Matplotlib 3.0 - cm

सेमी (कॉलॉर्मैप)




matplotlib

सेमी (कॉलॉर्मैप)

matplotlib.cm

ScalarMappable , ScalarMappable हैंडलिंग उपयोगिताओं, और ScalarMappable

बिलिन कॉलर्मैप की सूची के लिए कोलरमैप संदर्भ देखें। Colormaps की गहन चर्चा के लिए Matplotlib में Colormaps देखें।

class matplotlib.cm.ScalarMappable(norm=None, cmap=None) [source]

मामले: object

यह RGBA मैपिंग के लिए स्केलर डेटा का समर्थन करने के लिए एक मिश्रित वर्ग है। ScalarMappable, दिए गए कॉलोराम से RGBA रंगों को वापस करने से पहले डेटा के सामान्यीकरण का उपयोग करता है।

पैरामीटर:
norm : matplotlib.colors.Normalize instance

सामान्यकरण ऑब्जेक्ट जो डेटा को स्केल करता है, आमतौर पर अंतराल में [0, 1] । यदि कोई नहीं है , तो रंग को मानदंड डिफॉल्ट करता है। ऑब्जेक्ट को सामान्य करें जो संसाधित किए गए पहले डेटा के आधार पर इसके स्केलिंग को प्रारंभ करता है।

cmap : str or Colormap instance

Colormap RGB डेटा के लिए सामान्यीकृत डेटा मानों को मैप करने के लिए उपयोग किया जाता है।

add_checker(checker) [source]

बूलियन झंडे के एक शब्दकोश में एक प्रविष्टि जोड़ें जो मैप करने योग्य बदलने पर ट्रू पर सेट हो।

autoscale() [source]

मौजूदा सरणी का उपयोग करके मानक उदाहरण पर स्केलर सीमा को ऑटोस्कोल करता है

autoscale_None() [source]

मौजूदा सरणी का उपयोग करते हुए मानक उदाहरण पर स्केलर सीमा को ऑटोस्कोल करता है, केवल उन सीमाओं को बदलते हुए जो कोई भी नहीं है

changed() [source]

इसे कॉल करें जब भी सभी कॉलबैकएसएम श्रोताओं को 'परिवर्तित' सिग्नल को सूचित करने के लिए मैप करने योग्य बदल दिया जाए

check_update(checker) [source]

यदि अंतिम जाँच के बाद से परिवर्तन योग्य है, तो True लौटें; और झूठी बात लौटाओ

cmap = None

इस ScalarMappable का Colormap उदाहरण।

colorbar = None

इस ScalarMappable के साथ जुड़ा हुआ अंतिम रंगीन पट्टी। कोई नहीं हो सकता।

get_array() [source]

सरणी वापस करें

get_clim() [source]

छवि स्केलिंग के लिए न्यूनतम रंग सीमा, न्यूनतम लौटाएं

get_cmap() [source]

कॉलोर्मैप वापस करें

norm = None

इस ScalarMappable का सामान्यीकरण उदाहरण।

set_array(A) [source]

अंजीर सरणी से छवि सरणी सेट करें।

पैरामीटर:
A : ndarray
set_clim(vmin=None, vmax=None) [source]

छवि स्केलिंग के लिए मानक सीमा निर्धारित करें; अगर vmin एक लंबाई 2 अनुक्रम है, तो इसे (vmin, vmax) रूप में व्याख्या करें (vmin, vmax) जिसका उपयोग (vmin, vmax) को समर्थन देने के लिए किया जाता है

ACCEPTS: फ़्लोट्स की लंबाई 2 अनुक्रम; vmin और vmax kwargs वाले तरीकों को ओवरराइड किया जा सकता है।

set_cmap(cmap) [source]

ल्यूमिनेन्स डेटा के लिए कॉलॉर्मैप सेट करें

पैरामीटर:
cmap : colormap or registered colormap name
set_norm(norm) [source]

सामान्यीकरण उदाहरण सेट करें।

पैरामीटर:
norm : Normalize
to_rgba(x, alpha=None, bytes=False, norm=True) [source]

एक्स के अनुरूप एक सामान्यीकृत आरजीबीए सरणी लौटें।

सामान्य स्थिति में, x स्केलर्स का 1-D या 2-D अनुक्रम होता है, और इस ScalarMappable के लिए निर्धारित मानक और कॉलोरामैप के आधार पर, rgba मानों की संगत ndarray वापस आ जाएगी।

एक विशेष मामला है, पहले से ही आरजीबी या आरजीबीए छवियों को संभालने के लिए, जैसे कि एक छवि फ़ाइल से पढ़ा जा सकता है। यदि x 3 आयामों के साथ एक ndarray है, और अंतिम आयाम या तो 3 या 4 है, तो इसे rgb या rgba सरणी के रूप में माना जाएगा, और कोई मैपिंग नहीं की जाएगी। सरणी uint8 हो सकती है, या यह 0-1 रेंज में मानों के साथ फ्लोटिंग पॉइंट हो सकती है; अन्यथा एक ValueError खड़ी की जाएगी। यदि यह एक नकाबपोश सरणी है, तो नकाब को नजरअंदाज कर दिया जाएगा। यदि अंतिम आयाम 3 है, तो पारदर्शिता में भरने के लिए अल्फा कर्वग (1 के लिए डिफ़ॉल्ट) का उपयोग किया जाएगा। यदि अंतिम आयाम 4 है, तो अल्फा kwarg को अनदेखा किया जाता है; यह पहले से मौजूद अल्फा को प्रतिस्थापित नहीं करता है। यदि तीसरा आयाम 3 या 4 से अधिक है तो एक ValueError को उठाया जाएगा।

या तो मामले में, यदि बाइट्स गलत है (डिफ़ॉल्ट), तो आरजीबीए सरणी 0-1 रेंज में तैरने लगेगी; यदि यह सत्य है , तो लौटा हुआ आरजीबीए सरणी 0 से 255 रेंज में uint8 होगा।

यदि मानदंड गलत है, तो इनपुट डेटा का कोई सामान्यीकरण नहीं किया जाता है, और इसे सीमा (0-1) में माना जाता है।

matplotlib.cm.get_cmap(name=None, lut=None) [source]

यदि कोई भी नाम नहीं है, तो rc मानों के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से, कॉलमैप उदाहरण प्राप्त करें।

Colormaps register_cmap() साथ जोड़े गए register_cmap() अंतर्निहित कॉलॉर्म्स पर पूर्वता लेते हैं।

यदि नाम एक matplotlib.colors.Colormap उदाहरण है, तो इसे वापस कर दिया जाएगा।

यदि लट कोई नहीं है, तो यह लुकअप टेबल में वांछित प्रविष्टियों की संख्या देने वाला पूर्णांक होना चाहिए, और नाम एक मानक mpl colormap नाम होना चाहिए।

matplotlib.cm.register_cmap(name=None, cmap=None, data=None, lut=None) [source]

get_cmap() द्वारा पहचाने गए सेट में एक get_cmap() जोड़ें।

यह दो तरीकों से उपयोग किया जा सकता है:

register_cmap(name='swirly', cmap=swirly_cmap)

register_cmap(name='choppy', data=choppydata, lut=128)

पहले मामले में, cmap एक matplotlib.colors.Colormap उदाहरण होना चाहिए। नाम वैकल्पिक है; यदि अनुपस्थित है, तो नाम cmap का name विशेषता होगा।

दूसरे मामले में, तीन तर्कों को LinearSegmentedColormap initializer में LinearSegmentedColormap किया जाता है, और जिसके परिणामस्वरूप LinearSegmentedColormap पंजीकृत होता है।

matplotlib.cm.revcmap(data) [source]

शब्दकोश प्रारूप में केवल विनिर्देशन डेटा संभाल सकते हैं।