matplotlib.colors.BivarColormapFromImage#

class matplotlib.colors.BivarColormapFromImage(lut, shape='square', origin=(0, 0), name='from image')[源代码]#

基类： BivarColormap

通过对规则网格进行过采样生成的 BivarColormap 对象。

参数:
lut形状为 (N, M, 3) 或 (N, M, 4) 的 NumPy 数组

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shape: {'square', 'circle', 'ignore', 'circleignore'}

  • 如果为 'square'，则每个变量将独立地裁剪到 [0,1] 范围内。

  • 如果为 'circle'，则变量将径向裁剪到色图中心，并在显示色图时应用圆形掩码。

  • 如果为 'ignore'，则变量不会被裁剪，而是会被赋予 'outside' 颜色

  • 如果为 'circleignore'，则会应用圆形掩码，但数据不会被裁剪

origin: (float, float)

色图的相对原点。对于在两个轴上都呈线性的色图，通常为 (0, 0)；对于圆形色图，则为 (.5, .5)。在从二维色图获取一维色图时使用。

namestr, 可选

色图的名称。

参数:
Nint, 默认值: 256

沿第一个轴的 RGB 量化级别数。

Mint, 默认值: 256

沿第二个轴的 RGB 量化级别数。

shape{'square', 'circle', 'ignore', 'circleignore'}

  • 'square'：每个变量独立地裁剪到 [0,1] 范围内

  • 'circle'：变量径向裁剪到色图中心，并在显示色图时应用圆形掩码

  • 'ignore'：变量不裁剪，而是被赋予“外部”颜色

  • 'circleignore'：应用圆形掩码，但数据不裁剪，而是被赋予“外部”颜色

origin(float, float), 默认值: (0,0)

色图的相对原点。对于在两个轴上都呈线性的色图，通常为 (0, 0)；对于圆形色图，则为 (.5, .5)。在从二维色图获取一维色图时使用。

namestr, 可选

色图的名称。

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