matplotlib.colores.SymLogNorm #
- clase matplotlib.colores. SymLogNorm ( linthresh , linscale = 1.0 , vmin = Ninguno , vmax = Ninguno , clip = Falso , * , base = 10 ) [fuente] #
Bases:
SymLogNormLa escala logarítmica simétrica es logarítmica tanto en dirección positiva como negativa desde el origen.
Dado que los valores cercanos a cero tienden hacia el infinito, es necesario tener un rango alrededor de cero que sea lineal. El parámetro linthresh permite al usuario especificar el tamaño de este rango ( -linthresh , linthresh ).
- Parámetros :
- flotador linthresh
El rango dentro del cual la gráfica es lineal (para evitar que la gráfica vaya al infinito alrededor de cero).
- flotador linscale , por defecto: 1
Esto permite que el rango lineal ( -linthresh a linthresh ) se estire en relación con el rango logarítmico. Su valor es el número de décadas a utilizar para cada mitad del rango lineal. Por ejemplo, cuando linscale == 1.0 (el valor predeterminado), el espacio utilizado para las mitades positiva y negativa del rango lineal será igual a una década en el rango logarítmico.
- flotante base , predeterminado: 10
- 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)llamadasautoscale_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]FalseEl 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 esself.clip(que por defecto esFalse).
notas
Si aún no se ha inicializado,
self.vminyself.vmaxse inicializan conself.autoscale_None(value).
