@YSS

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a=-2 # 0〜2の数字を色に対応させる pixels = np.array([ [1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1], [1,2,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3,2,1], [1,2,3,4,-1,0,0,0,0,0,0,0,-1,4,3,2,1], [1,2,3,4,-1,0,a,1,1,1,a,0,-

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from matplotlib.colors import ListedColormap # --- ドット文字定義（簡略版） --- H = np.array([ [1,0,0,1], [1,0,0,1], [1,1,1,1],

import math import matplotlib.pyplot as plt x = [i * 0.001 for i in range(1, 1000)] # 0.001〜1 y = [(1+(1/i))**i for i in x] z = [1+i for i in x] w = [1-i for i in x] plt.scatter(x, y, s=0.1, color="blue", label="y = x × sin(π / x)") # sは点の大きさ plt

import math import matplotlib.pyplot as plt a = 3 b = a + 2 x = [i * (10 ** -a) for i in range(1, (10 ** b))] y = [(1 + 1/i)**i for i in x] plt.plot(x, y) plt.title("y = (1 + 1/x)^x → e")

import math import matplotlib.pyplot as plt a=3 b=a+2 x = [i * (10**-a) for i in range(1, (10**b))] # 0を除外して1〜9.9まで y = [((1+(1/i))**i) for i in x] plt.plot(x, y) plt.title("y = e") plt.xlabel("x")

import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt # x軸を1〜10まで整数ステップにする x = np.arange(1, 11) # 各nまでの部分和 Σ(1/k!) y = [sum(1 / math.factorial(k) for k in range(0, int(n)+1)) for n in x] plt.plot(x, y, marker='o')

import math import matplotlib.pyplot as plt x = [i * 0.1 for i in range(1, 40)] # 0を除外して1〜9.9まで y = [((math.sqrt(8)*math.sqrt(i+(1/8)))-1)/2 for i in x] z = [((i**2)+i)/2 for i in x] plt.plot(x, y) plt.plot(x, z) plt.title("«(Σ{y}{r=0}r)=x y=?» Th

import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt # x軸を1〜10まで整数ステップにする x = np.arange(1, 11) # 各nまでの部分和 Σ(1/k!) y = [sum(1 / math.factorial(k) for k in range(0, int(n)+1)) for n in x] plt.plot(x, y, marker='o')

import math import matplotlib.pyplot as plt x = [i * 0.1 for i in range(1, 10000)] # x: 0.1〜1000 y = [math.sin(math.pi / i) * i for i in x] plt.plot(x, y) plt.title("y = x × sin(π / x)") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y")

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 0〜2の数字を色に対応させる pixels = np.array([ [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,], [1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,], [2,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,], [2,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,],

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 0〜2の数字を色に対応させる pixels = np.array([ [0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,1,2,3,2,1,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,1,3,6,7,6,3,1,0,0,0,0,

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 0〜2の数字を色に対応させる pixels = np.array([ [3,3,0,5,0,3,3,0,4,1,1,1,4,0], [4,0,2,2,2,0,4,2,2,0,5,0,2,2], [1,1,0,5,0,1,1,4,0,3,3,3,0,4], [4,0,3,3,3,0,4,1,1,0,5,0,1,1], [2,2,0,5,0,2,2,4

limit = 17**2 # チェックする範囲の最大値 is_prime = [True] * (limit + 1) # 素数かどうかを記録するリスト。最初は全てTrueに設定 is_prime[0] = False # 0は素数ではない is_prime[1] = False # 1は素数ではない prime_cards = {} # どの素数で除外されたかを記録する辞書 # ここからが自動化の肝！ for p in range(2, int(limit**0.5) + 1):

te=[] se=[] #「まだ素数判別カードに19がないから｢(19**2)-1」までしか計算できない…」 k=19**2 for i in range(k): if i == 1:#｢まず1は素数じゃないよ！」 se.append("x.1") elif i % 2 == 0 and i != 2:#｢素数判別カード｢2｣!」 se.append("x.2") elif i % 3 == 0 and i != 3:#｢素数判別カー