matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

class matplotlib.colors.TwoSlopeNorm(vcenter, vmin=None, vmax=None)

Bases: Normalize

Normalisiert Daten mit einem festgelegten Zentrum.

Nützlich beim Abbilden von Daten mit einer ungleichen Änderungsrate um ein konzeptionelles Zentrum herum, z. B. Daten, die von -2 bis 4 reichen, mit 0 als Mittelpunkt.

Parameter:

vcenterfloat

Der Datenwert, der 0.5 in der Normalisierung definiert.

vminfloat, optional

Der Datenwert, der 0.0 in der Normalisierung definiert. Standardmäßig der Minimalwert des Datensatzes.

vmaxfloat, optional

Der Datenwert, der 1.0 in der Normalisierung definiert. Standardmäßig der Maximalwert des Datensatzes.

Beispiele

Dies bildet den Datenwert -4000 auf 0., 0 auf 0.5 und +10000 auf 1.0 ab; Daten dazwischen werden linear interpoliert.

>>> import matplotlib.colors as mcolors
>>> offset = mcolors.TwoSlopeNorm(vmin=-4000.,
...                               vcenter=0., vmax=10000)
>>> data = [-4000., -2000., 0., 2500., 5000., 7500., 10000.]
>>> offset(data)
array([0., 0.25, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875, 1.0])

__call__(value, clip=None)

Bildet Wert auf das Intervall [0, 1] ab. Das Argument clip wird nicht verwendet.

autoscale_None(A)

vmin und vmax abrufen.

Wenn vcenter nicht im Bereich [vmin, vmax] liegt, wird entweder vmin oder vmax erweitert, sodass vcenter in der Mitte des modifizierten Bereichs [vmin, vmax] liegt.

inverse(value)

Bildet den normalisierten Wert (d. h. den Index in der Colormap) zurück auf den Bilddatenwert ab.

Parameter:

Wert

Normalisierter Wert.

property vcenter

Beispiele mit matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

Colormap-Normalisierung

Colormap-Normalisierung