matplotlib.colors.PowerNorm #
- classe matplotlib.colors. PowerNorm ( gamma , vmin = None , vmax = None , clip = False ) [fonte] #
Basi:
Normalize
Mappare linearmente un dato valore nell'intervallo 0-1 e quindi applicare una normalizzazione della legge di potenza su tale intervallo.
- 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)
.
Esempi che utilizzano matplotlib.colors.PowerNorm
#
Normalizzazioni della mappa dei colori
Rendering ombreggiato e potenza normalizzata
Normalizzazione della mappa dei colori