matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

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

Базовые классы: Normalize

Нормализует данные относительно заданного центра.

Полезно при отображении данных с разными темпами изменения относительно концептуального центра, например данных в диапазоне от -2 до 4 с серединой в 0.

Параметры:

vcenterfloat

Значение данных, определяющее 0.5 при нормализации.

vminfloat, optional

Значение данных, определяющее 0.0 при нормализации. По умолчанию равно минимальному значению набора данных.

vmaxfloat, optional

Значение данных, определяющее 1.0 при нормализации. По умолчанию равно максимальному значению набора данных.

Примеры

Это сопоставляет значение данных -4000 с 0., 0 с 0.5 и +10000 с 1.0; промежуточные значения данных 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]

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

autoscale_None(A)[source]

Получает vmin и vmax.

Если vcenter не входит в диапазон [vmin, vmax], значение vmin или vmax расширяется так, чтобы vcenter оказался посередине изменённого диапазона [vmin, vmax].

inverse(value)[source]

Преобразует нормализованное значение (то есть индекс в цветовой карте) обратно в значение данных изображения.

Параметры:

value

Нормализованное значение.

propertyvcenter

Примеры использования matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

Нормализация цветовой карты

Нормализация цветовой карты