matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

Klasse matplotlib.colors. TwoSlopeNorm ( vcenter , vmin = None , vmax = None )

Basen:Normalize

Normalisieren Sie Daten mit einem festgelegten Zentrum.

Nützlich, wenn Daten mit ungleichen Änderungsraten um ein konzeptionelles Zentrum abgebildet werden, z. B. Daten, die von -2 bis 4 reichen, mit 0 als Mittelpunkt.

Parameter :

vcenter float

Der Datenwert, der 0.5in der Normalisierung definiert wird.

vmin float, optional

Der Datenwert, der 0.0in der Normalisierung definiert wird. Standardmäßig der Mindestwert des Datensatzes.

vmax Float, optional

Der Datenwert, der 1.0in der Normalisierung definiert wird. Standardmäßig der Maximalwert des Datensatzes.

Beispiele

Dadurch wird der Datenwert -4000 auf 0, 0 auf 0,5 und +10000 auf 1,0 abgebildet; Daten dazwischen werden linear interpoliert:

>>> 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])

__call__ ( value , clip = None )

Ordnen Sie den Wert dem Intervall [0, 1] zu. Das Clip-Argument wird nicht verwendet.

autoscale_None ( A )

Holen Sie sich vmin und vmax und schneiden Sie dann bei vcenter ab

invers ( Wert )

Eigenschaft vcenter

Beispiele mit matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

Colormap-Normalisierung

Colormap-Normalisierung