matplotlib.colors.Normalize #
- classe matplotlib.colors. Normalizza ( vmin = None , vmax = None , clip = False ) [fonte] #
Basi:
object
Una classe che, quando viene chiamata, normalizza linearmente i dati nell'intervallo.
[0.0, 1.0]
- 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
True
i 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]
False
Il 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.vmin
eself.vmax
vengono inizializzati utilizzandoself.autoscale_None(value)
.
- autoscale_None ( A ) [fonte] #
Se vmin o vmax non sono impostati, utilizzare min/max di A per impostarli.
- clip di proprietà #
- valore_processo statico ( valore ) [fonte] #
Omogeneizza il valore di input per una normalizzazione facile ed efficiente.
value può essere uno scalare o una sequenza.
- Resi :
- array mascherato dei risultati
Matrice mascherata con la stessa forma di value .
- is_scalare bool
Se il valore è uno scalare.
Appunti
I dtype float vengono mantenuti; i tipi interi con due byte o meno vengono convertiti in np.float32, mentre i tipi più grandi vengono convertiti in np.float64. La conservazione di float32 quando possibile e l'utilizzo di operazioni sul posto migliora notevolmente la velocità per array di grandi dimensioni.
- proprietà vmax #
- proprietà vmin #
Esempi che utilizzano matplotlib.colors.Normalize
#
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Mappatura delle proprietà dei marcatori ai dati multivariati