matplotlib.colors.SymLogNorm #
- classe matplotlib.colors. SymLogNorm ( linthresh , linscale = 1.0 , vmin = None , vmax = None , clip = False , * , base = 10 ) [fonte] #
Basi:
SymLogNormLa scala logaritmica simmetrica è logaritmica sia nella direzione positiva che in quella negativa dall'origine.
Poiché i valori vicini allo zero tendono all'infinito, è necessario disporre di un intervallo intorno allo zero che sia lineare. Il parametro linthresh consente all'utente di specificare la dimensione di questo intervallo (- linthresh , linthresh ).
- Parametri :
- galleggiante di linthresh
L'intervallo entro il quale il grafico è lineare (per evitare che il grafico vada all'infinito intorno allo zero).
- linscale float, predefinito: 1
Ciò consente di allungare l'intervallo lineare (da - linthresh a linthresh ) rispetto all'intervallo logaritmico. Il suo valore è il numero di decadi da utilizzare per ciascuna metà dell'intervallo lineare. Ad esempio, quando linscale == 1.0 (impostazione predefinita), lo spazio utilizzato per le metà positive e negative dell'intervallo lineare sarà uguale a una decade nell'intervallo logaritmico.
- base mobile, predefinito: 10
- 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).
