Spec-Zone.ru › Matplotlib 3.3

matplotlib.colors.DivergingNorm

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

Bases: matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

[Устаревшее]

Примечания

Устарело начиная с версии 3.2:

Нормализует данные с заданным центром.

Полезно при отображении данных с неравномерным изменением вокруг концептуального центра, например, данных, которые варьируются от -2 до 4, с 0 в качестве середины.

Параметры:
vcenterfloat

Значение данных, определяющее 0.5 в нормализации.

vminfloat, optional

Значение данных, определяющее 0.0 в нормализации. По умолчанию равно минимальному значению набора данных.

vmaxfloat, optional

Значение данных, определяющее 1.0 в нормализации. По умолчанию равно максимальному значению набора данных.

Примеры

Это сопоставляет значение данных -4000 со значением 0., 0 с 0.5 и +10000 с 1.0; значения между ними 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])
__init__(self, vcenter, vmin=None, vmax=None)

Нормализует данные с заданным центром.

Полезно при отображении данных с неравномерным изменением вокруг концептуального центра, например, данных, которые варьируются от -2 до 4, с 0 в качестве середины.

Параметры:
vcenterfloat

Значение данных, определяющее 0.5 в нормализации.

vminfloat, optional

Значение данных, определяющее 0.0 в нормализации. По умолчанию равно минимальному значению набора данных.

vmaxfloat, optional

Значение данных, определяющее 1.0 в нормализации. По умолчанию равно максимальному значению набора данных.

Примеры

Это сопоставляет значение данных -4000 со значением 0., 0 с 0.5 и +10000 с 1.0; значения между ними 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])
__module__ = 'matplotlib.colors'

Примеры использования matplotlib.colors.DivergingNorm

© 2012–2018 Matplotlib Development Team. All rights reserved.
Licensed under the Matplotlib License Agreement.
https://matplotlib.org/3.3.3/api/_as_gen/matplotlib.colors.DivergingNorm.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API