matplotlib.colors.CenteredNorm

class matplotlib.colors.CenteredNorm(vcenter=0, halfrange=None, clip=False)

基类：Normalize

围绕中心（默认为 0）对对称数据进行归一化。

与 TwoSlopeNorm 不同，CenteredNorm 在中心点周围应用相同的变化率。

在围绕概念中心（例如，范围从 -2 到 4，以 0 为中点，且在该中点周围变化率相等的数据）映射对称数据时非常有用。

参数:

vcenter浮点数，默认值：0

在归一化中定义 0.5 的数据值。

halfrange浮点数，可选

定义归一化中 0.5 范围的数据值区间，使得 *vcenter* - *halfrange* 在归一化中为 0.0，*vcenter* + *halfrange* 为 1.0。默认为数据集中与 *vcenter* 的最大绝对差值。

clipbool, 默认值: False

决定映射超出 [vmin, vmax] 范围的值时的行为。

如果裁剪关闭，超出 [vmin, vmax] 范围的值也会被转换，结果超出 [0, 1] 范围。这种行为通常是期望的，因为颜色映射可以将这些*低于*和*高于*的值标记为特定颜色。

如果裁剪打开，低于 *vmin* 的值映射为 0，高于 *vmax* 的值映射为 1。这些值将与常规边界值变得无法区分，这可能导致数据误读。

示例

这将数据值 -2 映射到 0.25，0 映射到 0.5，4 映射到 1.0（假设 0.0 上下变化率相等）

>>> import matplotlib.colors as mcolors
>>> norm = mcolors.CenteredNorm(halfrange=4.0)
>>> data = [-2., 0., 4.]
>>> norm(data)
array([0.25, 0.5 , 1.  ])

autoscale(A)

将 *halfrange* 设置为 max(abs(A-vcenter))，然后设置 *vmin* 和 *vmax*。

autoscale_None(A)

设置 *vmin* 和 *vmax*。

property halfrange

property vcenter

property vmax

property vmin

使用 matplotlib.colors.CenteredNorm 的示例

颜色映射归一化

颜色映射归一化