matplotlib.colors.Normalize

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

Bases: object

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

Если vmin или vmax не заданы, они инициализируются соответственно минимальным и максимальным значениями первого обработанного входного значения. То есть, __call__(A) вызывает autoscale_None(A). Если clip равно True и заданное значение выходит за пределы диапазона, возвращаемое значение будет равно 0 или 1, в зависимости от того, какое из них ближе. Возвращает 0, если

vmin==vmax

Работает со скалярами или массивами, включая маскированные массивы. Если clip равно True, маскированные значения устанавливаются в 1; в противном случае они остаются маскированными. Присвоение значения clipping игнорирует назначение цветов для значений за пределами диапазона, заданных в colormap, что может привести к неожиданным результатам; поэтому по умолчанию clip = False.

autoscale(self, A) [source]: Устанавливает vmin, vmax в минимальное и максимальное значение из A.

autoscale_None(self, A) [source]: Автоматически масштабирует только значения vmin или vmax равные None.

inverse(self, value) [source]

static process_value(value) [source]

Гомогенизирует входное значение value для удобной и эффективной нормализации.

value может быть скаляром или последовательностью.

Возвращает result, is_scalar, где result — маскированный массив, соответствующий value. Типы данных с плавающей точкой сохраняются; целочисленные типы с двумя байтами или меньше преобразуются в np.float32, а большие типы преобразуются в np.float64. Сохранение float32, когда это возможно, и использование операций на месте, может значительно ускорить работу с большими массивами.

Экспериментально; возможно, мы захотим добавить опцию для принудительного использования float32.