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令和8年2月17日 （火）

📈 クロムあり

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_297_クロムあり
xy_297 = [(345.4059,3.42E-02) \
, (1036.218,3.33E-02) \
, (1036.218,3.20E-02) \
, (1036.218,3.20E-02) \
, (2072.436,2.78E-02) \
, (2072.436,2.77E-02) \
, (3108.653,2.35E-02) \
, (3108.653,0.0232844) \
, (4317.574,1.96E-02) \
, (4490.277,1.94E-02) \
, (5699.198,1.68E-02) \
, (5699.198,1.68E-02) \
, (6735.416,1.57E-02) \
, (7080.822,1.56E-02) \
, (8117.04,1.42E-02) \
, (8117.04,1.41E-02) \
, (9671.366,0.0127162) \
, (9844.069,1.26E-02) \
, (11916.5,1.18E-02) \
, (12089.21,1.17E-02) \
, (14679.75,1.07E-02) \
, (14852.46,1.07E-02) \
, (15888.67,1.03E-02) \
, (16061.38,1.02E-02) \
, (17443,9.88E-03) \
, (17788.41,9.88E-03) \
, (19170.03,9.62E-03) \
, (19170.03,9.62E-03) \
, (21760.57,9.37E-03) \
, (22278.68,9.28E-03) \
, (24005.71,9.19E-03) \
, (24178.42,9.19E-03) \
, (25560.04,9.02E-03) \
, (26423.55,8.94E-03) \
, (27114.37,8.85E-03) \
, (27459.77,8.85E-03) \
, (27977.88,8.76E-03) \
, (28841.4,8.59E-03) \
, (30223.02,8.33E-03) \
, (30741.13,8.25E-03) \
, (30913.83,8.16E-03) \
, (32813.57,8.16E-03) \
, (34195.19,8.08E-03) \
, (34713.3,7.99E-03) \
, (34886,7.99E-03) \
, (35576.81,7.90E-03) \
, (36613.03,7.82E-03) \
, (37303.84,7.65E-03) \
, (39203.57,7.48E-03) \
, (42657.63,7.22E-03) \
, (44039.26,6.96E-03) \
, (45938.99,7.05E-03) \
, (48356.83,7.05E-03) \
, (50774.68,7.13E-03) \
, (52501.7,6.87E-03) \
, (52847.11,6.87E-03) \
, (54401.44,6.87E-03) \
, (54401.44,6.87E-03) \
, (56473.87,6.87E-03) \
, (58546.31,6.70E-03) \
, (60791.45,6.53E-03) \
, (61309.55,6.53E-03) \
, (62000.37,6.53E-03) \
, (62518.48,6.53E-03) \
, (62691.18,6.53E-03) \
, (65627.13,6.19E-03) \
, (71671.73,5.93E-03) \
, (71844.44,5.93E-03) \
, (80652.29,5.76E-03) \
, (88596.63,5.33E-03) \
, (94468.52,5.16E-03) \
]
z_297 = [list(t) for t in zip(*xy_297)]; x_297 = z_297[0]; y_297 = z_297[1]

ax.scatter(x_297, y_297)
ax.plot(x_297, y_297)
ax.annotate('ID=297' \
, xy=(np.mean(x_297),np.mean(y_297)) \
, xytext=(np.mean(x_297)+ np.std(y_297), np.mean(y_297) + np.std(y_297)) \
, 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=297

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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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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