ImageNormalize#
- class astropy.visualization.mpl_normalize.ImageNormalize(data=None, interval=None, vmin=None, vmax=None, stretch=<astropy.visualization.stretch.LinearStretch object>, clip=False, invalid=-1.0)[源代码]#
基类:
Normalize
要与Matplotlib一起使用的规范化类。
- 参数:
- data :
ndarray
,可选ndarray,可选 图像数组。此输入仅在以下情况下使用
interval
也是输入。data
和interval
仅在以下情况下用于计算vmin和/或vmax值vmin
或vmax
不是输入。- 间隔 :
BaseInterval
子类实例,可选BaseInterval子类实例,可选 要应用于输入的间隔对象
data
确定vmin
和vmax
价值观。此输入仅在以下情况下使用data
也是输入。data
和interval
仅在以下情况下用于计算vmin和/或vmax值vmin
或vmax
不是输入。- vmin, vmax :
float
,可选Python:Float,可选 要为数据显示的最小和最大级别。这个
vmin
和vmax
输入覆盖来自interval
和data
输入。- 伸展 :
BaseStretch
子类实例BaseStretch子类实例 要应用于数据的拉伸对象。默认值是
LinearStretch
.- clip : bool ,可选可选的布尔
如果
True
,数据值超出 [0:1] 范围被剪裁到 [0:1] 范围。- invalid :
None
或float
,可选PYTHON:NONE或PYTHON:FLOAT,可选 值指定由此类生成的NaN值。输入中的NaNs
data
数组未更改。对于matplotlib规范化invalid
值应映射到matplotlib colormap“under”值(即任何小于0的有限值)。如果None
,则不替换NaN值。如果clip=True
.
- data :
- 参数:
- vmin, vmax :
float
或None
PYTHON:FLOAT或PYTHON:无 如果 vmin 和/或 vmax 如果未给定,则分别从处理的第一个输入的最小值和最大值初始化;即。,
__call__(A)
电话autoscale_None(A)
.- clip : bool ,默认:
False
布尔,默认:PYTHON:FALSE 确定映射范围外的值的行为
[vmin, vmax]
。如果禁用剪裁,则范围外的值
[vmin, vmax]
也是线性转换的,从而产生外部值[0, 1]
。对于色彩映射表的标准使用,需要此行为,因为色彩映射表使用特定颜色标记这些外部值 over 或 under 。如果
True
超出范围的值[vmin, vmax]
映射到0或1,取较近的值。这使得这些值与常规边界值难以区分,并可能导致对数据的误解。
- vmin, vmax :
笔记
返回0如果
vmin == vmax
.方法总结
__call__
(values[, clip, invalid])使用此规范化转换值。
inverse
(values[, invalid])方法文件
- __call__(values, clip=None, invalid=None)[源代码]#
使用此规范化转换值。
- 参数:
- values : array_likeNumpy:ARRAY_LIKE
输入值。
- clip : bool ,可选可选的布尔
如果
True
,外部值 [0:1] 范围被剪裁到 [0:1] 范围。如果None
然后clip
值来自ImageNormalize
使用实例(默认为False
)- invalid :
None
或float
,可选PYTHON:NONE或PYTHON:FLOAT,可选 值指定由此类生成的NaN值。输入中的NaNs
data
数组未更改。对于matplotlib规范化invalid
值应映射到matplotlib colormap“under”值(即任何小于0的有限值)。如果None
然后ImageNormalize
使用实例值。如果clip=True
.