matplotlib.colors.Normalize

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

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

Если vmin или vmax не указаны, они инициализируются соответственно минимальным и максимальным значением первого обработанного входного значения. То есть, __call__(A) вызывает autoscale_None(A). Если clip равен 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 маскированные массивы. Если clip равен True, маскированные значения устанавливаются в 1; в противном случае они остаются маскированными. Принудительное обрезание (clip=True) лишает смысла настройки цветов для значений, выходящих за пределы диапазона (over, under, masked в colormap), поэтому это может привести к неожиданным результатам; поэтому по умолчанию clip = False.

autoscale(A) [source]: Установить vmin, vmax на мин., макс. значения A.

autoscale_None(A) [source]: Нормализация только для значений vmin или vmax, равных None.

inverse(value) [source]

static process_value(value) [source]

Приведение входного значения value к единообразному формату для эффективной нормализации.

value может быть скаляром или последовательностью.

Возвращает result, is_scalar, где result - это маскированный массив, соответствующий value. Тип данных float сохраняется; целочисленные типы с двумя байтами или меньше преобразуются в np.float32, а более крупные типы преобразуются в np.float64. Сохранение float32, где это возможно, и использование операций на месте может значительно улучшить скорость для больших массивов.

Экспериментальная функция; возможно, следует добавить возможность принудительного использования float32.