matplotlib.colors.LogNorm#

class matplotlib.colors.LogNorm(vmin=None, vmax=None, clip=False)[源代码]#

将给定值归一化到对数刻度上的0-1范围。

参数:

vmin, vmax浮点数或无

输入数据中在范围 [vmin, vmax] 内的值将被线性映射到 [0, 1]。如果 vmin 或 vmax 未提供，它们分别默认为输入数据的最小值和最大值。

剪辑bool, 默认值: False

确定映射范围 [vmin, vmax] 之外的值的行为。

如果剪切关闭，范围 [vmin, vmax] 之外的值也会被转换，导致结果超出 [0, 1]。这种行为通常是可取的，因为色图可以用特定的颜色标记这些低于和高于的值。

如果裁剪开启，低于 vmin 的值会被映射到 0，高于 vmax 的值会被映射到 1。这样的值变得与常规边界值无法区分，可能会导致对数据的误解。

注释

如果 vmin == vmax，输入数据将被映射到 0。

__call__(value, clip=None)[源代码]#

规范化数据并返回规范化后的数据。

参数:

值

要规范化的数据。

剪辑布尔值，可选

参见 Normalize 中参数 clip 的描述。

如果 None ，默认为 self.clip （默认值为 False ）。

注释

如果尚未初始化，self.vmin 和 self.vmax 将使用 self.autoscale_None(value) 进行初始化。

inverse(value)[源代码]#

将归一化值（即颜色映射中的索引）映射回图像数据值。

参数:

使用 `matplotlib.colors.LogNorm` 的示例#

Colormap normalizations

pcolor images

Histograms

Quick start guide

Colormap normalization