matplotlib.colors.DivergingNorm

class matplotlib.colors.DivergingNorm(vcenter, vmin=None, vmax=None) [source]

Bases: matplotlib.colors.Normalize

Нормализует данные с заданным центром.

Полезно при отображении данных с различными скоростями изменения вокруг концептуального центра, например, данные, которые изменяются от -2 до 4, с 0 в качестве середины.

Параметры:	vcenter : float Значение данных, которое определяет 0.5 в нормализации. vmin : float, optional Значение данных, которое определяет 0.0 в нормализации. По умолчанию используется минимальное значение набора данных. vmax : float, optional Значение данных, которое определяет 1.0 в нормализации. По умолчанию используется максимальное значение набора данных.

Примеры

Это отображает значение данных -4000 в 0., 0 в 0.5 и +10000 в 1.0; данные между этими значениями интерполируются линейно:

>>> import matplotlib.colors as mcolors
>>> offset = mcolors.DivergingNorm(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])

autoscale_None(self, A) [source]

Получить vmin и vmax, а затем ограничить vcenter

Примеры использования matplotlib.colors.DivergingNorm

Нормализация цветовой карты DivergingNorm

Нормализация цветовых карт