matplotlib.colors.Normalize #
- クラス matplotlib.colors。正規化( vmin =なし, vmax =なし,クリップ= False ) [ソース] #
拠点:
object呼び出されると、データを間隔に線形に正規化するクラス 。
[0.0, 1.0]- パラメータ:
- vmin、vmax float または None
vminおよび/またはvmaxが指定されていない場合、最初に処理された入力の最小値と最大値からそれぞれ初期化されます。つまり、 を
__call__(A)呼び出しますautoscale_None(A)。- クリップブール値、デフォルト: False
True範囲外の値が0または 1 のいずれか近い方にマップされ、マスクされた値が 1 に設定されます。マスクされた値がマスクされたままの場合。[vmin, vmax]Falseクリッピングは、カラーマップでオーバーカラー、アンダーカラー、およびマスクされたカラーを設定する目的を暗黙のうちに無効にするため、驚きにつながる可能性があります。したがって、デフォルトは です
clip=False。
ノート
の場合は 0 を返します。
vmin == vmax- __call__ (値、クリップ=なし) [ソース] #
区間内の値データを区間に 正規化して返します。
[vmin, vmax][0.0, 1.0]- パラメータ:
- 価値
正規化するデータ。
- クリップブール
の場合
None、デフォルトはself.clip(デフォルトはFalse) です。
ノート
まだ初期化されていない場合は、
self.vminをself.vmax使用して初期化されますself.autoscale_None(value)。
- プロパティ クリップ#
- static process_value (値) [ソース] #
入力値を均質化して、簡単かつ効率的に正規化します。
valueは、スカラーまたはシーケンスにすることができます。
- 戻り値:
- 結果のマスク配列
valueと同じ形状のマスクされた配列。
- is_scalarブール値
値がスカラーかどうか。
ノート
float dtype は保持されます。2 バイト以下の整数型は np.float32 に変換され、それより大きい型は np.float64 に変換されます。可能な場合は float32 を保持し、インプレース操作を使用すると、大きな配列の速度が大幅に向上します。
- プロパティ vmax #
- プロパティ vmin #
