matplotlib.colors.SymLogNorm #

classe matplotlib.colors. SymLogNorm ( linthresh , linscale = 1.0 , vmin = None , vmax = None , clip = False , * , base = 10 ) [source] #

Socles :SymLogNorm

L'échelle logarithmique symétrique est logarithmique dans les directions positive et négative à partir de l'origine.

Comme les valeurs proches de zéro tendent vers l'infini, il est nécessaire d'avoir une plage autour de zéro qui soit linéaire. Le paramètre linthresh permet à l'utilisateur de spécifier la taille de cette plage (- linthresh , linthresh ).

Paramètres :

flotteur de lin: La plage dans laquelle le tracé est linéaire (pour éviter que le tracé aille à l'infini autour de zéro).
échelle de lin flottante, par défaut : 1: Cela permet d'étirer la plage linéaire (- linthresh à linthresh ) par rapport à la plage logarithmique. Sa valeur est le nombre de décades à utiliser pour chaque moitié de la plage linéaire. Par exemple, lorsque linscale == 1.0 (valeur par défaut), l'espace utilisé pour les moitiés positive et négative de la plage linéaire sera égal à une décade dans la plage logarithmique.
flottant de base , par défaut : 10

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.SymLogNorm`#

Normalisations de la palette de couleurs

Normalisations de la palette de couleurs SymLogNorm

Normalisation de la palette de couleurs

matplotlib.colors.SymLogNorm #

Exemples utilisant matplotlib.colors.SymLogNorm#

Exemples utilisant `matplotlib.colors.SymLogNorm`#