Python中的 Matplotlib.colors.SymLogNorm 类

SymLogNorm 是 Matplotlib 中的一个类，用于创建一个基于对数的归一化颜色映射。

类定义

class matplotlib.colors.SymLogNorm(linthresh, linscale=1.0, vmin=None, vmax=None, clip=False)

参数说明：

• linthresh (float)：定义对数的范围，默认值为 1。
• linscale (float)：定义将输入数据空间转换为对数空间的缩放系数，默认值为 1。
• vmin (float)：数据的最小值。如果为 None，则使用数据中的最小值。
• vmax (float)：数据的最大值。如果为 None，则使用数据中的最大值。
• clip (bool)：如果为 True，则将输入数据限制在 [vmin, vmax] 范围内。

用法

创建一个 SymLogNorm 对象：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X**2 + Y**2)

linthresh = 0.1
linscale = 1.0
norm = colors.SymLogNorm(linthresh, linscale=linscale, vmin=-1.0, vmax=1.0)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(Z, interpolation='nearest', cmap='RdBu', norm=norm)
fig.colorbar(im)
plt.show()

这里创建了一个 SymLogNorm 对象，并将其应用于 imshow() 函数，绘制了一个热图。

在该热图中，不同颜色表示 Z 数组中的不同值。如我们所见，对于非常小的值，它们变成了黑色，因为它们在对数刻度上非常接近于零。而对于较大的值，颜色变化更加明显，因为它们在对数尺度上的间隔更大。这种用法可以帮助我们更加有效地显示极端数据。

总结

SymLogNorm 类是 Matplotlib 中用于创建基于对数的归一化颜色映射的工具。通过在归一化阶段使用对数缩放来解析极端数据值，对于某些用例，这可以更好地可视化数据。在 imshow() 函数的实现中，它是一个非常有用的工具，特别是在需要强调突出显示数据的某些区域时。