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 でグラフを描いて Matplotlib 流にオプション設定する
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
Python の Matplotlib 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 Python 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。
Maxima 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 Maxima 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。
gnuplot で正規分布をσごとに塗りわける
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 gnuplot で描いてみる。
gnuplot で2曲線の描画範囲を個別に設定して plot と塗りつぶし
以下の別ページでメモしておいた内容をもう少しかみくだいて。
Wikipedia (en/ja) におけるケプラー方程式のフーリエ級数解の微妙な差異
（そのうち修正されるかもしれないので）本日閲覧時点で，Wikipedia 日本語版の「ケプラー方程式」の項と，英語版「Kepler’s equation」の項で，ベッセル関数を使ったフーリエ級数解が微妙に異なる件。
追記： 2023-02-27
以下の件は，離心率の定義が英語版に合うように修正され，微妙な差異は解消されたようです。
- Wikipedia 日本語版の「ケプラー方程式」
EinsteinPy の微修正
EinsteinPy を使ってアインシュタイン・テンソルを計算させると，0.5 なんちゃらとか 0.25 なんちゃらとか，小数点数が出てくることがあるので。弘大 JupyterHub では修正済み。要は，Python では 1/2 は 0.5 なので $\frac{1}{2}$ のままにするように。 続きを読む