matplotlib.colors.CenteredNorm

类 matplotlib.colors。CenteredNorm ( vcenter = 0 , halfrange = None , clip = False )

基地：Normalize

标准化围绕中心的对称数据（默认为 0）。

与 不同TwoSlopeNorm，CenteredNorm在中心周围应用相同的变化率。

在围绕概念中心映射对称数据时很有用，例如，范围从 -2 到 4 的数据，其中 0 作为中点，并且围绕该中点具有相等的变化率。

参数：

中心浮动，默认值：0

0.5在规范化中定义的数据值。

半范围浮点，可选

定义标准化范围的数据值范围， 0.5以便vcenter - halfrange和vcenter + halfrange在标准化中。对于数据集中的值，默认为与vcenter的最大绝对差异。0.01.0

例子

这将数据值 -2 映射到 0.25、0 到 0.5 和 4 到 1.0（假设高于和低于 0.0 的变化率相等）：

>>> import matplotlib.colors as mcolors
>>> norm = mcolors.CenteredNorm(halfrange=4.0)
>>> data = [-2., 0., 4.]
>>> norm(data)
array([0.25, 0.5 , 1.  ])

__call__ ( value , clip = None )

将区间内的数值数据归一化为 区间并返回。[vmin, vmax][0.0, 1.0]

参数：

价值

要规范化的数据。

剪辑布尔

如果None，则默认为self.clip（默认为 False）。

笔记

如果尚未初始化，self.vmin则self.vmax使用self.autoscale_None(value).

自动缩放( A )

将halfrange设置为max(abs(A-vcenter))，然后设置vmin和vmax。

autoscale_None ( A )

设置vmin和vmax。

属性 半范围

物业 中心

的示例matplotlib.colors.CenteredNorm

颜色图归一化

颜色图归一化