matplotlib.scale
¶
标度定义数据值在轴上的分布,例如对数标度。
他们是一个 Axis
保持住 Transform
,它负责实际的数据转换。
也见 axes.Axes.set_xscale
以及文档中的scales示例。
-
class
matplotlib.scale.
FuncScale
(axis, functions)[源代码]¶ -
为轴提供用户提供的功能的任意比例。
参数: - axis :
Axis
轴线 刻度轴。
- functions(可赎回,可赎回)
尺度正、反函数的二元组。前向函数必须是单调的。
两个函数都必须具有签名:
def forward(values: array-like) -> array-like
-
get_transform
()[源代码]¶ 返回
FuncTransform
与此比例尺相关。
-
name
= 'function'¶
- axis :
-
class
matplotlib.scale.
FuncScaleLog
(axis, functions, base=10)[源代码]¶ -
为轴提供用户提供的函数的任意刻度,然后放在对数轴上。
参数: - axis :
matplotlib.axis.Axis
matplotlib.axis.Axis
刻度轴。
- functions(可赎回,可赎回)
尺度正、反函数的二元组。前向函数必须是单调的。
两个函数都必须具有签名:
def forward(values: array-like) -> array-like
- base浮点,默认值:10
刻度的对数底。
-
property
base
¶
-
name
= 'functionlog'¶
- axis :
-
class
matplotlib.scale.
FuncTransform
(forward, inverse)[源代码]¶ 基类:
matplotlib.transforms.Transform
一种简单的变换,对正、反变换取任意函数。
参数: - forward可赎回的
转换的前向函数。这个函数必须有一个逆函数,并且为了获得最佳的性能,它必须是单调的。必须有签名:
def forward(values: array-like) -> array-like
- inverse可赎回的
正向函数的逆函数。签名为
forward
.
-
has_inverse
= True¶
-
input_dims
= 1¶
-
inverted
()[源代码]¶ 返回相应的逆变换。
它坚持住了
x == self.inverted().transform(self.transform(x))
.此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。
-
is_separable
= True¶
-
output_dims
= 1¶
-
transform_non_affine
(values)[源代码]¶ 仅应用此变换的非仿射部分。
transform(values)
总是等价于transform_affine(transform_non_affine(values))
.在非仿射变换中,这通常等价于
transform(values)
. 在仿射变换中,这总是一个不运算。参数: - values数组
输入值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxinput_dims
)
返回: - 数组
输出值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxoutput_dims
),取决于输入。
-
class
matplotlib.scale.
InvertedLogTransform
(base)[源代码]¶ 基类:
matplotlib.transforms.Transform
参数: - shorthand_nameSTR
表示转换的“名称”的字符串。除了提高
str(transform)
当debug=true时。
-
has_inverse
= True¶
-
input_dims
= 1¶
-
inverted
()[源代码]¶ 返回相应的逆变换。
它坚持住了
x == self.inverted().transform(self.transform(x))
.此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。
-
is_separable
= True¶
-
output_dims
= 1¶
-
transform_non_affine
(a)[源代码]¶ 仅应用此变换的非仿射部分。
transform(values)
总是等价于transform_affine(transform_non_affine(values))
.在非仿射变换中,这通常等价于
transform(values)
. 在仿射变换中,这总是一个不运算。参数: - values数组
输入值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxinput_dims
)
返回: - 数组
输出值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxoutput_dims
),取决于输入。
-
class
matplotlib.scale.
InvertedSymmetricalLogTransform
(base, linthresh, linscale)[源代码]¶ 基类:
matplotlib.transforms.Transform
参数: - shorthand_nameSTR
表示转换的“名称”的字符串。除了提高
str(transform)
当debug=true时。
-
has_inverse
= True¶
-
input_dims
= 1¶
-
inverted
()[源代码]¶ 返回相应的逆变换。
它坚持住了
x == self.inverted().transform(self.transform(x))
.此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。
-
is_separable
= True¶
-
output_dims
= 1¶
-
transform_non_affine
(a)[源代码]¶ 仅应用此变换的非仿射部分。
transform(values)
总是等价于transform_affine(transform_non_affine(values))
.在非仿射变换中,这通常等价于
transform(values)
. 在仿射变换中,这总是一个不运算。参数: - values数组
输入值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxinput_dims
)
返回: - 数组
输出值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxoutput_dims
),取决于输入。
-
class
matplotlib.scale.
LinearScale
(axis, **kwargs)[源代码]¶ -
默认线性比例。
-
get_transform
()[源代码]¶ 返回线性缩放的变换,它只是
IdentityTransform
.
-
name
= 'linear'¶
-
-
class
matplotlib.scale.
LogScale
(axis, **kwargs)[源代码]¶ -
标准对数刻度。注意只绘制正值。
参数: - axis :
Axis
轴线 刻度轴。
- base浮点,默认值:10
对数的底。
- nonpositive{'clip','mask'},默认值:'clip'
确定非正值的行为。它们可以被伪装成无效的,也可以被裁剪成一个非常小的正数。
- subsint序列,默认:无
在每个主要记号之间放置子记号的位置。例如,在对数10的范围内,
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
将在每个主要刻度之间放置8个对数间隔的次要刻度。
-
property
InvertedLogTransform
¶
-
property
LogTransform
¶
-
property
base
¶
-
get_transform
()[源代码]¶ 返回
LogTransform
与此比例尺相关。
-
name
= 'log'¶
- axis :
-
class
matplotlib.scale.
LogTransform
(base, nonpositive='clip')[源代码]¶ 基类:
matplotlib.transforms.Transform
参数: - shorthand_nameSTR
表示转换的“名称”的字符串。除了提高
str(transform)
当debug=true时。
-
has_inverse
= True¶
-
input_dims
= 1¶
-
inverted
()[源代码]¶ 返回相应的逆变换。
它坚持住了
x == self.inverted().transform(self.transform(x))
.此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。
-
is_separable
= True¶
-
output_dims
= 1¶
-
transform_non_affine
(a)[源代码]¶ 仅应用此变换的非仿射部分。
transform(values)
总是等价于transform_affine(transform_non_affine(values))
.在非仿射变换中,这通常等价于
transform(values)
. 在仿射变换中,这总是一个不运算。参数: - values数组
输入值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxinput_dims
)
返回: - 数组
输出值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxoutput_dims
),取决于输入。
-
class
matplotlib.scale.
LogisticTransform
(nonpositive='mask')[源代码]¶ 基类:
matplotlib.transforms.Transform
参数: - shorthand_nameSTR
表示转换的“名称”的字符串。除了提高
str(transform)
当debug=true时。
-
has_inverse
= True¶
-
input_dims
= 1¶
-
inverted
()[源代码]¶ 返回相应的逆变换。
它坚持住了
x == self.inverted().transform(self.transform(x))
.此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。
-
is_separable
= True¶
-
output_dims
= 1¶
-
class
matplotlib.scale.
LogitScale
(axis, nonpositive='mask', *, one_half='\x0crac{1}{2}', use_overline=False)[源代码]¶ -
0和1之间的数据的Logit比例,均排除在外。
这个比例类似于接近0和1的对数比例,几乎是0.5左右的线性比例。它映射间隔]0,1 [到上面] -英寸,英寸
参数: - axis :
matplotlib.axis.Axis
matplotlib.axis.Axis
当前未使用。
- nonpositive{'mask','clip'}
确定超出打开间隔]0,1[。它们可以被屏蔽为无效,也可以被剪裁成非常接近0或1的数字。
- use_overlinebool,默认值:False
对于接近1的概率,指示使用生存符号(overline{x})代替标准符号(1-x)。
- one_halfstr,默认值:r“frac{1}{2}”
用于记号格式化程序表示1/2的字符串。
-
get_transform
()[源代码]¶ 返回
LogitTransform
与此比例尺相关。
-
name
= 'logit'¶
- axis :
-
class
matplotlib.scale.
LogitTransform
(nonpositive='mask')[源代码]¶ 基类:
matplotlib.transforms.Transform
参数: - shorthand_nameSTR
表示转换的“名称”的字符串。除了提高
str(transform)
当debug=true时。
-
has_inverse
= True¶
-
input_dims
= 1¶
-
inverted
()[源代码]¶ 返回相应的逆变换。
它坚持住了
x == self.inverted().transform(self.transform(x))
.此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。
-
is_separable
= True¶
-
output_dims
= 1¶
-
class
matplotlib.scale.
ScaleBase
(axis, **kwargs)[源代码]¶ 基类:
object
所有刻度的基类。
尺度是可分离的变换,作用于一维。
任何子类都要重写:
可选地:
构建新的尺度。
笔记
以下注释适用于规模实现者。
出于向后兼容性的原因,天平需要
Axis
对象作为第一个参数。但是,不应使用此参数:单个缩放对象应可由多个缩放对象使用Axis
在同一时间。
-
class
matplotlib.scale.
SymmetricalLogScale
(axis, **kwargs)[源代码]¶ -
对称对数刻度从原点的正负方向都是对数。
由于接近于零的值趋向于无穷大,所以需要有一个线性范围,即在零附近。参数 直线加速器 允许用户指定此范围的大小(- 直线加速器 , 直线加速器 )
参数: - base浮点,默认值:10
对数的底。
- linthresh浮动,默认值:2
定义范围
(-x, x)
,其中曲线图是线性的。这样可以避免绘图在0附近变为无穷大。- subs整数序列
在每一个主要记号之间放置子标记的位置。例如,在log10量表中:
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
将在每个主要刻度之间放置8个对数间隔的次要刻度。- linscale可选浮动
这允许线性范围
(-linthresh, linthresh)
相对于对数范围被拉伸。它的值是线性范围的每一半使用的几十年数。例如,当 林鳞 ==1.0(默认值),用于线性范围正负两部分的空间在对数范围内等于10年。
构建新的尺度。
笔记
以下注释适用于规模实现者。
出于向后兼容性的原因,天平需要
Axis
对象作为第一个参数。但是,不应使用此参数:单个缩放对象应可由多个缩放对象使用Axis
在同一时间。-
property
InvertedSymmetricalLogTransform
¶
-
property
SymmetricalLogTransform
¶
-
property
base
¶
-
get_transform
()[源代码]¶ 返回
SymmetricalLogTransform
与此比例尺相关。
-
property
linscale
¶
-
property
linthresh
¶
-
name
= 'symlog'¶
-
class
matplotlib.scale.
SymmetricalLogTransform
(base, linthresh, linscale)[源代码]¶ 基类:
matplotlib.transforms.Transform
参数: - shorthand_nameSTR
表示转换的“名称”的字符串。除了提高
str(transform)
当debug=true时。
-
has_inverse
= True¶
-
input_dims
= 1¶
-
inverted
()[源代码]¶ 返回相应的逆变换。
它坚持住了
x == self.inverted().transform(self.transform(x))
.此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。
-
is_separable
= True¶
-
output_dims
= 1¶
-
transform_non_affine
(a)[源代码]¶ 仅应用此变换的非仿射部分。
transform(values)
总是等价于transform_affine(transform_non_affine(values))
.在非仿射变换中,这通常等价于
transform(values)
. 在仿射变换中,这总是一个不运算。参数: - values数组
输入值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxinput_dims
)
返回: - 数组
输出值为NumPy数组的长度
input_dims
或形状(nxoutput_dims
),取决于输入。
-
matplotlib.scale.
scale_factory
(scale, axis, **kwargs)[源代码]¶ 按名称返回缩放类。
参数: - scale{'function','functionlog','linear','log','logit','symlog'}
- axis :
matplotlib.axis.Axis
matplotlib.axis.Axis