「高さ h からの斜方投射の最大到達距離を求める準備」のページを参照。
最大水平到達距離となる打ち出し角度 $\theta$ を，陰関数定理を使い，連立方程式の形にして SymPy や Maxima を使って求めてみる。 続きを読む
Category: SymPy & SPB
高さ h からの斜方投射の最大水平到達距離を求める
「高さ h からの斜方投射の最大到達距離を求める準備」のページを参照。
最大水平到達距離となる打ち出し角度 $\theta$ を求めるには，平方根を含む非線形方程式を解く必要がるので，SymPy や Maxima でやってみた。
SymPy Plotting Backends で電場ベクトルの方向場を描く
正負の点電荷がつくる電場の向きを表す方向場を Python の SymPy Plotting Backends (SPB) で描く。
Python によるグラフ作成 SymPy Plotting Backends 編
Python を使って，関数のグラフを描くことができます。また，数値データもグラフにすることができます。
Python の2次元グラフ作成は matplotlib.pyplot.plot() でもできますが，ここでは，SymPy Plotting Backends (SPB) について説明します。
SPB でプロットできるオブジェクトは以下のとおりです。
- 陽関数 $y = f(x)$:
plot(f(x), (x, xmin, xmax))
- 陰関数 $f(x, y) = 0$:
plot_implicit(f(x, y), (x, xmin, xmax), (y, ymin, ymax))
- 媒介変数表示 $x(t), y(t)$:
plot_parametric(x(t), y(t), (t, tmin, tmax))
- 点，$x$ 座標 $y$ 座標の数値データ:
plot_list([x1, ..., xn], [y1, ..., yn])
- ベクトル
ax.quiver(X, Y, Vx, Vy)
また，2本の陽関数で挟まれた領域などを塗りつぶすこともできます。
SymPy Plotting Backends で正規分布をσごとに塗りわける
「gnuplot で正規分布をσごとに塗りわける」の SymPy Plotting Backends 版。
以下を参考に，標準正規分布がもつ確率密度関数のグラフを描いてみる。
グラフの上下左右軸に主目盛・副目盛をつける
20世紀の大昔，サイエンティフィックなグラフというものは上下左右軸に目盛をつけるものだと偉い先生に教えられたことがある。その理由は，定規を水平または垂直に当ててグラフの曲線から数値を読み取るためだと言われて，妙に感心したことを覚えている。というわけで，上下左右軸に目盛をつけた，サイエンティフィックなグラフを描く例。
SymPy + SymPy Plotting Backends (SPB) を追加。2023.3.18
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SymPy Plotting Backends でグラフを描いて Matplotlib 流にオプション設定する
一旦 SymPy Plotting Backends で p = plot() などとしてプロットしたら，あとは ax = p.ax として ax に対して通常どおりの Matplotlib のオプション設定をしていけばよいという話。
SymPy は関数を symbolic expression のままでグラフにできるので，NumPy にたよらないという方針でやってみる。 続きを読む
SymPy Plotting Backends を使ってみる
SymPy の plot() の残念な点を補う役割をする Sympy Plotting Backends を使ってみると言う話。 続きを読む