Python中的 Matplotlib.colors.Normalize 类

Matplotlib 是 Python 中一个流行的数据可视化库，提供了许多实用的绘图选项。而 Matplotlib.colors.Normalize 类是 Matplotlib 中有趣的部分之一，它是一个用于将数据值映射到颜色空间的类。

什么是 Matplotlib.colors.Normalize 类

Matplotlib.colors.Normalize 类是 Matplotlib 中的一种类，用于将任何数据值转换为 0 到 1 之间的范围内的浮点值，用于颜色映射。它实现了许多不同的标准化算法，例如线性，对数和平方根等。

如何使用 Matplotlib.colors.Normalize 类

Matplotlib.colors.Normalize 类的用法非常简单。您只需实例化一个实例，并调用其 call 方法，以将数据值映射到 0 到 1 之间的范围内的浮点值。代码示例：

import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cm

values = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
norm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=100)

for i, v in enumerate(values):
    c = tuple(cm.Blues(norm(v)))
    print(f'value: {v}, color: {c}')

在这个例子中，我们首先定义了一个值列表，然后实例化了一个 Normalize 对象，并指定了最小值和最大值（vmin 和 vmax）。然后，我们对值列表进行循环，并将每个值映射到一个颜色，该颜色是一个元组，并且可以使用 Matplotlib.cm 模块的颜色映射函数生成。

Normalize 类的函数

以下是 Matplotlib.colors.Normalize 类中的一些常用函数：

• __init__(self, vmin=None, vmax=None, clip=False)：初始化 Normalize 对象。
• __call__(self, value, clip=None)：返回一个介于 0 和 1 之间的浮点数，表示 value 是 vmin 和 vmax 之间的哪个位置。
• autoscale(self, A)：根据数据自动调整 Normalize 对象的 vmin 和 vmax。
• autoscale_None(self, A)：如果 vmin 或 vmax 是 None，则根据数据自动调整其值。
• inverse(self, value)：返回浮点数 value 的原始值。
• rescale(self, A)：缩放数据的范围，使其适合 Normalize 对象的 vmin 和 vmax。

总结

• Matplotlib.colors.Normalize 类是 Matplotlib 中用于颜色映射的类。
• 它将数据值映射到介于 0 和 1 之间的范围内的浮点值。
• 该类可以实现许多不同的标准化算法。
• 使用 Normalize 类，可以轻松地映射数据到颜色空间中。