832 ],[337.0075269 -571 ],[337.0612903 146 ],[337.1150538 711 ],[337.1688172 732 ],[337.2225806 440 ],[337.2763441 196 ],[337.3301075 78 ],[337.383871 41 ],[337.4376344 48 ],[337.4913978 49 ],[337.5451613 16 ],[337.5989247 16 ],[337.6526882 12 ],[337.7064516 24 ],[337.7602151 24 ],[337.8139785 6 ],[337.8677419 16 ],[337.9215054 19 ],[337.9752688 24 ],[338.0290323 9 ],[338.0827957 16 ],[338.1365591 -3 ],[338.1903226 -4 ],[338.244086 4 ],[338.2978495 21 ],[338.3516129 11 ],[338.4053763 -22 ],[338.4591398 -30 ],[338.5129032 -100 ],[338.5666667 -298 ],[338.6204301 -605 ],[338.6741935 -804 ],[338.727957 -514 ],[338.7817204 193 ],[338.8354839 714 ],[338.8892473 742 ],[338.9430108 446 ],[338.9967742 196 ],[339.0505376 107 ],[339.1043011 37 ],[339.1580645 52 ],[339.211828 59 ],[339.2655914 35 ],[339.3193548 20 ],[339.3731183 25 ],[339.4268817 15 ],[339.4806452 17 ],[339.5344086 22 ],[339.588172 7 ],[339.6419355 9 ],[339.6956989 -7 ],[339.7494624 13 ],[339.8032258 10 ],[339.8569892 -11 ],[339.9107527 6 ],[339.9645161 14 ],[340.0182796 33 ],[340.072043 26 ],[340.1258065 25 ],[340.1795699 24 ],[340.2333333 26 ],[340.2870968 13 ],[340.3408602 0 ],[340.3946237 4 ],[340.4483871 23 ],[340.5021505 17 ],[340.555914 8 ],[340.6096774 30 ],[340.6634409 38 ],[340.7172043 27 ],[340.7709677 23 ],[340.8247312 42 ],[340.8784946 56 ],[340.9322581 86 ],[340.9860215 116 ],[341.0397849 167 ],[341.0935484 300 ],[341.1473118 495 ],[341.2010753 604 ],[341.2548387 147 ],[341.3086022 -484 ],[341.3623656 -516 ],[341.416129 -342 ],[341.4698925 -203 ],[341.5236559 -121 ],[341.5774194 -67 ],[341.6311828 -53 ],[341.6849462 -47 ],[341.7387097 -27 ],[341.7924731 -13 ],[341.8462366 -22 ],[341.9 -4 ],[]
| 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。 |
| 数式 | 意味 | 説明 |
|---|---|---|
| 一次関数 直線 |
数に量の意味はありません。 変数 には、x,y,zのようにアルファベットの後ろの方を使い 定数には、a,b,cのようにアルファベットの前の方を使います。 デカルト座標系では、 図形を表します。 座標の数に量を割り当てたものをグラフやチャートと呼びます。 |
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気体の状態方程式 1662~1802 | 左辺 pV が 仕事、 右辺nRTが熱量で、 エネルギー収支を表す量方程式です。 量方程式なので量を単位で割った数値を代入したり求めたりします。 |
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ネルンストの式 1889 | |
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ボルツマンの式 1877 |
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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