matplotlib.colors.TwoSlopeNorm

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

基类：Normalize

使用设定中心归一化数据。

在数据围绕概念中心变化率不相等时非常有用，例如，数据范围从 -2 到 4，以 0 为中点。

参数:

vcenter浮点数

在归一化中定义 0.5 的数据值。

vmin浮点数，可选

在归一化中定义 0.0 的数据值。默认为数据集的最小值。

vmax浮点数，可选

在归一化中定义 1.0 的数据值。默认为数据集的最大值。

示例

这将数据值 -4000 映射到 0.，0 映射到 0.5，+10000 映射到 1.0；介于两者之间的数据进行线性插值。

>>> 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)

将值映射到 [0, 1] 区间。clip 参数未使用。

autoscale_None(A)

获取 vmin 和 vmax。

如果 vcenter 不在 [vmin, vmax] 范围内，则扩展 vmin 或 vmax，使 vcenter 位于修改后的 [vmin, vmax] 范围的中间。

inverse(value)

将归一化值（即色图中的索引）映射回图像数据值。

参数:

值

归一化值。

属性 vcenter

使用 matplotlib.colors.TwoSlopeNorm 的示例

颜色映射归一化

颜色映射归一化