cm (палитра)

matplotlib.cm

Встроенные палитры, утилиты обработки палитр и миксин ScalarMappable.

См. Список встроенных палитр для списка встроенных палитр. См. Палитры в Matplotlib для подробного обсуждения палитр.

class matplotlib.cm.ScalarMappable(norm=None, cmap=None) [source]

Базовый класс для поддержки отображения скалярных данных в RGBA. Класс ScalarMappable использует нормализацию данных перед возвращением RGBA цветов из заданной палитры.

Параметры:	norm : matplotlib.colors.Normalize instance Объект нормализации, который масштабирует данные, обычно в интервал [0, 1]. Если None, norm по умолчанию устанавливается в объект colors.Normalize, который инициализирует масштабирование на основе первых обработанных данных. cmap : str or Colormap instance Палитра, используемая для сопоставления нормализованных значений данных с RGBA-цветами.

add_checker(checker) [source]

Добавляет запись в словарь флагов булевых значений, которые устанавливаются в True, когда изменяется отображаемый объект.

autoscale() [source]

Автоматически масштабирует пределы скалярных значений в экземпляре norm с использованием текущего массива

autoscale_None() [source]

Автоматически масштабирует пределы скалярных значений в экземпляре norm с использованием текущего массива, изменяя только пределы, которые равны None

changed() [source]

Вызывается всякий раз, когда изменяется отображаемый объект, чтобы уведомить все слушатели обратного вызова callbackSM о событии 'changed'

check_update(checker) [source]

Если отображаемый объект изменился с момента последней проверки, возвращает True; иначе возвращает False

cmap = None

Экземпляр Colormap для этого ScalarMappable.

colorbar = None

Последняя связанная с этим ScalarMappable цветовая шкала. Может быть None.

get_array() [source]

Возвращает массив

get_clim() [source]

Возвращает минимальное и максимальное значения пределов цветов для масштабирования изображения

get_cmap() [source]

Возвращает палитру

norm = None

Экземпляр Normalization для этого ScalarMappable.

set_array(A) [source]

Устанавливает массив изображения из массива NumPy A.

Параметры:	A : ndarray

set_clim(vmin=None, vmax=None) [source]

Устанавливает пределы нормализации для масштабирования изображения; если vmin является последовательностью длины 2, интерпретирует ее как (vmin, vmax), что используется для поддержки setp

ПРИНИМАЕТ: последовательность длиной 2 из чисел с плавающей точкой; может быть переопределено в методах, имеющих vmin и vmax ключевые параметры.

set_cmap(cmap) [source]

Устанавливает палитру для данных яркости

Параметры:	cmap : colormap or registered colormap name

set_norm(norm) [source]

Устанавливает экземпляр нормализации.

Параметры:	norm : Normalize

to_rgba(x, alpha=None, bytes=False, norm=True) [source]

Возвращает нормализованный массив rgba, соответствующий x.

matplotlib.cm.get_cmap(name=None, lut=None) [source]

Получает экземпляр палитры, по умолчанию используя значения из rc, если name равно None.

Палитры, добавленные с помощью register_cmap(), имеют приоритет над встроенными палитрами.

Если name — экземпляр matplotlib.colors.Colormap, он будет возвращён.

Если lut не равно None, оно должно быть целым числом, определяющим количество элементов в таблице поиска, а name — именем стандартной палитры mpl.

matplotlib.cm.register_cmap(name=None, cmap=None, data=None, lut=None) [source]

Добавляет палитру в набор, распознаваемый get_cmap().

Может быть использована двумя способами:

register_cmap(name='swirly', cmap=swirly_cmap)

register_cmap(name='choppy', data=choppydata, lut=128)

В первом случае cmap должен быть экземпляром matplotlib.colors.Colormap. name необязательно; если отсутствует, имя будет name атрибутом cmap.

Во втором случае три аргумента передаются в инициализатор LinearSegmentedColormap, и полученная палитра регистрируется.

matplotlib.cm.revcmap(data) [source]

Может обрабатывать только данные data в формате словаря.