ImageNormalize

class astropy.visualization.ImageNormalize(data=None, interval=None, vmin=None, vmax=None, stretch=<astropy.visualization.stretch.LinearStretch object>, clip=False, invalid=-1.0)[ソース]

ベースクラス: matplotlib.colors.Normalize

Matplotlibとともに使用する正規化クラスである.

パラメータ
dataNdarray、オプション

画像アレイ。この入力は以下の場合にのみ使用される interval 入力でもあります。 data そして interval Vminおよび/またはvmaxの計算は、以下の場合にのみ使用される vmin あるいは…。 vmax 入力ではありません。

間隔BaseInterval サブクラスのインスタンス,オプションBaseIntervalサブクラスインスタンス、オプション

入力されたIntervalオブジェクトに適用する data 確認しなければならない vmin そして vmax 価値観。この入力は以下の場合にのみ使用される data 入力でもあります。 data そして interval Vminおよび/またはvmaxの計算は、以下の場合にのみ使用される vmin あるいは…。 vmax 入力ではありません。

Vmin、Vmax浮動、オプション

データの最低レベルと最高レベルを表示します。♪the vmin そして vmax 入力は書き換えられます interval そして data 投入する。

伸びているBaseStretch サブクラス事例BaseStretchサブクラスのインスタンス

データの伸張対象に適用する.黙認する. LinearStretch それがそうです。

clipブル値、オプション

もし True 外部データ値 [0:1] 範囲が裁断された [0:1] 射程。

invalid無または浮動、オプション

値は,このように生成されたNaN値を割り当てる.入力中のNANS data 配列は変わらない。Matplotlib正規化では invalid 値は、matplotlib色マップ“下”の値(すなわち、任意の<0の有限値)にマッピングされるべきである。もし…。 None なお,NaN値は置き換えない.以下の条件を満たせば,このキーワードは無効である. clip=True それがそうです。

パラメータ
Vmin、Vmax浮いているかないか

もし vmin および/または vmax これらは、処理された第1の入力の最小値および最大値からそれぞれ初期化される。 __call__(A) 電話をかける autoscale_None(A) それがそうです。

clipブール値、デフォルト値:FALSE

もし True 範囲を超えた値 [vmin, vmax] 0または1にマッピングし(近い値をとる)、マスク値を1に設定する。 False マスク値はマスク状態を保持する.

カットは、カラーマッピングテーブルに上下、マスク色を設定する目的にこっそり反するため、意外なことになる可能性が高いため、デフォルトでは設定されていません。 clip=False それがそうです。

注意事項

以下の条件を満たしていれば,0を返す. vmin == vmax それがそうです。

方法要約

__call__ \(値)[, clip, invalid] )

この規格化変換値を用いる.

inverse \(値)[, invalid] )

方法文書

__call__(values, clip=None, invalid=None)[ソース]

この規格化変換値を用いる.

パラメータ
valuesアレイ式.

入力値。

clipブル値、オプション

もし True 値がありません [0:1] 範囲が裁断された [0:1] 射程。もし…。 None そして…。 clip 値は以下のとおりである. ImageNormalize 事例(そのデフォルト値は False )。

invalid無または浮動、オプション

値は,このように生成されたNaN値を割り当てる.入力中のNANS data 配列は変わらない。Matplotlib正規化では invalid 値は、matplotlib色マップ“下”の値(すなわち、任意の<0の有限値)にマッピングされるべきである。もし…。 None そして、そして ImageNormalize インスタンス値を用いる.以下の条件を満たせば,このキーワードは無効である. clip=True それがそうです。

inverse(values, invalid=None)[ソース]