simple_norm

astropy.visualization.simple_norm(data, stretch='linear', power=1.0, asinh_a=0.1, min_cut=None, max_cut=None, min_percent=None, max_percent=None, percent=None, clip=False, log_a=1000, invalid=- 1.0)

Matplotlibで画像を表示するために利用可能な正規化クラスを返す.

この機能は、提供される画像伸張機能のサブセットのみを有効にする ImageNormalize それがそうです。

この関数は astropy.visualization.scripts.fits2bitmap 脚本です。

パラメータ

dataNdarray

画像アレイ。

stretch{‘線形’，‘sqrt’，‘power’，log‘，’asinh‘}，オプション

画像の伸張関数に適用する.デフォルト値は“線形”です。

power浮動、オプション

のべき乗指数 stretch='power' それがそうです。デフォルト値は1.0です。

asinh_a浮動、オプション

上の stretch='asinh' ，asinh曲線は線形行動から対数行動に遷移する値であり，正規化画像のスコアとして表される.0から1の間でなければなりません。デフォルト値は0.1です。

min_cut浮動、オプション

最小せん断レベルの画素値。データ値が小さい min_cut 設定を min_cut 画像を伸ばす前に。デフォルト値は画像最小値である. min_cut 覆う min_percent それがそうです。

max_cut浮動、オプション

最大カットレベルの画素値。データ値が大きい min_cut 設定を min_cut 画像を伸ばす前に。デフォルト値は画像最大値である. max_cut 覆う max_percent それがそうです。

min_percent浮動、オプション

最小せん断レベルの画素値を決定するための百分率値。デフォルト値は0.0です。 min_percent 覆う percent それがそうです。

max_percent浮動、オプション

最大せん断レベルの画素値を決定するためのパーセンタイル値。デフォルト値は100.0である. max_percent 覆う percent それがそうです。

percent浮動、オプション

最小および最大切り出しレベルの画素値を決定するための画像値のパーセンテージ。低い下限レベルは (100 - percent) / 2 パーセンタイル値、上限カットレベルは (100 + percent) / 2 百分率です。デフォルト値は100.0である. percent 以下のような場合の1つがあれば無視する. min_percent あるいは…。 max_percent 入力です。

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。

log_a浮動、オプション

のログインデックス stretch='log' それがそうです。デフォルト値は1000です。

invalid無または浮動、オプション

値は規格化により生成された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。

返品

結果は…。 ： ImageNormalize 実例.鏡像正規化インスタンス

Vbl.一種 ImageNormalize 例えば、この例は、Matplotlibを使用して画像を表示するために使用することができる。