scale

matplotlib.scale

class matplotlib.scale.InvertedLog10Transform(shorthand_name=None)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

Создаёт новый TransformNode.

shorthand_name - строка, представляющая «имя» этого

преобразования. Имя не имеет значения, кроме улучшения читаемости str(transform) при DEBUG=True.

base = 10.0

inverted()

class matplotlib.scale.InvertedLog2Transform(shorthand_name=None)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

Создаёт новый TransformNode.

shorthand_name - строка, представляющая «имя» этого

преобразования. Имя не имеет значения, кроме улучшения читаемости str(transform) при DEBUG=True.

base = 2.0

inverted()

class matplotlib.scale.InvertedLogTransform(base)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

inverted()

class matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase(shorthand_name=None)

Bases: matplotlib.transforms.Transform

Создаёт новый TransformNode.

shorthand_name - строка, представляющая «имя» этого

преобразования. Имя не имеет значения, кроме улучшения читаемости str(transform) при DEBUG=True.

has_inverse = True

input_dims = 1

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

class matplotlib.scale.InvertedNaturalLogTransform(shorthand_name=None)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

Создаёт новый TransformNode.

shorthand_name - строка, представляющая «имя» этого

преобразования. Имя не имеет значения, кроме улучшения читаемости str(transform) при DEBUG=True.

base = 2.718281828459045

inverted()

class matplotlib.scale.InvertedSymmetricalLogTransform(base, linthresh, linscale)

Bases: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

class matplotlib.scale.LinearScale(axis, **kwargs)

Bases: matplotlib.scale.ScaleBase

По умолчанию линейная шкала.

get_transform()

Преобразование для линейного масштабирования — это просто IdentityTransform.

name = 'linear'

set_default_locators_and_formatters(axis)

Устанавливает локаторы и форматеры на разумные значения для линейного масштабирования.

class matplotlib.scale.Log10Transform(nonpos)

Bases: matplotlib.scale.LogTransformBase

base = 10.0

inverted()

class matplotlib.scale.Log2Transform(nonpos)

Bases: matplotlib.scale.LogTransformBase

base = 2.0

inverted()

class matplotlib.scale.LogScale(axis, **kwargs)

Bases: matplotlib.scale.ScaleBase

Стандартная логарифмическая шкала. Обращается внимание на то, чтобы не отображались неположительные значения.

Для повышения вычислительной эффективности (для максимально возможного использования Numpy C-кода в общих случаях) эта шкала предоставляет различные преобразования в зависимости от основания логарифма:

• основание 10 (Log10Transform)
• основание 2 (Log2Transform)
• основание e (NaturalLogTransform)
• произвольное основание (LogTransform)

basex/basey:

Основание логарифма

nonposx/nonposy: [‘mask’ | ‘clip’ ]

неположительные значения в x или y могут быть замаскированы как недопустимые или обрезаны до очень малого положительного числа

subsx/subsy:

Где разместить дополнительные деления между каждой основной меткой. Должно быть последовательностью целых чисел. Например, в логарифмической шкале base 10: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

разместит 8 логарифмически распределенных дополнительных делений между каждой основной меткой.

class InvertedLog10Transform(shorthand_name=None)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

Создаёт новый TransformNode.

shorthand_name - строка, представляющая «имя» этого

преобразования. Имя не имеет значения, кроме как для повышения удобочитаемости str(transform) при DEBUG=True.

base = 10.0

inverted()

class InvertedLog2Transform(shorthand_name=None)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

Создаёт новый TransformNode.

shorthand_name - строка, представляющая «имя» этого

преобразования. Имя не имеет значения, кроме как для повышения удобочитаемости str(transform) при DEBUG=True.

base = 2.0

inverted()

class InvertedLogTransform(base)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

inverted()

class InvertedNaturalLogTransform(shorthand_name=None)

Bases: matplotlib.scale.InvertedLogTransformBase

Создаёт новый TransformNode.

shorthand_name - строка, представляющая «имя» этого

преобразования. Имя не имеет значения, кроме как для повышения удобочитаемости str(transform) при DEBUG=True.

base = 2.718281828459045

inverted()

class Log10Transform(nonpos)

Bases: matplotlib.scale.LogTransformBase

base = 10.0

inverted()

class Log2Transform(nonpos)

Bases: matplotlib.scale.LogTransformBase

base = 2.0

inverted()

class LogTransform(base, nonpos)

Bases: matplotlib.scale.LogTransformBase

inverted()

class LogTransformBase(nonpos)

Bases: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

class NaturalLogTransform(nonpos)

Bases: matplotlib.scale.LogTransformBase

base = 2.718281828459045

inverted()

get_transform()

Возвращает экземпляр Transform, подходящий для данного основания логарифма.

limit_range_for_scale(vmin, vmax, minpos)

Ограничение области положительными значениями.

name = 'log'

set_default_locators_and_formatters(axis)

Устанавливает локейторы и форматировщики на специализированные версии для логарифмической шкалы.

class matplotlib.scale.LogTransform(base, nonpos)

Bases: matplotlib.scale.LogTransformBase

inverted()

class matplotlib.scale.LogTransformBase(nonpos)

Bases: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

class matplotlib.scale.LogisticTransform(nonpos='mask')

Bases: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

логарифмическое преобразование (основание 10)

class matplotlib.scale.LogitScale(axis, nonpos='mask')

Базы: matplotlib.scale.ScaleBase

Логит-шкала для данных между нулём и единицей, не включая их.

Эта шкала похожа на логарифмическую шкалу вблизи нуля и единицы и почти линейна около 0,5. Она отображает интервал ]0, 1[ на ]-∞, +∞[.

nonpos: [‘mask’ | ‘clip’ ]

значения за пределами ]0, 1[ могут быть замаскированы как недопустимые или ограничены значением, очень близким к 0 или 1

get_transform()

Возвращает экземпляр LogitTransform.

limit_range_for_scale(vmin, vmax, minpos)

Ограничивает область значениями между 0 и 1 (не включая).

name = 'logit'

set_default_locators_and_formatters(axis)

class matplotlib.scale.LogitTransform(nonpos)

Базы: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

логит-преобразование (основание 10), маскированное или ограниченное

class matplotlib.scale.NaturalLogTransform(nonpos)

Базы: matplotlib.scale.LogTransformBase

base = 2.718281828459045

inverted()

class matplotlib.scale.ScaleBase

Базы: object

Базовый класс для всех шкал.

Шкалы — это разделимые преобразования, работающие с одной осью.

Любые подклассы должны переопределить:

• name
• get_transform()
• set_default_locators_and_formatters()

И необязательно:

• limit_range_for_scale()

get_transform()

Возвращает объект Transform, связанный с этой шкалой.

limit_range_for_scale(vmin, vmax, minpos)

Возвращает диапазон vmin, vmax, возможно, ограниченный областью, поддерживаемой этой шкалой.

minpos должно быть минимальным положительным значением в данных.

Это используется логарифмическими шкалами для определения минимального значения.

set_default_locators_and_formatters(axis)

Устанавливает объекты Locator и Formatter на заданной оси, чтобы они соответствовали этой шкале.

class matplotlib.scale.SymmetricalLogScale(axis, **kwargs)

Базы: matplotlib.scale.ScaleBase

Симметричная логарифмическая шкала — это логарифмическая шкала как для положительных, так и для отрицательных значений от начала координат.

Поскольку значения, близкие к нулю, стремятся к бесконечности, необходимо иметь линейный диапазон вокруг нуля. Параметр linthresh позволяет пользователю указать размер этого диапазона (-linthresh, linthresh).

basex/basey:

Основание логарифма

linthreshx/linthreshy:

Одиночное число, определяющее диапазон (-x, x), в котором график линейный. Это предотвращает стремление графика к бесконечности около нуля.

subsx/subsy:

Где разместить подделения между каждым основным делением. Должны быть последовательностью целых чисел. Например, в логарифмической шкале по основанию 10: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

разместит 8 логарифмически распределённых мелких делений между каждым основным делением.

linscalex/linscaley:

Это позволяет растянуть линейный диапазон (-linthresh до linthresh) относительно логарифмического диапазона. Его значение — количество десятичных разрядов, используемых для каждой половины линейного диапазона. Например, при linscale == 1.0 (по умолчанию) пространство, используемое для положительной и отрицательной половин линейного диапазона, будет равно одному десятичному разряду в логарифмическом диапазоне.

class InvertedSymmetricalLogTransform(base, linthresh, linscale)

Базы: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

class SymmetricalLogTransform(base, linthresh, linscale)

Базы: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

get_transform()

Возвращает экземпляр SymmetricalLogTransform.

name = 'symlog'

set_default_locators_and_formatters(axis)

Устанавливает локатоы и форматировщики на специализированные версии для симметричной логарифмической шкалы.

class matplotlib.scale.SymmetricalLogTransform(base, linthresh, linscale)

Базы: matplotlib.transforms.Transform

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

matplotlib.scale.get_scale_docs()

Вспомогательная функция для генерации документации по шкалам.

matplotlib.scale.get_scale_names()

matplotlib.scale.register_scale(scale_class)

Регистрация нового типа шкалы.

scale_class должен быть подклассом ScaleBase.

matplotlib.scale.scale_factory(scale, axis, **kwargs)

Возвращает класс шкалы по имени.

ПРИНИМАЕТ: [ linear | log | logit | symlog ]