matplotlib.colors.BoundaryNorm#

class matplotlib.colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors, clip=False, *, extend='neither')[Quelle]#

Bases: Normalize

Generiert einen Colormap-Index basierend auf diskreten Intervallen.

Im Gegensatz zu Normalize oder LogNorm ordnet BoundaryNorm Werte stattdessen Integern statt dem Intervall 0-1 zu.

Parameter:

boundariesarray-like

Monoton steigende Sequenz von mindestens 2 Intervallgrenzen: Daten, die in das n-te Intervall fallen, werden der n-ten Farbe zugeordnet.

ncolorsint

Anzahl der Farben in der zu verwendenden Colormap.

clipbool, optional

Wenn clip True ist, werden Werte außerhalb des Bereichs auf 0 abgebildet, wenn sie unter boundaries[0] liegen, oder auf ncolors - 1 abgebildet, wenn sie über boundaries[-1] liegen.

Wenn clip False ist, werden Werte außerhalb des Bereichs auf -1 abgebildet, wenn sie unter boundaries[0] liegen, oder auf ncolors, wenn sie über boundaries[-1] liegen. Diese werden dann von Colormap.__call__ in gültige Indizes konvertiert.

extend{'neither', 'both', 'min', 'max'}, Standard: 'neither'

Erweitert die Anzahl der Intervalle, um einen oder beide Bereiche jenseits der Grenzen einzuschließen. Wenn extend beispielsweise 'min' ist, dann ist die Farbe, der das Intervall zwischen dem ersten Paar von Grenzen zugeordnet wird, von der ersten Farbe in der Colormap verschieden, und standardmäßig wird eine Colorbar mit der Dreieckserweiterung am linken oder unteren Ende gezeichnet.

Anmerkungen

Wenn es weniger Intervalle (einschließlich Erweiterungen) als Farben gibt, dann wird der Farbindex durch lineare Interpolation des Bereichs [0, nbins - 1] in den Bereich [0, ncolors - 1] gewählt, wodurch effektiv einige Farben in der Mitte der Colormap übersprungen werden.

__call__(value, clip=None)[Quelle]#: Diese Methode verhält sich ähnlich wie Normalize.__call__, mit der Ausnahme, dass sie ganze Zahlen oder Arrays von int16 zurückgibt.