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令和8年2月4日 （水）

📈 ＥＤＬＣ理論値

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

#----------------
#_📈_40_ＥＤＬＣ理論値
xy_40 = [(-0.192 ,-2.059E-01) \
, (-0.185 ,-1.671E-01) \
, (-0.175 ,-1.168E-01) \
, (-0.161 ,-5.574E-02) \
, (-0.144 ,5.749E-03) \
, (-0.120 ,7.290E-02) \
, (-0.096 ,1.219E-01) \
, (-0.068 ,1.619E-01) \
, (-0.034 ,1.932E-01) \
, (0.000 ,2.126E-01) \
, (0.051 ,2.303E-01) \
, (0.103 ,2.431E-01) \
, (0.154 ,2.552E-01) \
, (0.205 ,2.684E-01) \
, (0.253 ,2.819E-01) \
, (0.301 ,2.960E-01) \
, (0.346 ,3.093E-01) \
, (0.401 ,3.252E-01) \
, (0.452 ,3.394E-01) \
, (0.503 ,3.527E-01) \
, (0.551 ,3.645E-01) \
, (0.599 ,3.755E-01) \
, (0.657 ,3.878E-01) \
, (0.702 ,3.968E-01) \
, (0.757 ,4.073E-01) \
, (0.801 ,4.154E-01) \
, (0.853 ,4.248E-01) \
, (0.897 ,4.328E-01) \
, (0.955 ,4.435E-01) \
, (1.003 ,4.528E-01) \
, (1.051 ,4.626E-01) \
, (1.103 ,4.740E-01) \
, (1.147 ,4.844E-01) \
, (1.192 ,4.961E-01) \
, (1.188 ,3.372E-01) \
, (1.181 ,2.580E-01) \
, (1.178 ,2.269E-01) \
, (1.168 ,1.346E-01) \
, (1.157 ,5.013E-02) \
, (1.144 ,-3.084E-02) \
, (1.130 ,-9.987E-02) \
, (1.113 ,-1.642E-01) \
, (1.089 ,-2.287E-01) \
, (1.065 ,-2.720E-01) \
, (1.041 ,-3.015E-01) \
, (1.017 ,-3.218E-01) \
, (0.990 ,-3.373E-01) \
, (0.955 ,-3.503E-01) \
, (0.897 ,-3.619E-01) \
, (0.846 ,-3.668E-01) \
, (0.798 ,-3.690E-01) \
, (0.750 ,-3.697E-01) \
, (0.702 ,-3.692E-01) \
, (0.651 ,-3.676E-01) \
, (0.599 ,-3.647E-01) \
, (0.551 ,-3.609E-01) \
, (0.500 ,-3.558E-01) \
, (0.452 ,-3.497E-01) \
, (0.401 ,-3.419E-01) \
, (0.353 ,-3.332E-01) \
, (0.301 ,-3.221E-01) \
, (0.250 ,-3.098E-01) \
, (0.202 ,-2.970E-01) \
, (0.151 ,-2.828E-01) \
, (0.103 ,-2.697E-01) \
, (0.055 ,-2.580E-01) \
, (0.003 ,-2.483E-01) \
, (-0.051 ,-2.429E-01) \
, (-0.096 ,-2.425E-01) \
, (-0.137 ,-2.452E-01) \
, (-0.192 ,-2.528E-01) \
]
z_40 = [list(t) for t in zip(*xy_40)]; x_40 = z_40[0]; y_40 = z_40[1]

ax.scatter(x_40, y_40)
ax.plot(x_40, y_40)
ax.annotate('ID=40' \
, xy=(np.mean(x_40),np.mean(y_40)) \
, xytext=(np.mean(x_40)+ np.std(y_40), np.mean(y_40) + np.std(y_40)) \
, 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=40

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管理運用 ： 山形大学 学術情報基盤センター

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