matplotlib.colors.MultiNorm#

class matplotlib.colors.MultiNorm(norms, vmin=None, vmax=None, clip=None)[source]#

基类：Norm

一个包含多个标量归一化（scalar norms）的类。

参数:

normslist of (str or Normalize): 组成该归一化的各个成员。列表长度至少为 1。
vmin, vmaxNone 或 list of (float or None): 组成该归一化的成员的边界。如果是列表，则每个值对应一个成员。如果为 None，则不改变成员的边界。
clipNone 或 list of bools，默认值：None: 确定对于超出成员归一化 [vmin, vmax] 范围的值的映射行为。如果是列表，则每个布尔值对应一个成员。如果为 None，则不改变成员的行为。

__call__(values, clip=None)[source]#

归一化数据并返回归一化后的数据。

输入数据的每个组件都通过对应的成员归一化进行归一化处理。

参数:

values类数组

输入数据，作为可迭代对象或结构化 numpy 数组。

cliplist of bools 或 None，可选

确定映射超出 [vmin, vmax] 范围的值的行为。请参阅 Normalize 中 clip 参数的描述。如果为 None，则默认为 self.clip（默认值为 False）。

返回:

备注

如果尚未初始化，则使用 self.autoscale_None(values) 初始化 self.vmin 和 self.vmax。

autoscale(A)[source]#

对于每个成员归一化，将 vmin 和 vmax 设置为 A 中相应组件的最小值和最大值。

参数:

A数组类

输入数据，作为可迭代对象或结构化 numpy 数组。

autoscale_None(A)[source]#

如果任何成员归一化未设置 vmin 或 vmax，则使用 A 中相应组件的最小值/最大值进行设置。

参数:

A数组类

输入数据，作为可迭代对象或结构化 numpy 数组。

inverse(values)[source]#

将归一化后的值（即颜色映射表中的索引）映射回数据值。

参数:

values类数组

输入数据，作为可迭代对象或结构化 numpy 数组。