matplotlib.colors.CenteredNorm

클래스 matplotlib.colors. CenteredNorm ( vcenter = 0 , halfrange = None , clip = False )

베이스:Normalize

중심을 중심으로 대칭 데이터를 정규화합니다(기본값은 0).

와 달리 는 중심 주위에 동일한 변경 비율을 적용합니다 TwoSlopeNorm.CenteredNorm

개념적 중심 주위에 대칭 데이터를 매핑할 때 유용합니다. 예를 들어 범위가 -2에서 4이고 중간점이 0이고 해당 중간점 주위에 동일한 변화율이 있는 데이터입니다.

매개변수 :

vcenter 부동, 기본값: 0

0.5정규화에서 정의하는 데이터 값입니다 .

하프레인지 플로트, 옵션

0.5정규화에서 범위를 정의하는 데이터 값의 범위 이므로 vcenter - halfrange 는 정규화 0.0에서 vcenter + halfrange 는 1.0됩니다. 데이터 세트의 값에 대해 vcenter 에 대한 가장 큰 절대 차이가 기본값 입니다.

예

이것은 데이터 값 -2를 0.25로, 0을 0.5로, 4를 1.0으로 매핑합니다(0.0 위와 아래에서 동일한 변화율을 가정).

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

__call__ ( 값 , 클립 = 없음 )

구간의 값 데이터를 구간으로 정규화 하여 반환합니다.[vmin, vmax][0.0, 1.0]

매개변수 :

값

정규화할 데이터입니다.

클립 부울

인 경우 None기본값은 self.clip(기본값은 False)입니다.

메모

아직 초기화되지 않은 경우 self.vmin를 self.vmax사용하여 초기화됩니다 self.autoscale_None(value).

자동 크기 조정 ( A )

halfrange 를 로 설정 max(abs(A-vcenter))한 다음 vmin 및 vmax 를 설정 합니다.

autoscale_None ( A )

vmin 및 vmax 를 설정 합니다.

속성 절반 범위

속성 vcenter

을 사용하는 예matplotlib.colors.CenteredNorm

컬러맵 정규화

컬러맵 정규화