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令和8年1月17日 （土）

📈 東洋アルミ－３

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_3_東洋アルミ－３
xy_3 = [(-3.51E-03,0.1762462) \
, (0.0350592,0.1586215) \
, (7.01E-02,0.1586215) \
, (7.01E-02,0.1498092) \
, (0.1192015,0.1586215) \
, (0.1612727,0.1586215) \
, (0.2033439,0.1674339) \
, (0.245415,0.1762462) \
, (0.2909921,0.1674339) \
, (0.3330633,0.1762462) \
, (0.3716285,0.1850585) \
, (0.4172056,0.1850585) \
, (0.4627827,0.1850585) \
, (0.5048539,0.1938708) \
, (0.5539369,0.1938708) \
, (0.599514,0.2114955) \
, (0.6380792,0.2203078) \
, (0.6731386,0.2291201) \
, (0.7117038,0.2291201) \
, (0.7467631,0.255557) \
, (0.7888342,0.2643693) \
, (0.8273995,0.281994) \
, (0.8659647,0.2908063) \
, (0.9220596,0.2996186) \
, (0.953613,0.3172432) \
, (0.9956841,0.3348679) \
, (1.048273,0.3524925) \
, (1.104368,0.3701172) \
, (1.156957,0.3877418) \
, (1.177992,0.4053664) \
, (1.18851,0.3084309) \
, (1.18851,0.1938708) \
, (1.181498,0.0793107) \
, (1.174487,-2.64E-02) \
, (1.167475,-0.1233726) \
, (1.146439,-0.2026834) \
, (1.11138,-0.2555573) \
, (1.069309,-0.2819943) \
, (1.041261,-0.2819943) \
, (1.006202,-0.2819943) \
, (0.9676367,-0.2819943) \
, (0.9325774,-0.2819943) \
, (0.8975181,-0.2819943) \
, (0.8659647,-0.2819943) \
, (0.8273995,-0.2819943) \
, (0.7923402,-0.2819943) \
, (0.7572809,-0.2819943) \
, (0.7222216,-0.2731819) \
, (0.6871623,-0.2643696) \
, (0.6521029,-0.246745) \
, (0.6170437,-0.246745) \
, (0.5749725,-0.246745) \
, (0.5329013,-0.246745) \
, (0.4838183,-0.2291204) \
, (0.4382412,-0.2203081) \
, (0.3926641,-0.2203081) \
, (0.3576048,-0.2203081) \
, (0.3225455,-0.2114957) \
, (0.2874862,-0.2114957) \
, (0.2559328,-0.2114957) \
, (0.2208735,-0.2114957) \
, (0.1858142,-0.2114957) \
, (0.143743,-0.2114957) \
, (0.1051778,-0.2114957) \
, (6.66E-02,-0.2114957) \
, (2.45E-02,-0.2114957) \
, (-2.80E-02,-0.2203081) \
, (-6.31E-02,-0.2379327) \
, (-0.1086839,-0.2379327) \
, (-0.1402373,-0.246745) \
, (-0.1823085,-0.2555573) \
, (-0.1928263,-0.2026834) \
, (-0.1858144,-0.1233726) \
, (-0.1752966,-1.76E-02) \
, (-0.1682848,0.0793107) \
, (-0.1402373,0.11456) \
, (-0.1016721,0.1498092) \
, (-6.31E-02,0.1674339) \
, (-0.0350594,0.1674339) \
]
z_3 = [list(t) for t in zip(*xy_3)]; x_3 = z_3[0]; y_3 = z_3[1]

ax.scatter(x_3, y_3)
ax.plot(x_3, y_3)
ax.annotate('ID=3' \
, xy=(np.mean(x_3),np.mean(y_3)) \
, xytext=(np.mean(x_3)+ np.std(y_3), np.mean(y_3) + np.std(y_3)) \
, 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=3

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」

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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