matplotlib.colores.FuncNorm #
- clase matplotlib.colores. FuncNorm ( funciones , vmin = Ninguno , vmax = Ninguno , clip = Falso ) [fuente] #
- Bases: - FuncNorm- Normalización arbitraria usando funciones para el directo y el inverso. - Parámetros :
- funciones (invocables, invocables)
- dos tuplas de las funciones directa e inversa para la normalización. La función directa debe ser monótona. - Ambas funciones deben tener la firma - def forward(values: array-like) -> array-like 
- vmin, vmax flotante o Ninguno
- Si no se proporciona vmin y/o vmax , se inicializan a partir del valor mínimo y máximo, respectivamente, de la primera entrada procesada; es decir, - __call__(A)llamadas- autoscale_None(A).
- clip bool, predeterminado: Falso
- Si - Truelos valores caen fuera del rango , se asignan a 0 o 1, lo que esté más cerca, y los valores enmascarados se establecen en 1. Si los valores enmascarados permanecen enmascarados.- [vmin, vmax]- False- El recorte anula silenciosamente el propósito de establecer los colores superior, inferior y enmascarado en un mapa de colores, por lo que es probable que genere sorpresas; por lo tanto, el valor predeterminado es - clip=False.
 
 - Parámetros :
- vmin, vmax flotante o Ninguno
- Si no se proporciona vmin y/o vmax , se inicializan a partir del valor mínimo y máximo, respectivamente, de la primera entrada procesada; es decir, - __call__(A)llamadas- autoscale_None(A).
- clip bool, predeterminado: Falso
- Si - Truelos valores caen fuera del rango , se asignan a 0 o 1, lo que esté más cerca, y los valores enmascarados se establecen en 1. Si los valores enmascarados permanecen enmascarados.- [vmin, vmax]- False- El recorte anula silenciosamente el propósito de establecer los colores superior, inferior y enmascarado en un mapa de colores, por lo que es probable que genere sorpresas; por lo tanto, el valor predeterminado es - clip=False.
 
 - notas - Devuelve 0 si . - vmin == vmax- __call__ ( valor , clip = Ninguno ) [fuente] #
- Normalice los datos de valor en el intervalo en el intervalo y devuélvalos. - [vmin, vmax]- [0.0, 1.0]- Parámetros :
- valor
- Datos a normalizar. 
- bool clip
- Si - None, por defecto es- self.clip(que por defecto es- False).
 
 - notas - Si aún no se ha inicializado, - self.vminy- self.vmaxse inicializan con- self.autoscale_None(value).
 
