matplotlib.colors.LogNorm

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

Нормализует заданное значение в диапазоне от 0 до 1 на логарифмической шкале.

__call__(value, clip=None)

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` (что по умолчанию `False`).

Примечания

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

__init__(vmin=None, vmax=None, clip=False)

Параметры:

Параметры:	vmin, vmaxfloat или None Если vmin и/или vmax не указаны, они инициализируются минимальным и максимальным значением, соответственно, первого обработанного входного значения; то есть, вызов `__call__(A)` вызывает `autoscale_None(A)`. clipbool, по умолчанию: False Если `True` значения, выходящие за пределы диапазона `[vmin, vmax]`, отображаются на 0 или 1, в зависимости от того, что ближе, и значения маскируются, устанавливаются в 1. Если `False` значения маскированных данных остаются замаскированными. Обрезка скрывает цель настройки цветов для значений сверх, ниже и маскированных в палитре, поэтому, вероятно, приведёт к неожиданным результатам; поэтому значение по умолчанию `clip=False`.

vmin, vmaxfloat или None

Если vmin и/или vmax не указаны, они инициализируются минимальным и максимальным значением, соответственно, первого обработанного входного значения; то есть, вызов __call__(A) вызывает autoscale_None(A).

clipbool, по умолчанию: False

Если True значения, выходящие за пределы диапазона [vmin, vmax], отображаются на 0 или 1, в зависимости от того, что ближе, и значения маскируются, устанавливаются в 1. Если False значения маскированных данных остаются замаскированными.

Обрезка скрывает цель настройки цветов для значений сверх, ниже и маскированных в палитре, поэтому, вероятно, приведёт к неожиданным результатам; поэтому значение по умолчанию clip=False.