matplotlib.colors.Normalize

class matplotlib.colors.Normalize(vmin=None, vmax=None, clip=False)

Класс, который при вызове может нормализовать данные в интервал [0.0, 1.0].

Если vmin или vmax не заданы, они инициализируются соответственно минимальным и максимальным значениями первого обработанного входного значения. То есть, __call__(A) вызывает autoscale_None(A). Если clip равно True и заданное значение выходит за пределы диапазона, возвращаемое значение будет равно 0 или 1, в зависимости от того, что ближе. Возвращает 0, если:

vmin==vmax

Работает со скалярами или массивами, включая массивы с масками. Если clip равно True, значения с маской устанавливаются в 1; в противном случае они остаются с маской. Обрезка скрывает цель установки цветов для значений выше, ниже и с маской в цветовой карте, поэтому это может привести к неожиданным результатам; поэтому по умолчанию clip = False.

autoscale(A): Установить vmin, vmax на мин., макс. из A.

autoscale_None(A): Нормализует только значения vmin или vmax, равные None.

inverse(value)

static process_value(value)

Гомогенизирует входное значение value для удобной и эффективной нормализации.

value может быть скаляром или последовательностью.

Возвращает result, is_scalar, где result — массив с маской, соответствующий value. Тип данных float сохраняется; целочисленные типы с размером 2 байта или меньше преобразуются в np.float32, а типы большего размера — в np.float64. Сохранение float32, когда это возможно, и использование операций на месте, может значительно повысить скорость для больших массивов.

Экспериментально; мы можем добавить возможность принудительно использовать float32.