matplotlib.axes.Axes.pcolorfast

Axes.pcolorfast(*args, alpha=None, norm=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, data=None, **kwargs)[source]

Создаёт псевдоцветное изображение с нерегулярной прямоугольной сеткой.

Вызов:

ax.pcolorfast([X, Y], C, /, **kwargs)

Этот метод похож на pcolor и pcolormesh. Он разработан для обеспечения наибыстрейшего построения графиков типа pcolor с использованием бэкэнда Agg. Для достижения этой цели он использует различные алгоритмы в зависимости от сложности входной сетки (регулярная прямоугольная, нерегулярная прямоугольная или произвольная четырёхугольная).

Предупреждение

Этот метод является экспериментальным. По сравнению с pcolor или pcolormesh он имеет некоторые ограничения:

• Он поддерживает только плоское затенение (без контуров)
• Он не поддерживает логарифмическую шкалу осей.
• У него нет обёртки pyplot.

Параметры:

Carray-like

Данные изображения. Поддерживаемые формы массивов:

• (M, N): изображение со скалярными данными. Сопоставление цветов управляется параметрами cmap, norm, vmin и vmax.
• (M, N, 3): изображение с RGB-значениями (float от 0 до 1 или int от 0 до 255).
• (M, N, 4): изображение с RGBA-значениями (float от 0 до 1 или int от 0 до 255), включая прозрачность.

Первые два измерения (M, N) определяют строки и столбцы изображения.

Этот параметр можно передавать только позиционно.

X, Ytuple или array-like, по умолчанию: (0, N), (0, M)

X и Y используются для определения координат четырехугольников. Существует несколько способов сделать это:

• Используйте кортежи X=(xmin, xmax) и Y=(ymin, ymax) для определения равномерной прямоугольной сетки.

  Кортежи определяют внешние границы сетки. Все отдельные четырехугольники будут иметь одинаковый размер. Это самый быстрый вариант.

• Используйте одномерные массивы X и Y для определения неравномерной прямоугольной сетки.

  В этом случае X и Y должны быть монотонными одномерными массивами длины N+1 и M+1, определяющими x и y границы ячеек.

  Скорость средняя. Примечание: сетка проверяется, и если она является равномерной, используется быстрый вариант.

• Используйте двумерные массивы X и Y, если вам нужна произвольная сетка четырехугольников (т.е. если четырехугольники не прямоугольные).

  В этом случае X и Y являются двумерными массивами с формой (M + 1, N + 1), определяющими x и y координаты углов цветных четырехугольников.

  Это самый общий, но самый медленный способ отображения. Однако это может привести к более быстрому и компактному выводу при использовании бэкэндов ps, pdf и svg.

Эти аргументы можно передавать только позиционно.

cmapстрока или Colormap, по умолчанию: rcParams["image.cmap"] (по умолчанию: 'viridis')

Экземпляр Colormap или зарегистрированное имя цветовой карты, используемое для сопоставления скалярных данных с цветами.

Этот параметр игнорируется, если C является RGB(A).

normстрока или Normalize, необязательно

Метод нормализации, используемый для масштабирования скалярных данных до диапазона [0, 1] перед сопоставлением с цветами с помощью cmap. По умолчанию используется линейное масштабирование, сопоставляющее минимальное значение с 0, а максимальное с 1.

Если задано, это может быть одно из следующего:

• Экземпляр Normalize или один из его подклассов (см. Нормализация цветовой карты).
• Имя шкалы, например, "linear", "log", "symlog", "logit" и т.д. Список доступных шкал можно получить, вызвав matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае динамически генерируется и инициализируется подходящий подкласс Normalize.

Этот параметр игнорируется, если C является RGB(A).

vmin, vmaxfloat, необязательно

При использовании скалярных данных и отсутствии явного norm, vmin и vmax определяют диапазон данных, который охватывает цветовая карта. По умолчанию цветовая карта охватывает весь диапазон значений предоставленных данных. Использование vmin/vmax с экземпляром norm является ошибкой (но использование имени norm типа str вместе с vmin/vmax допустимо).

Этот параметр игнорируется, если C является RGB(A).

alphafloat, по умолчанию: None

Значение прозрачности (alpha) смешивания, от 0 (прозрачный) до 1 (непрозрачный).

snapbool, по умолчанию: False

Привязывать ли сетку к границам пикселей.

Возвращаемое значение:

AxesImage или PcolorImage или QuadMesh

Тип возвращаемого значения зависит от типа сетки:

• AxesImage для регулярной прямоугольной сетки.
• PcolorImage для нерегулярной прямоугольной сетки.
• QuadMesh для непрямоугольной сетки.

Другие параметры:

dataиндексируемый объект, необязательно

Если указано, все параметры также принимают строку s, которая интерпретируется как data[s] (если это не вызывает исключение).

**kwargs

Поддерживаемые дополнительные параметры зависят от типа сетки. Смотрите типы возвращаемых значений image для получения дополнительного описания.

Примеры использования matplotlib.axes.Axes.pcolorfast

pcolor изображения

pcolor изображения