matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

classmatplotlib.colors.TwoSlopeNorm(vcenter, vmin=None, vmax=None)[source]

Bases: Normalize

Нормализация данных с заданным центром.

Полезно при отображении данных с неравномерными скоростями изменения вокруг концептуального центра, например, данных, которые варьируются от -2 до 4, с 0 в качестве середины.

Параметры:

vcenterfloat

Значение данных, которое определяет 0.5 при нормализации.

vminfloat, необязательно

Значение данных, которое определяет 0.0 при нормализации. По умолчанию принимает минимальное значение набора данных.

vmaxfloat, необязательно

Значение данных, которое определяет 1.0 при нормализации. По умолчанию принимает максимальное значение набора данных.

Примеры

Это отображает значение данных -4000 в 0, 0 в 0,5 и +10000 в 1,0; данные между ними интерполируются линейно:

>>> import matplotlib.colors as mcolors
>>> offset = mcolors.TwoSlopeNorm(vmin=-4000.,
...                               vcenter=0., vmax=10000)
>>> data = [-4000., -2000., 0., 2500., 5000., 7500., 10000.]
>>> offset(data)
array([0., 0.25, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875, 1.0])

__call__(value, clip=None)[source]

Отобразить значение в интервал [0, 1]. Аргумент clip не используется.

autoscale_None(A)[source]

Получить vmin и vmax.

Если vcenter не находится в диапазоне [vmin, vmax], либо vmin, либо vmax расширяются так, чтобы vcenter находился в середине измененного диапазона [vmin, vmax].

inverse(value)[source]

Преобразует нормализованное значение (т.е., индекс в цветовой карте) обратно в значение данных изображения.

Параметры:

value

Нормализованное значение.

propertyvcenter

Примеры использования matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

Нормализация цветовых карт

Нормализация цветовых карт