Spec-Zone.ru › Matplotlib 3.4

matplotlib.colors.CenteredNorm

class matplotlib.colors.CenteredNorm(vcenter=0, halfrange=None, clip=False)[source]

Bases: matplotlib.colors.Normalize

Нормализация симметричных данных вокруг центра (по умолчанию 0).

В отличие от TwoSlopeNorm, CenteredNorm применяет равную скорость изменения вокруг центра.

Полезно при отображении симметричных данных вокруг концептуального центра, например, данных, изменяющихся от -2 до 4, с 0 в качестве середины и равной скоростью изменения по обе стороны от этой середины.

Параметры:
vcenterfloat, по умолчанию: 0

Значение данных, определяющее 0.5 в нормализации.

halfrangefloat, необязательно

Диапазон значений данных, определяющий диапазон 0.5 в нормализации, так что vcenter - halfrange является 0.0 , а vcenter + halfrange является 1.0 в нормализации. По умолчанию равен максимальному абсолютному отклонению от vcenter для значений в наборе данных.

Примеры

Это отображает значения данных -2 до 0.25, 0 до 0.5 и 4 до 1.0 (при условии равных скоростей изменения выше и ниже 0.0):

>>> import matplotlib.colors as mcolors
>>> norm = mcolors.CenteredNorm(halfrange=4.0)
>>> data = [-2., 0., 4.]
>>> norm(data)
array([0.25, 0.5 , 1.  ])
__call__(value, clip=None)[source]

Нормализует данные value в интервале [vmin, vmax] в интервал [0.0, 1.0] и возвращает результат.

Параметры:
value

Данные для нормализации.

clipbool

Если None, по умолчанию self.clip (по умолчанию False).

Примечания

Если еще не инициализированы, self.vmin и self.vmax инициализируются с использованием self.autoscale_None(value).

__init__(vcenter=0, halfrange=None, clip=False)[source]

Нормализация симметричных данных вокруг центра (по умолчанию 0).

В отличие от TwoSlopeNorm, CenteredNorm применяет равную скорость изменения вокруг центра.

Полезно при отображении симметричных данных вокруг концептуального центра, например, данных, изменяющихся от -2 до 4, с 0 в качестве середины и равной скоростью изменения по обе стороны от этой середины.

Параметры:
vcenterfloat, по умолчанию: 0

Значение данных, определяющее 0.5 в нормализации.

halfrangefloat, необязательно

Диапазон значений данных, определяющий диапазон 0.5 в нормализации, так что vcenter - halfrange является 0.0 , а vcenter + halfrange является 1.0 в нормализации. По умолчанию равен максимальному абсолютному отклонению от vcenter для значений в наборе данных.

Примеры

Это отображает значения данных -2 до 0.25, 0 до 0.5 и 4 до 1.0 (при условии равных скоростей изменения выше и ниже 0.0):

>>> import matplotlib.colors as mcolors
>>> norm = mcolors.CenteredNorm(halfrange=4.0)
>>> data = [-2., 0., 4.]
>>> norm(data)
array([0.25, 0.5 , 1.  ])
__module__ = 'matplotlib.colors'
__slotnames__ = []
autoscale(A)[source]

Устанавливает halfrange в max(abs(A-vcenter)), затем устанавливает vmin и vmax.

autoscale_None(A)[source]

Устанавливает vmin и vmax.

свойствоhalfrange
свойствоvcenter

Примеры использования matplotlib.colors.CenteredNorm

Colormap Normalization

Нормализация цветовых карт

© 2012–2021 Matplotlib Development Team. All rights reserved.
Licensed under the Matplotlib License Agreement.
https://matplotlib.org/3.4.3/api/_as_gen/matplotlib.colors.CenteredNorm.html

Spec-Zone.ru

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