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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()
#----------------
#_📈_37_豆電球の特性
xy_37 = [(0,0) \
, (0.25,0.224) \
, (0.5,0.278) \
, (0.75,0.316) \
, (1,0.35) \
, (1.25,0.39) \
, (1.5,0.424) \
, (1.75,0.458) \
, (2,0.49) \
, (2.25,0.522) \
, (2.5,0.554) \
, (2.75,0.586) \
, (3,0.618) \
]
z_37 = [list(t) for t in zip(*xy_37)]; x_37 = z_37[0]; y_37 = z_37[1]
ax.scatter(x_37, y_37)
ax.plot(x_37, y_37)
ax.annotate('ID=37' \
, xy=(np.mean(x_37),np.mean(y_37)) \
, xytext=(np.mean(x_37)+ np.std(y_37), np.mean(y_37) + np.std(y_37)) \
, 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 | 0 |
| xmax | 3 |
| ymin | 0 |
| ymax | 1 |
,[0 0 ],[0.25 0.224 ],[0.5 0.278 ],[0.75 0.316 ],[1 0.35 ],[1.25 0.39 ],[1.5 0.424 ],[1.75 0.458 ],[2 0.49 ],[2.25 0.522 ],[2.5 0.554 ],[2.75 0.586 ],[3 0.618 ],[]
| 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。 |
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