matplotlib.scale

Le scale definiscono la distribuzione dei valori dei dati su un asse, ad esempio una scala logaritmica. Sono definiti come sottoclassi di ScaleBase.

Vedi anche axes.Axes.set_xscalee gli esempi di scale nella documentazione.

Vedere Scala personalizzata per un esempio completo di definizione di una scala personalizzata.

Matplotlib supporta anche trasformazioni non separabili che operano su entrambi Axiscontemporaneamente. Sono conosciuti come proiezioni e definiti in matplotlib.projections.

classe matplotlib.scale. AsinhScale ( axis , * , linear_width = 1.0 , base = 10 , subs = 'auto' , ** kwargs )

Basi:ScaleBase

Una scala quasi logaritmica basata sul seno iperbolico inverso (asinh)

Per valori vicini allo zero, questa è essenzialmente una scala lineare, ma per valori di grande magnitudine (positivi o negativi) è asintoticamente logaritmica. La transizione tra questi regimi lineari e logaritmici è regolare e non presenta discontinuità nel gradiente della funzione in contrasto con la SymmetricalLogScalescala ("symlog").

In particolare, la trasformazione di una coordinata dell'asse\(a\)è \(a \rightarrow a_0 \sinh^{-1} (a / a_0)\)dove\(a_0\) è la larghezza effettiva della regione lineare della trasformazione. In quella regione, la trasformazione è \(a \rightarrow a + \mathcal{O}(a^3)\). Per grandi valori di\(a\)la trasformazione si comporta come \(a \rightarrow a_0 \, \mathrm{sgn}(a) \ln |a| + \mathcal{O}(1)\).

Nota

Questa API è provvisoria e potrebbe essere rivista in futuro in base al feedback iniziale degli utenti.

Parametri :

linear_width float, predefinito: 1

Il parametro di scala (altrove indicato come\(a_0\)) definendo l'estensione della regione quasi lineare, ei valori delle coordinate oltre i quali la trasformazione diventa asintoticamente logaritmica.

base int, predefinito: 10

La base numerica utilizzata per arrotondare le posizioni dei tick su una scala logaritmica. Se questo è minore di uno, allora l'arrotondamento è al multiplo intero più vicino di potenze di dieci.

sottosequenza di int

Multipli della base numerica utilizzata per i tick minori. Se impostato su 'auto', utilizzerà i valori predefiniti incorporati, ad esempio (2, 5) per base=10.

auto_tick_multipliers = {3: (2,), 4: (2,), 5: (2,), 8: (2, 4), 10: (2, 5), 16: (2, 4, 8), 64: (4, 16), 1024: (256, 512)}

get_transform ( )

Restituisce l' Transformoggetto associato a questa scala.

proprietà linear_width

nome = 'asinh'

set_default_locators_and_formatters ( axis )

Imposta i localizzatori e i formattatori dell'asse su istanze adatte a questa scala.

classe matplotlib.scale. AsinhTransform ( linear_width )

Basi:Transform

Trasformazione seno-iperbolica inversa utilizzata daAsinhScale

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

Applica solo la parte non affine di questa trasformazione.

transform(values)è sempre equivalente a transform_affine(transform_non_affine(values)).

Nelle trasformazioni non affini, questo è generalmente equivalente a transform(values). Nelle trasformazioni affini, questo è sempre un no-op.

Parametri :

matrice di valori

I valori di input come matrice NumPy di ​​lunghezza input_dimso forma (N x input_dims).

Resi :

Vettore

I valori di output come matrice NumPy di ​​lunghezza output_dimso forma (N x output_dims), a seconda dell'input.

classe matplotlib.scale. FuncScale ( asse , funzioni )

Basi:ScaleBase

Fornire una scala arbitraria con la funzione fornita dall'utente per l'asse.

Parametri :

asseAxis

L'asse per la scala.

funzioni (chiamabile, chiamabile)

doppia tupla delle funzioni avanti e inversa per la scala. La funzione forward deve essere monotona.

Entrambe le funzioni devono avere la firma:

def forward(values: array-like) -> array-like

get_transform ( )

Restituisce l' FuncTransformassociato a questa scala.

nome = 'funzione'

set_default_locators_and_formatters ( axis )

Imposta i localizzatori e i formattatori dell'asse su istanze adatte a questa scala.

classe matplotlib.scale. FuncScaleLog ( axis , functions , base = 10 )

Basi:LogScale

Fornire una scala arbitraria con la funzione fornita dall'utente per l'asse e quindi inserire un asse logaritmico.

Parametri :

assematplotlib.axis.Axis

L'asse per la scala.

funzioni (chiamabile, chiamabile)

doppia tupla delle funzioni avanti e inversa per la scala. La funzione forward deve essere monotona.

Entrambe le funzioni devono avere la firma:

def forward(values: array-like) -> array-like

base mobile, predefinito: 10

Base logaritmica della scala.

base di proprietà

get_transform ( )

Restituisce l' Transformassociato a questa scala.

nome = 'registro funzioni'

classe matplotlib.scale. FuncTransform ( avanti , inverso )

Basi:Transform

Una semplice trasformazione che accetta una funzione arbitraria per la trasformazione diretta e inversa.

Parametri :

richiamabile in avanti

La funzione forward per la trasformazione. Questa funzione deve avere un inverso e, per un comportamento ottimale, essere monotona. Deve avere la firma:

def forward(values: array-like) -> array-like

inverso chiamabile

L'inverso della funzione forward. Firma come forward.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( valori )

Applica solo la parte non affine di questa trasformazione.

transform(values)è sempre equivalente a transform_affine(transform_non_affine(values)).

Nelle trasformazioni non affini, questo è generalmente equivalente a transform(values). Nelle trasformazioni affini, questo è sempre un no-op.

Parametri :

matrice di valori

I valori di input come matrice NumPy di ​​lunghezza input_dimso forma (N x input_dims).

Resi :

Vettore

I valori di output come matrice NumPy di ​​lunghezza output_dimso forma (N x output_dims), a seconda dell'input.

classe matplotlib.scale. InvertedAsinhTransform ( linear_width )

Basi:Transform

Trasformazione seno iperbolica usata daAsinhScale

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

Applica solo la parte non affine di questa trasformazione.

transform(values)è sempre equivalente a transform_affine(transform_non_affine(values)).

Nelle trasformazioni non affini, questo è generalmente equivalente a transform(values). Nelle trasformazioni affini, questo è sempre un no-op.

Parametri :

matrice di valori

I valori di input come matrice NumPy di ​​lunghezza input_dimso forma (N x input_dims).

Resi :

Vettore

I valori di output come matrice NumPy di ​​lunghezza output_dimso forma (N x output_dims), a seconda dell'input.

classe matplotlib.scale. InvertedLogTransform ( base )

Basi:Transform

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

Applica solo la parte non affine di questa trasformazione.

transform(values)è sempre equivalente a transform_affine(transform_non_affine(values)).

Nelle trasformazioni non affini, questo è generalmente equivalente a transform(values). Nelle trasformazioni affini, questo è sempre un no-op.

Parametri :

matrice di valori

I valori di input come matrice NumPy di ​​lunghezza input_dimso forma (N x input_dims).

Resi :

Vettore

I valori di output come matrice NumPy di ​​lunghezza output_dimso forma (N x output_dims), a seconda dell'input.

classe matplotlib.scale. InvertedSymmetricalLogTransform ( base , linthresh , linscale )

Basi:Transform

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

Applica solo la parte non affine di questa trasformazione.

transform(values)è sempre equivalente a transform_affine(transform_non_affine(values)).

Nelle trasformazioni non affini, questo è generalmente equivalente a transform(values). Nelle trasformazioni affini, questo è sempre un no-op.

Parametri :

matrice di valori

I valori di input come matrice NumPy di ​​lunghezza input_dimso forma (N x input_dims).

Resi :

Vettore

I valori di output come matrice NumPy di ​​lunghezza output_dimso forma (N x output_dims), a seconda dell'input.

classe matplotlib.scale. LinearScale ( axis )

Basi:ScaleBase

La scala lineare predefinita.

get_transform ( )

Restituisce la trasformazione per il ridimensionamento lineare, che è solo il file IdentityTransform.

nome = 'lineare'

set_default_locators_and_formatters ( axis )

Imposta i localizzatori e i formattatori dell'asse su istanze adatte a questa scala.

classe matplotlib.scale. LogScale ( axis , * , base = 10 , subs = None , nonpositive = 'clip' )

Basi:ScaleBase

Una scala logaritmica standard. Si presta attenzione a tracciare solo valori positivi.

Parametri :

asseAxis

L'asse per la scala.

base mobile, predefinito: 10

La base del logaritmo.

nonpositivo {'clip', 'mask'}, predefinito: 'clip'

Determina il comportamento per valori non positivi. Possono essere mascherati come non validi o ritagliati su un numero positivo molto piccolo.

subs sequenza di int, default: Nessuno

Dove posizionare i subtick tra ogni segno di spunta principale. Ad esempio, in una scala log10, posizionerà 8 tick minori distanziati logaritmicamente tra ogni tick maggiore.[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

base di proprietà

get_transform ( )

Restituisce l' LogTransformassociato a questa scala.

limit_range_for_scale ( vmin , vmax , minpos )

Limita il dominio a valori positivi.

nome = 'registro'

set_default_locators_and_formatters ( axis )

Imposta i localizzatori e i formattatori dell'asse su istanze adatte a questa scala.

classe matplotlib.scale. LogTransform ( base , nonpositive = 'clip' )

Basi:Transform

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

Applica solo la parte non affine di questa trasformazione.

transform(values)è sempre equivalente a transform_affine(transform_non_affine(values)).

Nelle trasformazioni non affini, questo è generalmente equivalente a transform(values). Nelle trasformazioni affini, questo è sempre un no-op.

Parametri :

matrice di valori

I valori di input come matrice NumPy di ​​lunghezza input_dimso forma (N x input_dims).

Resi :

Vettore

I valori di output come matrice NumPy di ​​lunghezza output_dimso forma (N x output_dims), a seconda dell'input.

classe matplotlib.scale. LogisticTransform ( nonpositivo = 'maschera' )

Basi:Transform

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

trasformazione logistica (base 10)

classe matplotlib.scale. LogitScale ( axis , nonpositive = 'mask' , * , one_half = '\\frac{1}{2}' , use_overline = False )

Basi:ScaleBase

Scala Logit per dati compresi tra zero e uno, entrambi esclusi.

Questa scala è simile a una scala logaritmica vicina allo zero e all'uno, e quasi lineare intorno a 0,5. Mappa l'intervallo ]0, 1[ su ]-infty, +infty[.

Parametri :

assematplotlib.axis.Axis

Attualmente inutilizzato.

nonpositivo {'mask', 'clip'}

Determina il comportamento per i valori oltre l'intervallo aperto ]0, 1[. Possono essere mascherati come non validi o ritagliati su un numero molto vicino a 0 o 1.

use_overline booleano, predefinito: falso

Indicare l'uso della notazione di sopravvivenza (overline{x}) al posto della notazione standard (1-x) per probabilità vicine a uno.

one_half str, predefinito: r"frac{1}{2}"

La stringa utilizzata per il formattatore tick per rappresentare 1/2.

get_transform ( )

Restituisce l' LogitTransformassociato a questa scala.

limit_range_for_scale ( vmin , vmax , minpos )

Limita il dominio a valori compresi tra 0 e 1 (escluso).

nome = 'logit'

set_default_locators_and_formatters ( axis )

Imposta i localizzatori e i formattatori dell'asse su istanze adatte a questa scala.

classe matplotlib.scale. LogitTransform ( nonpositivo = 'maschera' )

Basi:Transform

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

trasformazione logit (base 10), mascherata o ritagliata

classe matplotlib.scale. ScaleBase ( axis )

Basi:object

La classe base per tutte le scale.

Le scale sono trasformazioni separabili, che lavorano su una singola dimensione.

Le sottoclassi dovrebbero sovrascrivere

name

Il nome della bilancia.

get_transform()

Un metodo che restituisce un Transform, che converte le coordinate dei dati in coordinate in scala. Questa trasformazione dovrebbe essere invertibile, in modo che ad esempio le posizioni del mouse possano essere riconvertite in coordinate di dati.

set_default_locators_and_formatters()

Un metodo che imposta localizzatori e formattatori predefiniti per un Axis che utilizza questa scala.

limit_range_for_scale()

Un metodo facoltativo che "fissa" l'intervallo dell'asse a valori accettabili, ad esempio restringendo gli assi in scala logaritmica a valori positivi.

Costruisci una nuova scala.

Appunti

La nota seguente è per gli implementatori della scalabilità.

Per motivi di retrocompatibilità, le scale accettano un Axis oggetto come primo argomento. Tuttavia, questo argomento non dovrebbe essere utilizzato: un singolo oggetto scala dovrebbe essere utilizzabile da più Axise contemporaneamente.

get_transform ( )

Restituisce l' Transformoggetto associato a questa scala.

limit_range_for_scale ( vmin , vmax , minpos )

Restituisce l'intervallo vmin , vmax , limitato al dominio supportato da questa scala (se presente).

minpos dovrebbe essere il valore positivo minimo nei dati. Viene utilizzato dalle scale logaritmiche per determinare un valore minimo.

set_default_locators_and_formatters ( axis )

Imposta i localizzatori e i formattatori dell'asse su istanze adatte a questa scala.

classe matplotlib.scale. SymmetricalLogScale ( axis , * , base = 10 , linthresh = 2 , subs = None , linscale = 1 )

Basi:ScaleBase

La 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 :

base mobile, predefinito: 10

La base del logaritmo.

linthresh float, predefinito: 2

Definisce l'intervallo entro il quale il grafico è lineare. Ciò evita che la trama vada all'infinito intorno allo zero.(-x, x)

sottosequenza di int

Dove posizionare i subtick tra ogni segno di spunta principale. Ad esempio, in una scala log10: posizionerà 8 tick minori spaziati logaritmicamente tra ogni tick maggiore.[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

float in scala , facoltativo

Ciò consente di allungare l'intervallo lineare 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.(-linthresh, linthresh)

Costruisci una nuova scala.

Appunti

La nota seguente è per gli implementatori della scalabilità.

Per motivi di retrocompatibilità, le scale accettano un Axis oggetto come primo argomento. Tuttavia, questo argomento non dovrebbe essere utilizzato: un singolo oggetto scala dovrebbe essere utilizzabile da più Axise contemporaneamente.

base di proprietà

get_transform ( )

Restituisce l' SymmetricalLogTransformassociato a questa scala.

proprietà in scala

proprietà linthresh

nome = 'symlog'

set_default_locators_and_formatters ( axis )

Imposta i localizzatori e i formattatori dell'asse su istanze adatte a questa scala.

classe matplotlib.scale. SymmetricalLogTransform ( base , linthresh , linscale )

Basi:Transform

Parametri :

nome_abbreviato str

Una stringa che rappresenta il "nome" della trasformazione. Il nome non ha altro significato se non quello di migliorare la leggibilità di str(transform)quando DEBUG=True.

has_inverse = Vero

Vero se questa trasformazione ha una trasformazione inversa corrispondente.

input_dim = 1

Il numero di dimensioni di input di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

invertito ( )

Restituisce la trasformazione inversa corrispondente.

Tiene .x == self.inverted().transform(self.transform(x))

Il valore restituito da questo metodo deve essere trattato come temporaneo. Un aggiornamento a sé non causa un corrispondente aggiornamento alla sua copia invertita.

è_separabile = Vero

Vero se questa trasformazione è separabile nelle dimensioni x e y.

output_dim = 1

Il numero di dimensioni di output di questa trasformazione. Deve essere sovrascritto (con numeri interi) nella sottoclasse.

transform_non_affine ( a )

Applica solo la parte non affine di questa trasformazione.

transform(values)è sempre equivalente a transform_affine(transform_non_affine(values)).

Nelle trasformazioni non affini, questo è generalmente equivalente a transform(values). Nelle trasformazioni affini, questo è sempre un no-op.

Parametri :

matrice di valori

I valori di input come matrice NumPy di ​​lunghezza input_dimso forma (N x input_dims).

Resi :

Vettore

I valori di output come matrice NumPy di ​​lunghezza output_dimso forma (N x output_dims), a seconda dell'input.

matplotlib.scale. get_scale_names ( )

Restituisce i nomi delle scale disponibili.

matplotlib.scale. register_scale ( scale_class )

Registra un nuovo tipo di bilancia.

Parametri :

scale_class sottoclasse diScaleBase

La scala da registrare.

matplotlib.scale. scale_factory ( scala , asse , ** kwargs )

Restituisce una classe di scala per nome.

Parametri :

scale {'asinh', 'function', 'functionlog', 'linear', 'log', 'logit', 'symlog'}

assematplotlib.axis.Axis