matplotlib.colors.LogNorm #

classe matplotlib.colors. LogNorm ( vmin = Aucun , vmax = Aucun , clip = Faux ) [source] #

Socles :Normalize

Normaliser une valeur donnée dans la plage 0-1 sur une échelle logarithmique.

Paramètres :
vmin, vmax flottant ou Aucun

Si vmin et/ou vmax ne sont pas donnés, ils sont initialisés respectivement à partir de la valeur minimale et maximale de la première entrée traitée ; c'est-à-dire __call__(A)les appels autoscale_None(A).

clip booléen, par défaut : False

Si Trueles valeurs se trouvant en dehors de la plage , sont mappées sur 0 ou 1, selon la valeur la plus proche, et les valeurs masquées sont définies sur 1. Si les valeurs masquées restent masquées.[vmin, vmax]False

L'écrêtage va à l'encontre de l'objectif de définir les couleurs sur, sous et masquées dans une palette de couleurs, il est donc susceptible de conduire à des surprises ; donc la valeur par défaut est clip=False.

Remarques

Renvoie 0 si .vmin == vmax

__call__ ( valeur , clip = Aucun ) [source] #

Normalisez les données de valeur dans l' intervalle dans l' intervalle et renvoyez-les.[vmin, vmax][0.0, 1.0]

Paramètres :
évaluer

Données à normaliser.

clip bool

Si None, est par défaut self.clip(qui est par défaut False).

Remarques

S'ils ne sont pas déjà initialisés, self.vminet self.vmaxsont initialisés à l'aide de self.autoscale_None(value).

mise à l'échelle automatique ( A ) [source] #

Définissez vmin , vmax sur min, max de A .

autoscale_None ( A ) [source] #

Si vmin ou vmax ne sont pas définis, utilisez le min/max de A pour les définir.

inverse ( valeur ) [source] #

Exemples utilisant matplotlib.colors.LogNorm#

Normalisations de la palette de couleurs

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