matplotlib.colors.CenteredNorm

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

Bases:Normalize

Normalize dados simétricos em torno de um centro (0 por padrão).

Ao contrário TwoSlopeNormde , CenteredNormaplica uma taxa igual de variação ao redor do centro.

Útil ao mapear dados simétricos em torno de um centro conceitual, por exemplo, dados que variam de -2 a 4, com 0 como ponto médio e com taxas iguais de mudança em torno desse ponto médio.

Parâmetros :

vcenter flutuante, padrão: 0

O valor dos dados que define 0.5na normalização.

flutuador de meia faixa , opcional

O intervalo de valores de dados que define um intervalo de 0.5na normalização, de modo que vcenter - halfrange esteja 0.0e vcenter + halfrange esteja 1.0na normalização. O padrão é a maior diferença absoluta para vcenter para os valores no conjunto de dados.

Exemplos

Isso mapeia valores de dados -2 a 0,25, 0 a 0,5 e 4 a 1,0 (assumindo taxas iguais de alteração acima e abaixo de 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__ ( valor , clipe = Nenhum )

Normalize os dados de valor no intervalo para o intervalo e retorne-os.[vmin, vmax][0.0, 1.0]

Parâmetros :

valor

Dados para normalizar.

clipe bool

Se None, o padrão é self.clip(que é o padrão False).

Notas

Se ainda não estiver inicializado self.vmine self.vmaxfor inicializado usando self.autoscale_None(value).

escala automática ( A )

Defina halfrange como e max(abs(A-vcenter)), em seguida, defina vmin e vmax .

autoscale_None ( A )

Defina vmin e vmax .

propriedade halfrange

propriedade vcenter

Exemplos usando matplotlib.colors.CenteredNorm

Normalização do mapa de cores

Normalização do mapa de cores