matplotlib.colors.SymLogNorm#

class matplotlib.colors.SymLogNorm(linthresh, linscale=1.0, vmin=None, vmax=None, clip=False, *, base=10)[源代码][源代码]#

对称对数尺度在从原点向正负两个方向上都是对数的。

由于接近零的值趋向于无穷大，因此需要在零附近有一个线性范围。参数 linthresh 允许用户指定此范围的大小（-linthresh, linthresh）。

参数:

linthresh浮动: 图表保持线性的范围（以避免图表在零附近趋向无穷大）。
linscalefloat, 默认值: 1: 这允许线性范围（-linthresh 到 linthresh）相对于对数范围进行拉伸。其值是用于线性范围每一半的十进制数。例如，当 linscale == 1.0（默认值）时，正负两半线性范围所使用的空间将等于对数范围中的一个十进制。
基础float, 默认值: 10

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]。如果未提供 vmin 或 vmax，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。

如果剪裁关闭，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。这些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，则默认为 self.clip``（默认为 ``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.SymLogNorm` 的示例#

Colormap normalizations

Colormap normalizations SymLogNorm

Colormap normalization