matplotlib.colors.AsinhNorm #
- classe matplotlib.colors. AsinhNorm ( linear_width = 1 , vmin = None , vmax = None , clip = False ) [fonte] #
Basi:
AsinhNormLa scala del seno iperbolico inverso è approssimativamente lineare vicino all'origine, ma diventa logaritmica per valori positivi o negativi maggiori. A differenza di
SymLogNorm, la transizione tra queste regioni lineari e logaritmiche è uniforme, il che può ridurre il rischio di artefatti visivi.Nota
Questa API è provvisoria e potrebbe essere rivista in futuro in base al feedback iniziale degli utenti.
- Parametri :
- linear_width float, predefinito: 1
La larghezza effettiva della regione lineare, oltre la quale la trasformazione diventa asintoticamente logaritmica
- Parametri :
- vmin, vmax float o Nessuno
Se vmin e/o vmax non sono dati, vengono inizializzati dal valore minimo e massimo, rispettivamente, del primo input elaborato; cioè,
__call__(A)chiamateautoscale_None(A).- clip bool, predefinito: falso
Se
Truei valori che non rientrano nell'intervallo , vengono mappati su 0 o 1, a seconda di quale sia più vicino, e i valori mascherati vengono impostati su 1. Se i valori mascherati rimangono mascherati.[vmin, vmax]FalseIl ritaglio silenzioso vanifica lo scopo di impostare i colori sopra, sotto e mascherati in una mappa dei colori, quindi è probabile che porti a sorprese; pertanto il valore predefinito è
clip=False.
Appunti
Restituisce 0 se .
vmin == vmax- __call__ ( valore , clip = Nessuno ) [fonte] #
Normalizza i dati del valore nell'intervallo nell'intervallo e lo restituisce.
[vmin, vmax][0.0, 1.0]- Parametri :
- valore
Dati da normalizzare.
- clip bool
If
None, per impostazione predefinita èself.clip(che per impostazione predefinita èFalse).
Appunti
Se non sono già inizializzati,
self.vmineself.vmaxvengono inizializzati utilizzandoself.autoscale_None(value).
