ImageNormalize¶
- class astropy.visualization.mpl_normalize.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.NormalizeMatplotlib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intervalVmin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intervalVmin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。