matplotlib.colors.CenteredNorm
- classmatplotlib.colors.CenteredNorm(vcenter=0, halfrange=None, clip=False)[source]
-
Bases:
NormalizeНормализует симметричные данные вокруг центра (по умолчанию 0).
В отличие от
TwoSlopeNorm,CenteredNormприменяет одинаковую 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 равными скоростями изменения по обе стороны от этой середины.
- Параметры:
-
- vcenterfloat, по умолчанию: 0
-
Значение данных, определяющее
0.5при нормализации. - halfrangefloat, необязательно
-
Диапазон значений данных, определяющий диапазон
0.5при нормализации, так что vcenter - halfrange является0.0, а vcenter + halfrange —1.0при нормализации. По умолчанию равен наибольшему абсолютному значению разницы с vcenter для значений в наборе данных.
Примеры
Это сопоставляет значения данных -2 с 0.25, 0 с 0.5 и 4 с 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 умолчаниюself.clip(по умолчаниюFalse).
Примечания
Если еще не инициализированы,
self.vminиself.vmaxинициализируются с помощьюself.autoscale_None(value).
- autoscale(A)[source]
-
Устанавливает halfrange в
max(abs(A-vcenter)), затем устанавливает vmin и vmax.
- autoscale_None(A)[source]
-
Устанавливает vmin и vmax.
- propertyhalfrange
- propertyvcenter
Примеры использования matplotlib.colors.CenteredNorm
© 2012–2023 Matplotlib Development Team. All rights reserved.
Licensed under the Matplotlib License Agreement.
https://matplotlib.org/3.6.0/api/_as_gen/matplotlib.colors.CenteredNorm.html