matplotlib.colors.BoundaryNorm

class matplotlib.colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors, clip=False, *, extend='neither')[源代码]

基类：matplotlib.colors.Normalize

基于离散区间生成颜色映射索引。

不像 Normalize 或 LogNorm ， BoundaryNorm 将值映射到整数而不是间隔0-1。

映射到0-1区间可以通过逐段线性插值完成，但使用整数似乎更简单，并减少整数和浮点之间来回转换的次数。

参数:
boundaries类数组

单调递增的边界序列

ncolors利息

要使用的颜色映射中的颜色数

clip可选的布尔

如果剪辑是 True ，超出范围的值如果低于0，则映射为0。 boundaries[0] 或映射到 ncolors - 1 如果他们在上面 boundaries[-1] .

如果剪辑是 False ，如果超出范围值低于-1，则将其映射到-1 boundaries[0] 或映射到 n色品 如果他们在上面 boundaries[-1] . 然后通过以下方式转换为有效索引： Colormap.__call__ .

extend{'neither'、'both'、'min'、'max'}，默认值：'neither'

扩展存储箱的数量以包括边界以外的一个或两个区域。例如，如果 extend 为“min”，则第一对边界之间的区域映射到的颜色将不同于colormap中的第一种颜色，默认情况下为 Colorbar 将绘制三角形延伸在左侧或下端。
返回:
int16标量或数组

笔记

边界 定义容器边缘，容器中的数据映射到具有相同索引的颜色。

如果箱子的数量（包括任何扩展）小于 n色品 通过线性插值选择颜色指数，映射 [0, nbins - 1] 射程到 [0, ncolors - 1] 范围。

__call__(value, clip=None)[源代码]

归一化 价值 数据库中的数据 [vmin, vmax] 间隔进入 [0.0, 1.0] 间隔并返回。

参数:
value

要规范化的数据。

clip布尔

如果 None 默认为 self.clip （默认为 False ）

笔记

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

__init__(boundaries, ncolors, clip=False, *, extend='neither')[源代码]
参数:
boundaries类数组

单调递增的边界序列

ncolors利息

要使用的颜色映射中的颜色数

clip可选的布尔

如果剪辑是 True ，超出范围的值如果低于0，则映射为0。 boundaries[0] 或映射到 ncolors - 1 如果他们在上面 boundaries[-1] .

如果剪辑是 False ，如果超出范围值低于-1，则将其映射到-1 boundaries[0] 或映射到 n色品 如果他们在上面 boundaries[-1] . 然后通过以下方式转换为有效索引： Colormap.__call__ .

extend{'neither'、'both'、'min'、'max'}，默认值：'neither'

扩展存储箱的数量以包括边界以外的一个或两个区域。例如，如果 extend 为“min”，则第一对边界之间的区域映射到的颜色将不同于colormap中的第一种颜色，默认情况下为 Colorbar 将绘制三角形延伸在左侧或下端。
返回:
int16标量或数组

笔记

边界 定义容器边缘，容器中的数据映射到具有相同索引的颜色。

如果箱子的数量（包括任何扩展）小于 n色品 通过线性插值选择颜色指数，映射 [0, nbins - 1] 射程到 [0, ncolors - 1] 范围。

__module__ = 'matplotlib.colors'
inverse(value)[源代码]
加薪:
ValueError

边界形式不可逆，因此调用此方法将始终引发错误