matplotlib.colors.DivergingNorm

class matplotlib.colors.DivergingNorm(**kwargs) [source]

Bases: matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

[Устарело]

Примечания

Устарело начиная с версии 3.2:

Нормализует данные с заданным центром.

Полезно при сопоставлении данных с неодинаковыми скоростями изменения вокруг концептуального центра, например, данных, которые варьируются от -2 до 4, с 0 в качестве точки отсчёта.

Параметры:	vcenterfloat Значение данных, определяющее 0.5 при нормализации. vminfloat, optional Значение данных, определяющее 0.0 при нормализации. По умолчанию равно минимальному значению набора данных. vmaxfloat, optional Значение данных, определяющее 1.0 при нормализации. По умолчанию равно максимальному значению 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.TwoSlopeNorm(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])