Python Matplotlib.colors.Normalize用法及代码示例

Matplotlib是Python中令人惊叹的可视化库，用于数组的二维图。 Matplotlib是一个基于NumPy数组的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy堆栈配合使用。

matplotlib.colors.Normalize

matplotlib.colors.Normalize类属于matplotlib.colors模块。 matplotlib.colors模块用于将颜色或数字参数转换为RGBA或RGB。此模块用于将数字映射到颜色或以一维颜色数组(也称为colormap)进行颜色规格转换。

matplotlib.colors.Normalize类用于将数据规范化为[0.0，1.0]的间隔。

用法:

class matplotlib.colors.Normalize(vmin=None, vmax=None, clip=False)

如果未设置vmin或vmax，则它将分别从处理的第一个输入的最小值和最大值进行初始化。换句话说，__call __(Data)调用autoscale_None(Data)。如果clip的值设置为True且给定值超出范围，则它将返回0或1，以最接近的值为准。如果vmax == vmin，则返回0。它与标量或包含掩码数组的数组一起运行。如果clip为True，则将蒙版值设置为1，否则它们将保持蒙版。

方法：

autoscale(self, A):此方法将vmin设置为A的最小值，并将vmax设置为A的最大值。
autoscale_None(self, A):此方法仅自动缩放具有无值的vmin和vmax。
inverse(self, value):它交换vmin和vmax的值。
static process_value(value):此方法中的value参数可以是标量或序列。它用于均化输入值，以进行有效而简单的标准化。此方法返回匹配值的掩码数组。将保留所有浮点数据类型，并将具有两个或更少字节的整数数据类型转换为np.float32，而将较大字节类型的数据转换为np.float64。这样做是为了通过使用就地操作尽可能保留float32值来提高大型数组的速度。
scaled(self):它返回一个布尔值以检查是否设置了vmin或vmax。

范例1：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from matplotlib import colors 
from matplotlib.ticker import PercentFormatter 
  
# set a  random state for  
# reproducibility 
np.random.seed(19687581) 
  
total_points = 500000
total_bins = 100
  
# Centering at a = 0 and b = 5 
# generate normal distributions 
a = np.random.randn(total_points) 
b = .4 * a + np.random.randn(500000) + 5
  
figure, axes = plt.subplots(1, 2,  
                            tight_layout = True) 
  
# C is the count in each bin 
C, bins, patches = axes[0].hist(a, 
                                bins = total_bins) 
  
# We'll color code by height, 
# but you could use any scalar 
fracs = C / C.max() 
  
# Normalize of  the data to 0..1  
# for covering the full range of  
# the colormap 
norm = colors.Normalize(fracs.min(), fracs.max()) 
  
# looping through the objects and  
# setting the color of each accordingly 
for thisfrac, thispatch in zip(fracs, patches):
    color = plt.cm.viridis(norm(thisfrac)) 
    thispatch.set_facecolor(color) 
  
# normalize the inputs by C 
axes[1].hist(a, bins = total_bins, density = True) 
  
# formating the y-axis for displaying 
# percentage 
axes[1].yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax = 1))

输出：

范例2：

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib as mpl 
  
figure, axes = plt.subplots(figsize =(6, 1)) 
figure.subplots_adjust(bottom = 0.5) 
  
color_map = mpl.cm.cool 
normlizer = mpl.colors.Normalize(vmin = 0, vmax = 5) 
  
figure.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm = normlizer, 
               cmap = color_map), 
               cax = axes, orientation ='horizontal', 
               label ='Arbitary Units')

输出：

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自RajuKumar19大神的英文原创作品 Matplotlib.colors.Normalize class in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。