matplotlib.colors.Norm#

class matplotlib.colors.Norm[source]#

基类: ABC

归一化的抽象基类。

子类包括 Normalize,它将标量映射到标量。然而,此类没有此类要求,子类可以支持同时对多个变量进行归一化,并为每个变量提供单独的归一化。

abstractmethod __call__(value, clip=None)[source]#

归一化数据并返回归一化后的数据。

参数:

要归一化的数据。

clip布尔型,可选

请参阅 Normalize 中关于参数 clip 的描述。

如果为 None,则默认为 self.clip(其默认值为 False)。

备注

如果尚未初始化,self.vminself.vmax 将使用 self.autoscale_None(value) 进行初始化。

abstractmethod autoscale(A)[source]#

vminvmax 设置为 A 的最小值和最大值。

abstractmethod autoscale_None(A)[source]#

如果未设置 vminvmax,则使用 A 的最小值/最大值来设置它们。

abstract property clip#

决定映射超出 [vmin, vmax] 范围的值时的行为。

请参阅 Normalize 中的 clip 参数。

abstract property n_components#

归一化组件的数量。

这是 __call__ 参数以及 vminvmax 的元素数量。

abstractmethod scaled()[source]#

返回 vminvmax 是否均已设置。

abstract property vmax#

输入数据区间的上限;映射为 1。

abstract property vmin#

输入数据区间的下限;映射为 0。

使用 matplotlib.colors.Norm 的示例#

将标记属性映射到多变量数据

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带掩码值的图像

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多个图像带一个颜色条

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在二维图像中将透明度与颜色混合

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pcolor 图像

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pcolormesh

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等高线图像

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色彩映射归一化

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色彩映射归一化 SymLogNorm

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带注释的热力图

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直方图

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探索归一化

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作为颜色条的直方图

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三维中的二维图像

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着色和功率归一化渲染

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山体阴影

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左心室靶心图

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快速入门指南

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约束布局指南

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定制颜色条教程

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颜色映射归一化

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