matplotlib.scale

标度定义数据值在轴上的分布，例如对数标度。

他们是一个 Axis 保持住 Transform ，它负责实际的数据转换。

也见 axes.Axes.set_xscale 以及文档中的scales示例。

class matplotlib.scale.FuncScale(axis, functions)

基类：matplotlib.scale.ScaleBase

为轴提供用户提供的功能的任意比例。

参数:

axis ： Axis轴线

刻度轴。

functions（可赎回，可赎回）

尺度正、反函数的二元组。前向函数必须是单调的。

两个函数都必须具有签名：

def forward(values: array-like) -> array-like

get_transform()

返回 FuncTransform 与此比例尺相关。

name = 'function'

set_default_locators_and_formatters(axis)

设置的定位器和格式化程序 axis 适用于此比例的实例。

class matplotlib.scale.FuncScaleLog(axis, functions, base=10)

基类：matplotlib.scale.LogScale

为轴提供用户提供的函数的任意刻度，然后放在对数轴上。

参数:

axis ： matplotlib.axis.Axismatplotlib.axis.Axis

刻度轴。

functions（可赎回，可赎回）

尺度正、反函数的二元组。前向函数必须是单调的。

两个函数都必须具有签名：

def forward(values: array-like) -> array-like

base浮点，默认值：10

刻度的对数底。

property base

get_transform()

返回 Transform 与此比例尺相关。

name = 'functionlog'

class matplotlib.scale.FuncTransform(forward, inverse)

基类：matplotlib.transforms.Transform

一种简单的变换，对正、反变换取任意函数。

参数:

forward可赎回的

转换的前向函数。这个函数必须有一个逆函数，并且为了获得最佳的性能，它必须是单调的。必须有签名：

def forward(values: array-like) -> array-like

inverse可赎回的

正向函数的逆函数。签名为 forward .

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

返回相应的逆变换。

它坚持住了 x == self.inverted().transform(self.transform(x)) .

此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(values)

仅应用此变换的非仿射部分。

transform(values) 总是等价于 transform_affine(transform_non_affine(values)) .

在非仿射变换中，这通常等价于 transform(values) . 在仿射变换中，这总是一个不运算。

参数:

values数组

输入值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx input_dims ）

返回:

数组

输出值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx output_dims )，取决于输入。

class matplotlib.scale.InvertedLogTransform(base)

基类：matplotlib.transforms.Transform

参数:

shorthand_nameSTR

表示转换的“名称”的字符串。除了提高 str(transform) 当debug=true时。

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

返回相应的逆变换。

它坚持住了 x == self.inverted().transform(self.transform(x)) .

此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

仅应用此变换的非仿射部分。

transform(values) 总是等价于 transform_affine(transform_non_affine(values)) .

在非仿射变换中，这通常等价于 transform(values) . 在仿射变换中，这总是一个不运算。

参数:

values数组

输入值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx input_dims ）

返回:

数组

输出值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx output_dims )，取决于输入。

class matplotlib.scale.InvertedSymmetricalLogTransform(base, linthresh, linscale)

基类：matplotlib.transforms.Transform

参数:

shorthand_nameSTR

表示转换的“名称”的字符串。除了提高 str(transform) 当debug=true时。

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

返回相应的逆变换。

它坚持住了 x == self.inverted().transform(self.transform(x)) .

此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

仅应用此变换的非仿射部分。

transform(values) 总是等价于 transform_affine(transform_non_affine(values)) .

在非仿射变换中，这通常等价于 transform(values) . 在仿射变换中，这总是一个不运算。

参数:

values数组

输入值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx input_dims ）

返回:

数组

输出值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx output_dims )，取决于输入。

class matplotlib.scale.LinearScale(axis, **kwargs)

基类：matplotlib.scale.ScaleBase

默认线性比例。

get_transform()

返回线性缩放的变换，它只是 IdentityTransform .

name = 'linear'

set_default_locators_and_formatters(axis)

设置的定位器和格式化程序 axis 适用于此比例的实例。

class matplotlib.scale.LogScale(axis, **kwargs)

基类：matplotlib.scale.ScaleBase

标准对数刻度。注意只绘制正值。

参数:

axis ： Axis轴线

刻度轴。

base浮点，默认值：10

对数的底。

nonpositive{'clip'，'mask'}，默认值：'clip'

确定非正值的行为。它们可以被伪装成无效的，也可以被裁剪成一个非常小的正数。

subsint序列，默认：无

在每个主要记号之间放置子记号的位置。例如，在对数10的范围内， [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 将在每个主要刻度之间放置8个对数间隔的次要刻度。

property InvertedLogTransform

property LogTransform

property base

get_transform()

返回 LogTransform 与此比例尺相关。

limit_range_for_scale(vmin, vmax, minpos)

将域限制为正值。

name = 'log'

set_default_locators_and_formatters(axis)

设置的定位器和格式化程序 axis 适用于此比例的实例。

class matplotlib.scale.LogTransform(base, nonpositive='clip')

基类：matplotlib.transforms.Transform

参数:

shorthand_nameSTR

表示转换的“名称”的字符串。除了提高 str(transform) 当debug=true时。

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

返回相应的逆变换。

它坚持住了 x == self.inverted().transform(self.transform(x)) .

此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

仅应用此变换的非仿射部分。

transform(values) 总是等价于 transform_affine(transform_non_affine(values)) .

在非仿射变换中，这通常等价于 transform(values) . 在仿射变换中，这总是一个不运算。

参数:

values数组

输入值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx input_dims ）

返回:

数组

输出值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx output_dims )，取决于输入。

class matplotlib.scale.LogisticTransform(nonpositive='mask')

基类：matplotlib.transforms.Transform

参数:

shorthand_nameSTR

表示转换的“名称”的字符串。除了提高 str(transform) 当debug=true时。

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

返回相应的逆变换。

它坚持住了 x == self.inverted().transform(self.transform(x)) .

此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

逻辑转换（以10为基数）

class matplotlib.scale.LogitScale(axis, nonpositive='mask', *, one_half='\x0crac{1}{2}', use_overline=False)

基类：matplotlib.scale.ScaleBase

0和1之间的数据的Logit比例，均排除在外。

这个比例类似于接近0和1的对数比例，几乎是0.5左右的线性比例。它映射间隔]0，1 [到上面] -英寸，英寸

参数:

axis ： matplotlib.axis.Axismatplotlib.axis.Axis

当前未使用。

nonpositive{'mask'，'clip'}

确定超出打开间隔]0，1[。它们可以被屏蔽为无效，也可以被剪裁成非常接近0或1的数字。

use_overlinebool，默认值：False

对于接近1的概率，指示使用生存符号（overline{x}）代替标准符号（1-x）。

one_halfstr，默认值：r“frac{1}{2}”

用于记号格式化程序表示1/2的字符串。

get_transform()

返回 LogitTransform 与此比例尺相关。

limit_range_for_scale(vmin, vmax, minpos)

将域限制为介于0和1之间的值（排除）。

name = 'logit'

set_default_locators_and_formatters(axis)

设置的定位器和格式化程序 axis 适用于此比例的实例。

class matplotlib.scale.LogitTransform(nonpositive='mask')

基类：matplotlib.transforms.Transform

参数:

shorthand_nameSTR

表示转换的“名称”的字符串。除了提高 str(transform) 当debug=true时。

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

返回相应的逆变换。

它坚持住了 x == self.inverted().transform(self.transform(x)) .

此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

逻辑变换（以10为基数），屏蔽或剪裁

class matplotlib.scale.ScaleBase(axis, **kwargs)

基类：object

所有刻度的基类。

尺度是可分离的变换，作用于一维。

任何子类都要重写：

• name
• get_transform()
• set_default_locators_and_formatters()

可选地：

• limit_range_for_scale()

构建新的尺度。

笔记

以下注释适用于规模实现者。

出于向后兼容性的原因，天平需要 Axis 对象作为第一个参数。但是，不应使用此参数：单个缩放对象应可由多个缩放对象使用 Axis 在同一时间。

get_transform()

返回 Transform 与此刻度关联的对象。

limit_range_for_scale(vmin, vmax, minpos)

返回范围 vmin ， vmax ，仅限于此范围支持的域（如果有）。

明普斯 应为数据中的最小正值。这由对数刻度用来确定最小值。

set_default_locators_and_formatters(axis)

设置的定位器和格式化程序 axis 适用于此比例的实例。

class matplotlib.scale.SymmetricalLogScale(axis, **kwargs)

基类：matplotlib.scale.ScaleBase

对称对数刻度从原点的正负方向都是对数。

由于接近于零的值趋向于无穷大，所以需要有一个线性范围，即在零附近。参数 直线加速器 允许用户指定此范围的大小（- 直线加速器 ， 直线加速器 ）

参数:

base浮点，默认值：10

对数的底。

linthresh浮动，默认值：2

定义范围 (-x, x) ，其中曲线图是线性的。这样可以避免绘图在0附近变为无穷大。

subs整数序列

在每一个主要记号之间放置子标记的位置。例如，在log10量表中： [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 将在每个主要刻度之间放置8个对数间隔的次要刻度。

linscale可选浮动

这允许线性范围 (-linthresh, linthresh) 相对于对数范围被拉伸。它的值是线性范围的每一半使用的几十年数。例如，当 林鳞 ==1.0（默认值），用于线性范围正负两部分的空间在对数范围内等于10年。

构建新的尺度。

笔记

以下注释适用于规模实现者。

出于向后兼容性的原因，天平需要 Axis 对象作为第一个参数。但是，不应使用此参数：单个缩放对象应可由多个缩放对象使用 Axis 在同一时间。

property InvertedSymmetricalLogTransform

property SymmetricalLogTransform

property base

get_transform()

返回 SymmetricalLogTransform 与此比例尺相关。

property linscale

property linthresh

name = 'symlog'

set_default_locators_and_formatters(axis)

设置的定位器和格式化程序 axis 适用于此比例的实例。

class matplotlib.scale.SymmetricalLogTransform(base, linthresh, linscale)

基类：matplotlib.transforms.Transform

参数:

shorthand_nameSTR

表示转换的“名称”的字符串。除了提高 str(transform) 当debug=true时。

has_inverse = True

input_dims = 1

inverted()

返回相应的逆变换。

它坚持住了 x == self.inverted().transform(self.transform(x)) .

此方法的返回值应视为临时值。对…的更新 self 不会对其反向副本进行相应的更新。

is_separable = True

output_dims = 1

transform_non_affine(a)

仅应用此变换的非仿射部分。

transform(values) 总是等价于 transform_affine(transform_non_affine(values)) .

在非仿射变换中，这通常等价于 transform(values) . 在仿射变换中，这总是一个不运算。

参数:

values数组

输入值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx input_dims ）

返回:

数组

输出值为NumPy数组的长度 input_dims 或形状（nx output_dims )，取决于输入。

matplotlib.scale.get_scale_names()

返回可用刻度的名称。

matplotlib.scale.register_scale(scale_class)

注册一种新的磅秤。

参数:

scale_class 子类 ScaleBase亚类

要注册的刻度。

matplotlib.scale.scale_factory(scale, axis, **kwargs)

按名称返回缩放类。

参数:

scale{'function'，'functionlog'，'linear'，'log'，'logit'，'symlog'}

axis ： matplotlib.axis.Axismatplotlib.axis.Axis