matplotlib.colores.Normalizar #

clase matplotlib.colores. Normalizar ( vmin = Ninguno , vmax = Ninguno , clip = Falso ) [fuente] #

Bases:object

Una clase que, cuando se llama, normaliza linealmente los datos en el intervalo.[0.0, 1.0]

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).

escala automática ( A ) [fuente] #: Establezca vmin , vmax en min, max de A .

autoscale_None ( A ) [fuente] #: Si no se configuran vmin o vmax, use el min/max de A para configurarlos.

clip de propiedad #

inversa ( valor ) [fuente] #

valor_proceso estático ( valor ) [fuente] #

Homogeneice el valor de entrada para una normalización fácil y eficiente.

El valor puede ser un escalar o una secuencia.

Devoluciones :

matriz enmascarada de resultados: Matriz enmascarada con la misma forma que value .
es_scalar bool: Si el valor es un escalar.

notas

Los tipos flotantes se conservan; los tipos enteros con dos bytes o menos se convierten a np.float32 y los tipos más grandes se convierten a np.float64. Conservar float32 cuando sea posible y usar operaciones en el lugar mejora en gran medida la velocidad para arreglos grandes.