probes2

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.14.12%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20from%20numpy.fft%20import%20fft2%2C%20ifft2%2C%20fftshift%2C%20ifftshift%0A%0A%20%20%20%20from%20collections.abc%20import%20Sequence%0A%20%20%20%20from%20typing%20import%20Any%2C%20List%2C%20Optional%2C%20Tuple%2C%20Union%2C%20cast%0A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib%20as%20mpl%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20from%20matplotlib%20import%20colors%0A%20%20%20%20from%20mpl_toolkits.axes_grid1%20import%20make_axes_locatable%0A%0A%20%20%20%20from%20numpy.typing%20import%20NDArray%0A%20%20%20%20from%20dataclasses%20import%20dataclass%0A%20%20%20%20from%20typing%20import%20Any%2C%20List%2C%20Optional%2C%20Sequence%2C%20Tuple%2C%20Union%2C%20cast%0A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib%20as%20mpl%0A%0A%20%20%20%20from%20colorspacious%20import%20cspace_convert%0A%20%20%20%20from%20matplotlib%20import%20cm%2C%20colors%2C%20legend%2C%20ticker%0A%20%20%20%20from%20matplotlib.axes%20import%20Axes%0A%20%20%20%20from%20matplotlib.colorbar%20import%20Colorbar%0A%20%20%20%20from%20matplotlib.figure%20import%20Figure%0A%20%20%20%20from%20mpl_toolkits.axes_grid1.anchored_artists%20import%20AnchoredSizeBar%0A%20%20%20%20from%20numpy.typing%20import%20NDArray%0A%0A%0A%20%20%20%20from%20abc%20import%20ABC%2C%20abstractmethod%0A%20%20%20%20from%20dataclasses%20import%20dataclass%0A%20%20%20%20from%20typing%20import%20Any%0A%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20from%20matplotlib%20import%20colors%0A%20%20%20%20from%20numpy.typing%20import%20NDArray%0A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20Custom%20normalization%20based%20on%20astropy's%20visualization%20routines.%0A%0A%20%20%20%20Original%20implementation%3A%0A%20%20%20%20https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fastropy%2Fastropy%2Fblob%2Fmain%2Fastropy%2Fvisualization%2Fmpl_normalize.py%0A%0A%20%20%20%20Licensed%20under%20a%203-clause%20BSD%20style%20license.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%0A%20%20%20%20class%20BaseInterval(ABC)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Base%20class%20for%20the%20interval%20classes%2C%20which%20when%20called%20with%20an%20array%20of%20values%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20an%20interval%20clipped%20to%20the%20%5B0%3A1%5D%20range.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40abstractmethod%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20get_limits(self%2C%20values%3A%20NDArray)%20-%3E%20tuple%5Bfloat%2C%20float%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Get%20the%20minimum%20and%20maximum%20values%20for%20the%20interval.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20This%20method%20must%20be%20implemented%20by%20subclasses.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3A%20array-like%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20input%20values.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%2C%20vmax%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20minimum%20and%20maximum%20values.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20NotImplementedError(%22Subclasses%20must%20implement%20get_limits%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20values%3A%20NDArray)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Transform%20values%20using%20this%20interval.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3A%20array-like%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20input%20values.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20result%20%3A%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20transformed%20values.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%2C%20vmax%20%3D%20self.get_limits(values)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20subtract%20vmin%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.subtract(values%2C%20vmin)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20divide%20by%20interval%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(vmax%20-%20vmin)%20!%3D%200.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.true_divide(values%2C%20vmax%20-%20vmin%2C%20out%3Dvalues)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20clip%20to%20%5B0%3A1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(values%2C%200.0%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self%2C%20values%3A%20NDArray)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pseudo-inverse%20interval%20transform.%20Note%20this%20does%20not%20recover%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20the%20original%20range%20due%20to%20clipping.%20Used%20for%20colorbars.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3A%20array-like%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20input%20values.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20result%20%3A%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20transformed%20values.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%2C%20vmax%20%3D%20self.get_limits(values)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.multiply(values%2C%20vmax%20-%20vmin)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.add(values%2C%20vmin%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20ManualInterval(BaseInterval)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Interval%20based%20on%20user-specified%20values.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20minimum%20value%20in%20the%20scaling.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20maximum%20value%20in%20the%20scaling.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20get_limits(self%2C%20values%3A%20NDArray)%20-%3E%20tuple%5Bfloat%2C%20float%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Avoid%20overhead%20of%20preparing%20array%20if%20both%20limits%20have%20been%20specified%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20manually%2C%20for%20performance.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.vmin%20is%20not%20None%20and%20self.vmax%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20self.vmin%2C%20self.vmax%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Make%20sure%20values%20is%20a%20Numpy%20array%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.asarray(values).ravel()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Filter%20out%20invalid%20values%20(inf%2C%20nan)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20values%5Bnp.isfinite(values)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%20%3D%20np.min(values)%20if%20self.vmin%20is%20None%20else%20self.vmin%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%20%3D%20np.max(values)%20if%20self.vmax%20is%20None%20else%20self.vmax%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20vmin%2C%20vmax%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20CenteredInterval(BaseInterval)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Centered%20interval%20based%20on%20user-specified%20halfrange.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20center%20value%20in%20the%20scaling.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20half%20range%20in%20the%20scaling.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%3A%20float%20%3D%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20get_limits(self%2C%20values%3A%20NDArray)%20-%3E%20tuple%5Bfloat%2C%20float%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.half_range%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20self.vcenter%20-%20self.half_range%2C%20self.vcenter%20%2B%20self.half_range%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.asarray(values).ravel()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20values%5Bnp.isfinite(values)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%20%3D%20np.min(values)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%20%3D%20np.max(values)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%20%3D%20np.maximum(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.abs(vmin%20-%20self.vcenter)%2C%20np.abs(vmax%20-%20self.vcenter)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20self.vcenter%20-%20half_range%2C%20self.vcenter%20%2B%20half_range%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20QuantileInterval(BaseInterval)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Interval%20based%20on%20a%20keeping%20a%20specified%20fraction%20of%20pixels.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%20%3A%20float%20or%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20lower%20quantile%20below%20which%20to%20ignore%20pixels.%20If%20None%2C%20then%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20defaults%20to%200.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%20%3A%20float%20or%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20upper%20quantile%20above%20which%20to%20ignore%20pixels.%20If%20None%2C%20then%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20defaults%20to%201.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%3A%20float%20%3D%200.02%0A%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%3A%20float%20%3D%200.98%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20get_limits(self%2C%20values%3A%20NDArray)%20-%3E%20tuple%5Bfloat%2C%20float%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Make%20sure%20values%20is%20a%20Numpy%20array%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.asarray(values).ravel()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Filter%20out%20invalid%20values%20(inf%2C%20nan)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20values%5Bnp.isfinite(values)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%2C%20vmax%20%3D%20np.quantile(values%2C%20(self.lower_quantile%2C%20self.upper_quantile))%20%20%23%20type%3A%20ignore%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20vmin%2C%20vmax%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20LinearStretch%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20A%20linear%20stretch%20with%20a%20slope%20and%20offset.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20stretch%20is%20given%20by%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20..%20math%3A%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20slope%20*%20x%20%2B%20intercept%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20slope%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20%60%60slope%60%60%20parameter%20used%20in%20the%20above%20formula.%20%20Default%20is%201.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20intercept%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20%60%60intercept%60%60%20parameter%20used%20in%20the%20above%20formula.%20%20Default%20is%200.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20slope%3A%20float%20%3D%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20intercept%3A%20float%20%3D%200.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20values%3A%20NDArray%2C%20copy%3A%20bool%20%3D%20True)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.slope%20%3D%3D%201.0%20and%20self.intercept%20%3D%3D%200.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.array(values%2C%20copy%3Dcopy)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(values%2C%200.0%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.slope%20!%3D%201.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.multiply(values%2C%20self.slope%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.intercept%20!%3D%200.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.add(values%2C%20self.intercept%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40property%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self)%20-%3E%20%22LinearStretch%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20LinearStretch(1%20%2F%20self.slope%2C%20-self.intercept%20%2F%20self.slope)%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20PowerLawStretch%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20A%20power%20stretch.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20stretch%20is%20given%20by%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20..%20math%3A%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20x%5E%7Bpower%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20power%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20power%20index%20(see%20the%20above%20formula).%20%20%60%60power%60%60%20must%20be%20greater%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20than%200.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20power%3A%20float%20%3D%201.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__post_init__(self)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.power%20%3C%3D%200.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22power%20must%20be%20%3E%200%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20values%3A%20NDArray%2C%20copy%3A%20bool%20%3D%20True)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.power%20%3D%3D%201.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.array(values%2C%20copy%3Dcopy)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(values%2C%200.0%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.power(values%2C%20self.power%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40property%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self)%20-%3E%20%22PowerLawStretch%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20PowerLawStretch(1.0%20%2F%20self.power)%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20LogarithmicStretch%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20A%20logarithmic%20stretch.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20stretch%20is%20given%20by%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20..%20math%3A%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Clog%7B(a%20x%20%2B%201)%7D%7D%7B%5Clog%7B(a%20%2B%201)%7D%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20%60%60a%60%60%20parameter%20used%20in%20the%20above%20formula.%20%20%60%60a%60%60%20must%20be%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20greater%20than%200.%20%20Default%20is%201000.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%3A%20float%20%3D%201000.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__post_init__(self)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.a%20%3C%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22a%20must%20be%20%3E%200%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20values%3A%20NDArray%2C%20copy%3A%20bool%20%3D%20True)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.array(values%2C%20copy%3Dcopy)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(values%2C%200.0%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.multiply(values%2C%20self.a%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.add(values%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.log(values%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.true_divide(values%2C%20np.log(self.a%20%2B%201.0)%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40property%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self)%20-%3E%20%22InverseLogarithmicStretch%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20InverseLogarithmicStretch(self.a)%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20InverseLogarithmicStretch%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Inverse%20transformation%20for%20%60LogarithmicStretch%60.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20stretch%20is%20given%20by%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20..%20math%3A%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20%5Cfrac%7Be%5E%7By%20%5Clog%7Ba%20%2B%201%7D%7D%20-%201%7D%7Ba%7D%20%5C%5C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20%5Cfrac%7Be%5E%7By%7D%20(a%20%2B%201)%20-%201%7D%7Ba%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20%60%60a%60%60%20parameter%20used%20in%20the%20above%20formula.%20%20%60%60a%60%60%20must%20be%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20greater%20than%200.%20%20Default%20is%201000.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%3A%20float%20%3D%201000.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__post_init__(self)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.a%20%3C%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22a%20must%20be%20%3E%200%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20values%3A%20NDArray%2C%20copy%3A%20bool%20%3D%20True)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.array(values%2C%20copy%3Dcopy)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(values%2C%200.0%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.multiply(values%2C%20np.log(self.a%20%2B%201.0)%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.exp(values%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.subtract(values%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.true_divide(values%2C%20self.a%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40property%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self)%20-%3E%20%22LogarithmicStretch%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20LogarithmicStretch(self.a)%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20InverseHyperbolicSineStretch%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20An%20asinh%20stretch.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20stretch%20is%20given%20by%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20..%20math%3A%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20%5Cfrac%7B%7B%5Crm%20asinh%7D(x%20%2F%20a)%7D%7B%7B%5Crm%20asinh%7D(1%20%2F%20a)%7D.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20%60%60a%60%60%20parameter%20used%20in%20the%20above%20formula.%20The%20value%20of%20this%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20parameter%20is%20where%20the%20asinh%20curve%20transitions%20from%20linear%20to%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20logarithmic%20behavior%2C%20expressed%20as%20a%20fraction%20of%20the%20normalized%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20image.%20The%20stretch%20becomes%20more%20linear%20as%20the%20%60%60a%60%60%20value%20is%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20increased.%20%60%60a%60%60%20must%20be%20greater%20than%200.%20Default%20is%200.1.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%3A%20float%20%3D%200.1%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__post_init__(self)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.a%20%3C%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22a%20must%20be%20%3E%200%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20values%3A%20NDArray%2C%20copy%3A%20bool%20%3D%20True)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.array(values%2C%20copy%3Dcopy)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(values%2C%200.0%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20map%20to%20%5B-1%2C1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.multiply(values%2C%202.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.subtract(values%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.true_divide(values%2C%20self.a%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.arcsinh(values%2C%20out%3Dvalues)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20map%20from%20%5B-1%2C1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.true_divide(values%2C%20np.arcsinh(1.0%20%2F%20self.a)%20*%202.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.add(values%2C%200.5%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40property%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self)%20-%3E%20%22HyperbolicSineStretch%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20HyperbolicSineStretch(1.0%20%2F%20np.arcsinh(1.0%20%2F%20self.a))%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20HyperbolicSineStretch%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20A%20sinh%20stretch.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20stretch%20is%20given%20by%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20..%20math%3A%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20%5Cfrac%7B%7B%5Crm%20sinh%7D(x%20%2F%20a)%7D%7B%7B%5Crm%20sinh%7D(1%20%2F%20a)%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20%60%60a%60%60%20parameter%20used%20in%20the%20above%20formula.%20The%20stretch%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20becomes%20more%20linear%20as%20the%20%60%60a%60%60%20value%20is%20increased.%20%60%60a%60%60%20must%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20be%20greater%20than%200.%20Default%20is%201%2F3.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%3A%20float%20%3D%201.0%20%2F%203.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__post_init__(self)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20self.a%20%3C%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22a%20must%20be%20%3E%200%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20values%3A%20NDArray%2C%20copy%3A%20bool%20%3D%20True)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20np.array(values%2C%20copy%3Dcopy)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(values%2C%200.0%2C%201.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20map%20to%20%5B-1%2C1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.subtract(values%2C%200.5%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.multiply(values%2C%202.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.true_divide(values%2C%20self.a%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.sinh(values%2C%20out%3Dvalues)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20map%20from%20%5B-1%2C1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.true_divide(values%2C%20np.sinh(1.0%20%2F%20self.a)%20*%202.0%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.add(values%2C%200.5%2C%20out%3Dvalues)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40property%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self)%20-%3E%20%22InverseHyperbolicSineStretch%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20InverseHyperbolicSineStretch(1.0%20%2F%20np.sinh(1.0%20%2F%20self.a))%0A%0A%0A%20%20%20%20class%20CustomNormalization(colors.Normalize)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20flexible%20normalization%20class%20that%20combines%20interval%20and%20stretch%20operations.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20class%20extends%20matplotlib's%20Normalize%20class%20to%20provide%20more%20sophisticated%0A%20%20%20%20%20%20%20%20normalization%20options%20for%20visualization.%20It%20combines%20an%20interval%20operation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(which%20maps%20data%20to%20a%20%5B0%2C1%5D%20range)%20with%20a%20stretch%20operation%20(which%20applies%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20transformation%20to%20the%20normalized%20data).%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20interval_type%20%3A%20str%2C%20default%3D%22quantile%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Type%20of%20interval%20to%20use.%20Options%20are%20%22quantile%22%2C%20%22manual%22%2C%20or%20%22centered%22.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%20%3A%20str%2C%20default%3D%22linear%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Type%20of%20stretch%20to%20apply.%20Options%20are%20%22linear%22%2C%20%22power%22%2C%20%22logarithmic%22%2C%20or%20%22asinh%22.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data%20%3A%20ndarray%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Data%20array%20to%20use%20for%20setting%20limits%20if%20not%20explicitly%20provided.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%20%3A%20float%2C%20default%3D0.02%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Lower%20quantile%20for%20%22quantile%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%20%3A%20float%2C%20default%3D0.98%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Upper%20quantile%20for%20%22quantile%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Minimum%20value%20for%20%22manual%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Maximum%20value%20for%20%22manual%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%20%3A%20float%2C%20default%3D0.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Center%20value%20for%20%22centered%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Half%20range%20for%20%22centered%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20power%20%3A%20float%2C%20default%3D1.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Power%20for%20%22power%22%20stretch%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20logarithmic_index%20%3A%20float%2C%20default%3D1000.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Index%20for%20%22logarithmic%22%20stretch%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20asinh_linear_range%20%3A%20float%2C%20default%3D0.1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Linear%20range%20for%20%22asinh%22%20stretch%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__init__(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20interval_type%3A%20str%20%3D%20%22quantile%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%3A%20str%20%3D%20%22linear%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%3A%20NDArray%20%7C%20None%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%3A%20float%20%3D%200.02%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%3A%20float%20%3D%200.98%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%3A%20float%20%3D%200.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20power%3A%20float%20%3D%201.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20logarithmic_index%3A%20float%20%3D%201000.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20asinh_linear_range%3A%20float%20%3D%200.1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Initialize%20the%20CustomNormalization%20object.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20super().__init__(vmin%3Dvmin%2C%20vmax%3Dvmax%2C%20clip%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20interval_type%20%3D%3D%20%22quantile%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.interval%20%3D%20QuantileInterval(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%3Dlower_quantile%2C%20upper_quantile%3Dupper_quantile%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20interval_type%20%3D%3D%20%22manual%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.interval%20%3D%20ManualInterval(vmin%3Dvmin%2C%20vmax%3Dvmax)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20interval_type%20%3D%3D%20%22centered%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.interval%20%3D%20CenteredInterval(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%3Dvcenter%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%3Dhalf_range%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22unrecognized%20interval_type.%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20stretch_type%20%3D%3D%20%22power%22%20or%20power%20!%3D%201.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.stretch%20%3D%20PowerLawStretch(power)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20stretch_type%20%3D%3D%20%22linear%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.stretch%20%3D%20LinearStretch()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20stretch_type%20%3D%3D%20%22logarithmic%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.stretch%20%3D%20LogarithmicStretch(logarithmic_index)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20stretch_type%20%3D%3D%20%22asinh%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.stretch%20%3D%20InverseHyperbolicSineStretch(asinh_linear_range)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22unrecognized%20stretch_type.%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.vmin%20%3D%20vmin%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.vmax%20%3D%20vmax%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20data%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self._set_limits(data)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_set_limits(self%2C%20data%3A%20NDArray)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Set%20the%20normalization%20limits%20based%20on%20the%20provided%20data.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%20%3A%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20data%20array%20to%20use%20for%20setting%20limits.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.vmin%2C%20self.vmax%20%3D%20self.interval.get_limits(data)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.interval%20%3D%20ManualInterval(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.vmin%2C%20self.vmax%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%20%20%23%20set%20explicitly%20with%20ManualInterval%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self%2C%20value%3A%20NDArray%2C%20clip%3A%20bool%20%7C%20None%20%3D%20None)%20-%3E%20NDArray%3A%20%20%23%20type%3A%20ignore%5Boverride%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Apply%20the%20normalization%20to%20the%20input%20values.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value%20%3A%20array-like%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20input%20values%20to%20normalize.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20clip%20%3A%20bool%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20True%2C%20clip%20the%20normalized%20values%20to%20%5B0%2C%201%5D.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20normalized%20values%2C%20with%20invalid%20values%20masked.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20self.interval(value)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.stretch(values%2C%20copy%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20np.ma.masked_invalid(values)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20inverse(self%2C%20value%3A%20NDArray)%20-%3E%20NDArray%3A%20%20%23%20type%3A%20ignore%5Boverride%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Apply%20the%20inverse%20normalization%20to%20the%20input%20values.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value%20%3A%20array-like%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20input%20values%20to%20inverse%20normalize.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20inverse%20normalized%20values.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20self.stretch.inverse(value)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%20%3D%20self.interval.inverse(values)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20values%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20NormalizationConfig%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Configuration%20for%20CustomNormalization.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20dataclass%20provides%20a%20convenient%20way%20to%20specify%20normalization%20parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20the%20CustomNormalization%20class.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20interval_type%20%3A%20str%2C%20default%3D%22quantile%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Type%20of%20interval%20to%20use.%20Options%20are%20%22quantile%22%2C%20%22manual%22%2C%20or%20%22centered%22.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%20%3A%20str%2C%20default%3D%22linear%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Type%20of%20stretch%20to%20apply.%20Options%20are%20%22linear%22%2C%20%22power%22%2C%20%22logarithmic%22%2C%20or%20%22asinh%22.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%20%3A%20float%2C%20default%3D0.02%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Lower%20quantile%20for%20%22quantile%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%20%3A%20float%2C%20default%3D0.98%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Upper%20quantile%20for%20%22quantile%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Minimum%20value%20for%20%22manual%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Maximum%20value%20for%20%22manual%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%20%3A%20float%2C%20default%3D0.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Center%20value%20for%20%22centered%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Half%20range%20for%20%22centered%22%20interval%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20power%20%3A%20float%2C%20default%3D1.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Power%20for%20%22power%22%20stretch%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20logarithmic_index%20%3A%20float%2C%20default%3D1000.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Index%20for%20%22logarithmic%22%20stretch%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20asinh_linear_range%20%3A%20float%2C%20default%3D0.1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Linear%20range%20for%20%22asinh%22%20stretch%20type.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20interval_type%3A%20str%20%3D%20%22quantile%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%3A%20str%20%3D%20%22linear%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%3A%20float%20%3D%200.02%0A%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%3A%20float%20%3D%200.98%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%3A%20float%20%3D%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%3A%20float%20%7C%20None%20%3D%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20power%3A%20float%20%3D%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20logarithmic_index%3A%20float%20%3D%201000.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20asinh_linear_range%3A%20float%20%3D%200.1%0A%0A%0A%20%20%20%20NORMALIZATION_PRESETS%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22linear_auto%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22linear_minmax%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig(interval_type%3D%22manual%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22linear_centered%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig(interval_type%3D%22centered%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22log_auto%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig(stretch_type%3D%22logarithmic%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22log_minmax%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%3D%22logarithmic%22%2C%20interval_type%3D%22manual%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22power_squared%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig(stretch_type%3D%22power%22%2C%20power%3D2.0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22power_sqrt%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig(stretch_type%3D%22power%22%2C%20power%3D0.5)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22asinh_centered%22%3A%20lambda%3A%20NormalizationConfig(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%3D%22asinh%22%2C%20interval_type%3D%22centered%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_resolve_normalization(norm%3A%20Any)%20-%3E%20NormalizationConfig%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Resolve%20various%20input%20types%20to%20a%20NormalizationConfig%20object.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20takes%20different%20input%20types%20and%20converts%20them%20to%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20NormalizationConfig%20object%20that%20can%20be%20used%20with%20CustomNormalization.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%20%3A%20None%20or%20dict%20or%20str%20or%20NormalizationConfig%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20normalization%20configuration%20to%20resolve.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20NormalizationConfig%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20resolved%20normalization%20configuration.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Raises%0A%20%20%20%20%20%20%20%20------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ValueError%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20norm%20is%20a%20string%20that%20doesn't%20match%20any%20preset.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20TypeError%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20norm%20is%20not%20one%20of%20the%20supported%20types.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20norm%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20NormalizationConfig()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20isinstance(norm%2C%20dict)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20NormalizationConfig(**norm)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20isinstance(norm%2C%20str)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20norm%20not%20in%20NORMALIZATION_PRESETS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(f%22Unknown%20normalization%20preset%3A%20%7Bnorm%7D%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20NORMALIZATION_PRESETS%5Bnorm%5D()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20isinstance(norm%2C%20NormalizationConfig)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20norm%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20TypeError(%22norm%20must%20be%20None%2C%20dict%2C%20str%2C%20or%20NormalizationConfig%22)%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20array_to_rgba(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scaled_amplitude%3A%20NDArray%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scaled_angle%3A%20Optional%5BNDArray%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3A%20Union%5Bstr%2C%20colors.Colormap%5D%20%3D%20%22gray%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%3A%20float%20%3D%201%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Convert%20amplitude%20and%20angle%20arrays%20to%20an%20RGBA%20color%20array.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20creates%20a%20color%20representation%20of%20data%20using%20either%20a%20simple%20colormap%0A%20%20%20%20%20%20%20%20or%20a%20perceptually-uniform%20color%20space%20based%20on%20amplitude%20and%20angle%20information.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scaled_amplitude%20%3A%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Array%20of%20amplitude%20values%2C%20typically%20normalized%20to%20%5B0%2C%201%5D.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scaled_angle%20%3A%20np.ndarray%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Array%20of%20angle%20values%20in%20radians.%20If%20provided%2C%20creates%20a%20color%20representation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20using%20the%20JCh%20color%20space%20where%20amplitude%20controls%20lightness%20and%20angle%20controls%20hue.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%20%3A%20str%20or%20mpl.colors.Colormap%2C%20default%3D%22gray%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Colormap%20to%20use%20when%20scaled_angle%20is%20None.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%20%3A%20float%2C%20default%3D1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Factor%20to%20boost%20color%20saturation%20when%20using%20angle-based%20coloring.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20RGBA%20array%20with%20shape%20(height%2C%20width%2C%204)%20where%20the%20last%20dimension%20contains%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(red%2C%20green%2C%20blue%2C%20alpha)%20values%20in%20the%20range%20%5B0%2C%201%5D.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Raises%0A%20%20%20%20%20%20%20%20------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ValueError%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20scaled_angle%20is%20provided%20but%20has%20a%20different%20shape%20than%20scaled_amplitude.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap_obj%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%20if%20isinstance(cmap%2C%20colors.Colormap)%20else%20mpl.colormaps.get_cmap(cmap)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20scaled_angle%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rgba%20%3D%20cmap_obj(scaled_amplitude)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20scaled_angle.shape%20!%3D%20scaled_amplitude.shape%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20J%20%3D%20scaled_amplitude%20*%2061.5%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20C%20%3D%20np.minimum(chroma_boost%20*%2098%20*%20J%20%2F%20123%2C%20110)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20h%20%3D%20np.rad2deg(scaled_angle)%20%2B%20180%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20JCh%20%3D%20np.stack((J%2C%20C%2C%20h)%2C%20axis%3D-1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20np.errstate(invalid%3D%22ignore%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rgb%20%3D%20cspace_convert(JCh%2C%20%22JCh%22%2C%20%22sRGB1%22).clip(0%2C%201)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%20%3D%20np.ones_like(scaled_amplitude)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rgba%20%3D%20np.dstack((rgb%2C%20alpha))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20rgba%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20list_of_arrays_to_rgba(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays%3A%20List%5BNDArray%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%3A%20CustomNormalization%20%3D%20CustomNormalization()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%3A%20float%20%3D%201%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20NDArray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Converts%20a%20list%20of%20arrays%20to%20a%20perceptually-uniform%20RGB%20array.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20takes%20multiple%20arrays%20and%20creates%20a%20color%20representation%20where%20each%0A%20%20%20%20%20%20%20%20array%20is%20assigned%20a%20unique%20hue%20angle%2C%20and%20the%20amplitude%20of%20each%20array%20determines%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20contribution%20to%20the%20final%20color.%20The%20result%20is%20a%20perceptually-uniform%20color%0A%20%20%20%20%20%20%20%20representation%20that%20can%20effectively%20visualize%20multiple%20data%20sources%20simultaneously.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays%20%3A%20list%20of%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20List%20of%20arrays%20to%20be%20converted%20to%20a%20color%20representation.%20All%20arrays%20must%20have%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20the%20same%20shape.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%20%3A%20CustomNormalization%2C%20default%3DCustomNormalization()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Normalization%20to%20apply%20to%20each%20array%20before%20processing.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%20%3A%20float%2C%20default%3D1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Factor%20to%20boost%20color%20saturation%20in%20the%20final%20output.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20RGBA%20array%20with%20shape%20(height%2C%20width%2C%204)%20representing%20the%20combined%20data.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays%20%3D%20%5Bnorm(array)%20for%20array%20in%20list_of_arrays%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bins%20%3D%20np.asarray(list_of_arrays)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n%20%3D%20bins.shape%5B0%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20circular%20encoding%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hue_angles%20%3D%20np.linspace(0.0%2C%202.0%20*%20np.pi%2C%20n%2C%20endpoint%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hue_angles%20%2B%3D%20np.linspace(0.0%2C%200.5%2C%20n)%20*%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%202%20*%20np.pi%20%2F%20n%20%2F%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%20%20%23%20jitter%20to%20avoid%20cancellation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20complex_weights%20%3D%20np.exp(1j%20*%20hue_angles)%5B%3A%2C%20None%2C%20None%5D%20*%20bins%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20weighted%20average%20direction%20(w%2F%20normalization)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20complex_sum%20%3D%20complex_weights.sum(0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scaled_amplitude%20%3D%20np.clip(np.abs(complex_sum)%2C%200%2C%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scaled_angle%20%3D%20np.angle(complex_sum)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20array_to_rgba(scaled_amplitude%2C%20scaled_angle%2C%20chroma_boost%3Dchroma_boost)%0A%0A%0A%20%20%20%20%40dataclass%0A%20%20%20%20class%20ScalebarConfig%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Configuration%20for%20adding%20a%20scale%20bar%20to%20a%20plot.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Attributes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sampling%20%3A%20float%2C%20default%3D1.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Physical%20units%20per%20pixel.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20units%20%3A%20str%2C%20default%3D%22pixels%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Units%20to%20display%20on%20the%20scale%20bar.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20length%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Length%20of%20the%20scale%20bar%20in%20physical%20units.%20If%20None%2C%20an%20appropriate%20length%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20will%20be%20estimated.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width_px%20%3A%20float%2C%20default%3D1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Width%20of%20the%20scale%20bar%20in%20pixels.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pad_px%20%3A%20float%2C%20default%3D0.5%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Padding%20around%20the%20scale%20bar%20in%20pixels.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%20%3A%20str%2C%20default%3D%22white%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Color%20of%20the%20scale%20bar.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20loc%20%3A%20str%20or%20int%2C%20default%3D%22lower%20right%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Location%20of%20the%20scale%20bar%20on%20the%20plot.%20Can%20be%20a%20string%20like%20%22lower%20right%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20or%20an%20integer%20location%20code.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sampling%3A%20float%20%3D%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20units%3A%20str%20%3D%20%22pixels%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20length%3A%20Optional%5Bfloat%5D%20%3D%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width_px%3A%20float%20%3D%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pad_px%3A%20float%20%3D%200.5%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20str%20%3D%20%22white%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20loc%3A%20Union%5Bstr%2C%20int%5D%20%3D%20%22lower%20right%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_resolve_scalebar(cfg%3A%20Any)%20-%3E%20Optional%5BScalebarConfig%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Resolve%20various%20input%20types%20to%20a%20ScalebarConfig%20object.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cfg%20%3A%20None%2C%20bool%2C%20dict%2C%20or%20ScalebarConfig%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Configuration%20for%20the%20scale%20bar.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ScalebarConfig%20or%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Resolved%20configuration%20object%20or%20None%20if%20cfg%20is%20None%20or%20False.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Raises%0A%20%20%20%20%20%20%20%20------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20TypeError%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20cfg%20is%20not%20one%20of%20the%20supported%20types.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20cfg%20is%20None%20or%20cfg%20is%20False%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20cfg%20is%20True%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20ScalebarConfig()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20isinstance(cfg%2C%20dict)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20ScalebarConfig(**cfg)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20isinstance(cfg%2C%20ScalebarConfig)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20cfg%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20TypeError(%22scalebar%20must%20be%20None%2C%20dict%2C%20bool%2C%20or%20ScalebarConfig%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20estimate_scalebar_length(length%3A%20float%2C%20sampling%3A%20float)%20-%3E%20Tuple%5Bfloat%2C%20float%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Estimate%20an%20appropriate%20scale%20bar%20length%20based%20on%20data%20dimensions.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20calculates%20a%20%22nice%22%20scale%20bar%20length%20that%20is%20a%20multiple%20of%0A%20%20%20%20%20%20%20%200.5%2C%201.0%2C%20or%202.0%20times%20a%20power%20of%2010%2C%20depending%20on%20the%20data%20range.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20length%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Total%20length%20of%20the%20data%20in%20physical%20units.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sampling%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Physical%20units%20per%20pixel.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tuple%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(length_units%2C%20length_pixels)%20where%20length_units%20is%20the%20estimated%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%20bar%20length%20in%20physical%20units%20and%20length_pixels%20is%20the%20equivalent%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20in%20pixels.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20d%20%3D%20length%20*%20sampling%20%2F%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20exp%20%3D%20np.floor(np.log10(d))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20base%20%3D%20d%20%2F%20(10**exp)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20base%20%3E%3D%201%20and%20base%20%3C%202.1%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20spacing%20%3D%200.5%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20base%20%3E%3D%202.1%20and%20base%20%3C%204.6%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20spacing%20%3D%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20base%20%3E%3D%204.6%20and%20base%20%3C%3D%2010%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20spacing%20%3D%202.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20spacing%20%3D%201.0%20%20%23%20default%20case%0A%20%20%20%20%20%20%20%20spacing%20%3D%20spacing%20*%2010**exp%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20spacing%2C%20spacing%20%2F%20sampling%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20add_scalebar_to_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax%3A%20Axes%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20array_size%3A%20float%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sampling%3A%20float%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20length_units%3A%20Optional%5Bfloat%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20units%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width_px%3A%20float%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pad_px%3A%20float%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20loc%3A%20Union%5Bstr%2C%20int%5D%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Add%20a%20scale%20bar%20to%20a%20matplotlib%20axis.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax%20%3A%20matplotlib.axes.Axes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20axes%20to%20add%20the%20scale%20bar%20to.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20array_size%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Size%20of%20the%20data%20array%20in%20pixels.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sampling%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Physical%20units%20per%20pixel.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20length_units%20%3A%20float%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Length%20of%20the%20scale%20bar%20in%20physical%20units.%20If%20None%2C%20an%20appropriate%20length%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20will%20be%20estimated.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20units%20%3A%20str%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Units%20to%20display%20on%20the%20scale%20bar.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width_px%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Width%20of%20the%20scale%20bar%20in%20pixels.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pad_px%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Padding%20around%20the%20scale%20bar%20in%20pixels.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%20%3A%20str%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Color%20of%20the%20scale%20bar.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20loc%20%3A%20str%20or%20int%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Location%20of%20the%20scale%20bar%20on%20the%20plot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20length_units%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20length_units%2C%20length_px%20%3D%20estimate_scalebar_length(array_size%2C%20sampling)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20length_px%20%3D%20length_units%20%2F%20sampling%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20length_units%20%25%201%20%3D%3D%200.0%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%20%3D%20f%22%7Blength_units%3A.0f%7D%20%7Bunits%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%20%3D%20f%22%7Blength_units%3A.2f%7D%20%7Bunits%7D%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20isinstance(loc%2C%20int)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20loc_codes%20%3D%20legend.Legend.codes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20loc_strings%20%3D%20%7Bv%3A%20k%20for%20k%2C%20v%20in%20loc_codes.items()%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20loc%20%3D%20loc_strings%5Bloc%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bar%20%3D%20AnchoredSizeBar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.transData%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20length_px%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20loc%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pad%3Dpad_px%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dcolor%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20frameon%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label_top%3Dloc%5B%3A3%5D%20%3D%3D%20%22low%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size_vertical%3Dint(width_px)%2C%20%20%23%20Convert%20to%20int%20as%20required%20by%20AnchoredSizeBar%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.add_artist(bar)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20add_cbar_to_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%3A%20Figure%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cax%3A%20Axes%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%3A%20colors.Normalize%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3A%20colors.Colormap%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20eps%3A%20float%20%3D%201e-8%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20Colorbar%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Add%20a%20colorbar%20to%20a%20matplotlib%20figure.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3A%20matplotlib.figure.Figure%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20figure%20to%20add%20the%20colorbar%20to.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cax%20%3A%20matplotlib.axes.Axes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20axes%20to%20place%20the%20colorbar%20in.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%20%3A%20matplotlib.colors.Normalize%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20normalization%20for%20the%20colormap.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%20%3A%20matplotlib.colors.Colormap%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20colormap%20to%20use.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20eps%20%3A%20float%2C%20default%3D1e-8%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Small%20value%20to%20avoid%20floating%20point%20errors%20when%20filtering%20ticks.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20matplotlib.colorbar.Colorbar%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20created%20colorbar%20object.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tick_locator%20%3D%20ticker.AutoLocator()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%20%3D%20cast(float%2C%20norm.vmin)%20%20%23%20Cast%20to%20float%20since%20we%20know%20it%20can't%20be%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%20%3D%20cast(float%2C%20norm.vmax)%20%20%23%20Cast%20to%20float%20since%20we%20know%20it%20can't%20be%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ticks%20%3D%20tick_locator.tick_values(vmin%2C%20vmax)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Convert%20to%20numpy%20array%20for%20boolean%20indexing%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ticks_arr%20%3D%20np.asarray(ticks)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mask%20%3D%20(ticks_arr%20%3E%3D%20vmin%20-%20eps)%20%26%20(ticks_arr%20%3C%3D%20vmax%20%2B%20eps)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ticks%20%3D%20ticks_arr%5Bmask%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20formatter%20%3D%20ticker.ScalarFormatter(useMathText%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20formatter.set_scientific(True)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20formatter.set_powerlimits((-1%2C%201))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sm%20%3D%20cm.ScalarMappable(norm%3Dnorm%2C%20cmap%3Dcmap)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cb%20%3D%20fig.colorbar(sm%2C%20cax%3Dcax%2C%20ticks%3Dticks%2C%20format%3Dformatter)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20cb%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20add_arg_cbar_to_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%3A%20Figure%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cax%3A%20Axes%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%3A%20float%20%3D%201%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20Colorbar%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Add%20a%20colorbar%20for%20phase%20values%20to%20a%20matplotlib%20figure.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20creates%20a%20colorbar%20suitable%20for%20displaying%20phase%20values.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3A%20matplotlib.figure.Figure%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20figure%20to%20add%20the%20colorbar%20to.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cax%20%3A%20matplotlib.axes.Axes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20axes%20to%20place%20the%20colorbar%20in.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%20%3A%20float%2C%20default%3D1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Factor%20to%20boost%20color%20saturation.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20matplotlib.colorbar.Colorbar%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20created%20colorbar%20object.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20h%20%3D%20np.linspace(0%2C%20360%2C%20256%2C%20endpoint%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20J%20%3D%20np.full_like(h%2C%2061.5)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20C%20%3D%20np.full_like(h%2C%20np.minimum(49%20*%20chroma_boost%2C%20110))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20JCh%20%3D%20np.stack((J%2C%20C%2C%20h)%2C%20axis%3D-1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rgb_vals%20%3D%20cspace_convert(JCh%2C%20%22JCh%22%2C%20%22sRGB1%22).clip(0%2C%201)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20angle_cmap%20%3D%20colors.ListedColormap(rgb_vals)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20angle_norm%20%3D%20colors.Normalize(vmin%3D-np.pi%2C%20vmax%3Dnp.pi)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sm%20%3D%20cm.ScalarMappable(norm%3Dangle_norm%2C%20cmap%3Dangle_cmap)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cb_angle%20%3D%20fig.colorbar(sm%2C%20cax%3Dcax)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cb_angle.set_label(%22arg%22%2C%20rotation%3D0%2C%20ha%3D%22center%22%2C%20va%3D%22bottom%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cb_angle.ax.yaxis.set_label_coords(0.5%2C%20-0.05)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cb_angle.set_ticks(%5B-np.pi%2C%20-np.pi%20%2F%202%2C%200%2C%20np.pi%20%2F%202%2C%20np.pi%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cb_angle.set_ticklabels(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Br%22%24-%5Cpi%24%22%2C%20r%22%24-%5Cdfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%24%22%2C%20%22%240%24%22%2C%20r%22%24%5Cdfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%24%22%2C%20r%22%24%5Cpi%24%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20cb_angle%0A%0A%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20from%20custom_normalizations%20import%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20CustomNormalization%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20NormalizationConfig%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_resolve_normalization%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20from%20visualization_utils%20import%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ScalebarConfig%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_resolve_scalebar%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20add_arg_cbar_to_ax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20add_cbar_to_ax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20add_scalebar_to_ax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20array_to_rgba%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays_to_rgba%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_show_2d(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20array%3A%20NDArray%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%3A%20Optional%5BUnion%5BNormalizationConfig%2C%20dict%2C%20str%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar%3A%20Optional%5BUnion%5BScalebarConfig%2C%20dict%2C%20bool%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3A%20Union%5Bstr%2C%20colors.Colormap%5D%20%3D%20%22gray%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%3A%20float%20%3D%201.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cbar%3A%20bool%20%3D%20False%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%3A%20Optional%5BTuple%5BAny%2C%20Any%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figsize%3A%20Tuple%5Bint%2C%20int%5D%20%3D%20(8%2C%208)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3A%20Optional%5Bstr%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20Tuple%5BAny%2C%20Any%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Display%20a%202D%20array%20as%20an%20image%20with%20optional%20colorbar%20and%20scalebar.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20visualizes%20a%202D%20array%2C%20handling%20both%20real%20and%20complex%20data.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20For%20complex%20data%2C%20it%20displays%20amplitude%20and%20phase%20information%20using%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20perceptually-uniform%20color%20representation.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20array%20%3A%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%202D%20array%20to%20visualize.%20Can%20be%20real%20or%20complex.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%20%3A%20NormalizationConfig%20or%20dict%20or%20str%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Configuration%20for%20normalizing%20the%20data%20before%20visualization.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar%20%3A%20ScalebarConfig%20or%20dict%20or%20bool%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Configuration%20for%20adding%20a%20scale%20bar%20to%20the%20plot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%20%3A%20str%20or%20Colormap%2C%20default%3D%22gray%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Colormap%20to%20use%20for%20real%20data%20or%20amplitude%20of%20complex%20data.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%20%3A%20float%2C%20default%3D1.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Factor%20to%20boost%20color%20saturation%20when%20displaying%20complex%20data.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cbar%20%3A%20bool%2C%20default%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Whether%20to%20add%20a%20colorbar%20to%20the%20plot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%20%3A%20tuple%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(fig%2C%20ax)%20tuple%20to%20use%20for%20plotting.%20If%20None%2C%20a%20new%20figure%20and%20axes%20are%20created.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figsize%20%3A%20tuple%2C%20default%3D(8%2C%208)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Figure%20size%20in%20inches%2C%20used%20only%20if%20figax%20is%20None.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%20%3A%20str%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Title%20for%20the%20plot.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3A%20Figure%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20figure%20object.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax%20%3A%20Axes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20axes%20object.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20is_complex%20%3D%20np.iscomplexobj(array)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20is_complex%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20amplitude%20%3D%20np.abs(array)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20angle%20%3D%20np.angle(array)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20amplitude%20%3D%20array%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20angle%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm_config%20%3D%20_resolve_normalization(norm)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config%20%3D%20_resolve_scalebar(scalebar)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm_obj%20%3D%20CustomNormalization(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20interval_type%3Dnorm_config.interval_type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%3Dnorm_config.stretch_type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%3Dnorm_config.lower_quantile%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%3Dnorm_config.upper_quantile%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3Dnorm_config.vmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3Dnorm_config.vmax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%3Dnorm_config.vcenter%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%3Dnorm_config.half_range%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20power%3Dnorm_config.power%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20logarithmic_index%3Dnorm_config.logarithmic_index%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20asinh_linear_range%3Dnorm_config.asinh_linear_range%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%3Damplitude%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scaled_amplitude%20%3D%20norm_obj(amplitude)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rgba%20%3D%20array_to_rgba(scaled_amplitude%2C%20angle%2C%20cmap%3Dcmap%2C%20chroma_boost%3Dchroma_boost)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20figax%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3Dfigsize)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20figax%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.imshow(rgba)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set(xticks%3D%5B%5D%2C%20yticks%3D%5B%5D%2C%20title%3Dtitle)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20cbar%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20divider%20%3D%20make_axes_locatable(ax)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_cb_abs%20%3D%20divider.append_axes(%22right%22%2C%20size%3D%225%25%22%2C%20pad%3D%222.5%25%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Convert%20cmap%20to%20Colormap%20if%20it's%20a%20string%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap_obj%20%3D%20mpl.colormaps.get_cmap(cmap)%20if%20isinstance(cmap%2C%20str)%20else%20cmap%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cb_abs%20%3D%20add_cbar_to_ax(fig%2C%20ax_cb_abs%2C%20norm_obj%2C%20cmap_obj)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20is_complex%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_cb_angle%20%3D%20divider.append_axes(%22right%22%2C%20size%3D%225%25%22%2C%20pad%3D%2210%25%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20add_arg_cbar_to_ax(fig%2C%20ax_cb_angle%2C%20chroma_boost%3Dchroma_boost)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cb_abs.set_label(%22abs%22%2C%20rotation%3D0%2C%20ha%3D%22center%22%2C%20va%3D%22bottom%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cb_abs.ax.yaxis.set_label_coords(0.5%2C%20-0.05)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20scalebar_config%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20add_scalebar_to_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rgba.shape%5B1%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.sampling%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.length%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.units%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.width_px%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.pad_px%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.color%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.loc%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%2C%20ax%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_show_2d_combined(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays%3A%20Sequence%5BNDArray%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%3A%20Optional%5BUnion%5BNormalizationConfig%2C%20dict%2C%20str%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar%3A%20Optional%5BUnion%5BScalebarConfig%2C%20dict%2C%20bool%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3A%20Union%5Bstr%2C%20colors.Colormap%5D%20%3D%20%22gray%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%3A%20float%20%3D%201.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cbar%3A%20bool%20%3D%20False%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%3A%20Optional%5BTuple%5BAny%2C%20Any%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figsize%3A%20Tuple%5Bint%2C%20int%5D%20%3D%20(8%2C%208)%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20Tuple%5BAny%2C%20Any%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Display%20multiple%202D%20arrays%20as%20a%20single%20combined%20image.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20takes%20a%20list%20of%202D%20arrays%20and%20creates%20a%20single%20visualization%0A%20%20%20%20%20%20%20%20where%20each%20array%20is%20assigned%20a%20unique%20color%2C%20and%20their%20amplitudes%20determine%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20contribution%20to%20the%20final%20color.%20This%20is%20useful%20for%20comparing%20multiple%0A%20%20%20%20%20%20%20%20related%20datasets.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays%20%3A%20sequence%20of%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Sequence%20of%202D%20arrays%20to%20combine%20into%20a%20single%20visualization.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm%20%3A%20NormalizationConfig%20or%20dict%20or%20str%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Configuration%20for%20normalizing%20the%20data%20before%20visualization.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar%20%3A%20ScalebarConfig%20or%20dict%20or%20bool%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Configuration%20for%20adding%20a%20scale%20bar%20to%20the%20plot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%20%3A%20str%20or%20Colormap%2C%20default%3D%22gray%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Base%20colormap%20to%20use%20(though%20each%20array%20will%20get%20a%20unique%20color).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%20%3A%20float%2C%20default%3D1.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Factor%20to%20boost%20color%20saturation.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cbar%20%3A%20bool%2C%20default%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Whether%20to%20add%20a%20colorbar%20to%20the%20plot%20(not%20yet%20implemented).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%20%3A%20tuple%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(fig%2C%20ax)%20tuple%20to%20use%20for%20plotting.%20If%20None%2C%20a%20new%20figure%20and%20axes%20are%20created.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figsize%20%3A%20tuple%2C%20default%3D(8%2C%208)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Figure%20size%20in%20inches%2C%20used%20only%20if%20figax%20is%20None.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3A%20Figure%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20figure%20object.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax%20%3A%20Axes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20axes%20object.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Raises%0A%20%20%20%20%20%20%20%20------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20NotImplementedError%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20cbar%20is%20True%20(colorbar%20for%20combined%20visualization%20not%20yet%20implemented).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm_config%20%3D%20_resolve_normalization(norm)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config%20%3D%20_resolve_scalebar(scalebar)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20norm_obj%20%3D%20CustomNormalization(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20interval_type%3Dnorm_config.interval_type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stretch_type%3Dnorm_config.stretch_type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lower_quantile%3Dnorm_config.lower_quantile%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20upper_quantile%3Dnorm_config.upper_quantile%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3Dnorm_config.vmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3Dnorm_config.vmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vcenter%3Dnorm_config.vcenter%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20half_range%3Dnorm_config.half_range%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20power%3Dnorm_config.power%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20logarithmic_index%3Dnorm_config.logarithmic_index%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20asinh_linear_range%3Dnorm_config.asinh_linear_range%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Convert%20Sequence%20to%20List%20for%20list_of_arrays_to_rgba%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays_list%20%3D%20list(list_of_arrays)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rgba%20%3D%20list_of_arrays_to_rgba(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20list_of_arrays_list%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20norm%3Dnorm_obj%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20chroma_boost%3Dchroma_boost%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20figax%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3Dfigsize)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20figax%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.imshow(rgba)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set(xticks%3D%5B%5D%2C%20yticks%3D%5B%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20cbar%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20NotImplementedError()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20scalebar_config%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20add_scalebar_to_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rgba.shape%5B1%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.sampling%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.length%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.units%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.width_px%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.pad_px%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.color%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scalebar_config.loc%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%2C%20ax%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_normalize_show_input_to_grid(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrays%3A%20Union%5BNDArray%2C%20Sequence%5BNDArray%5D%2C%20Sequence%5BSequence%5BNDArray%5D%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20List%5BList%5BNDArray%5D%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Convert%20various%20input%20formats%20to%20a%20consistent%20grid%20format%20for%20visualization.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20helper%20function%20normalizes%20different%20input%20formats%20to%20a%20consistent%0A%20%20%20%20%20%20%20%20grid%20format%20that%20can%20be%20used%20by%20the%20visualization%20functions.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrays%20%3A%20ndarray%20or%20sequence%20of%20ndarray%20or%20sequence%20of%20sequences%20of%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Input%20arrays%20in%20various%20formats.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20list%20of%20lists%20of%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Normalized%20grid%20format%20where%20each%20inner%20list%20represents%20a%20row%20of%20arrays.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20isinstance(arrays%2C%20np.ndarray)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20arrays.ndim%20%3D%3D%203%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_slices%20%3D%20arrays.shape%5B0%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Find%20the%20best%20divisor%20close%20to%20target_dim%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20best_rows%20%3D%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20best_cols%20%3D%20n_slices%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min_diff%20%3D%20abs(best_rows%20-%20best_cols)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(1%2C%20int(np.sqrt(n_slices))%20%2B%201)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20n_slices%20%25%20i%20%3D%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rows%2C%20cols%20%3D%20i%2C%20n_slices%20%2F%2F%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20diff%20%3D%20abs(rows%20-%20cols)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20diff%20%3C%20min_diff%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min_diff%20%3D%20diff%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20best_rows%2C%20best_cols%20%3D%20rows%2C%20cols%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Reshape%20the%20array%20into%20the%20best%20grid%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20arrays%5Bi%20%3A%20i%20%2B%20best_cols%5D.tolist()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(0%2C%20n_slices%2C%20best_cols)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%5B%5Barrays%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20isinstance(arrays%2C%20Sequence)%20and%20not%20isinstance(arrays%5B0%5D%2C%20Sequence)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Convert%20sequence%20to%20list%20and%20ensure%20each%20element%20is%20an%20NDArray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%5B%5Bcast(NDArray%2C%20arr)%20for%20arr%20in%20arrays%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Convert%20outer%20and%20inner%20sequences%20to%20lists%2C%20ensuring%20proper%20types%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%5B%5Bcast(NDArray%2C%20arr)%20for%20arr%20in%20row%5D%20for%20row%20in%20arrays%5D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20show_2d(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20array%3A%20Union%5BNDArray%2C%20Sequence%5BNDArray%5D%2C%20Sequence%5BSequence%5BNDArray%5D%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%3A%20Optional%5BTuple%5BAny%2C%20Any%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axsize%3A%20Tuple%5Bint%2C%20int%5D%20%3D%20(4%2C%204)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tight_layout%3A%20bool%20%3D%20True%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20combine_images%3A%20bool%20%3D%20False%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20**kwargs%3A%20Any%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20Tuple%5BAny%2C%20Any%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Display%20one%20or%20more%202D%20arrays%20in%20a%20grid%20layout.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20is%20the%20main%20visualization%20function%20that%20can%20display%20a%20single%20array%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20list%20of%20arrays%2C%20or%20a%20grid%20of%20arrays.%20It%20supports%20both%20individual%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20combined%20visualization%20modes.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrays%20%3A%20ndarray%20or%20sequence%20of%20ndarray%20or%20sequence%20of%20sequences%20of%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20arrays%20to%20visualize.%20Can%20be%20a%20single%20array%2C%20a%20sequence%20of%20arrays%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20or%20a%20nested%20sequence%20representing%20a%20grid%20of%20arrays.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%20%3A%20tuple%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(fig%2C%20axs)%20tuple%20to%20use%20for%20plotting.%20If%20None%2C%20a%20new%20figure%20and%20axes%20are%20created.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axsize%20%3A%20tuple%2C%20default%3D(4%2C%204)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Size%20of%20each%20subplot%20in%20inches.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tight_layout%20%3A%20bool%2C%20default%3DTrue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Whether%20to%20apply%20tight_layout%20to%20the%20figure.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20combine_images%20%3A%20bool%2C%20default%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20True%20and%20arrays%20is%20a%20sequence%2C%20combine%20all%20arrays%20into%20a%20single%20visualization%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20using%20color%20encoding.%20Only%20works%20for%20a%20single%20row%20of%20arrays.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20**kwargs%20%3A%20dict%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Additional%20keyword%20arguments%20passed%20to%20_show_2d%20or%20_show_2d_combined.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3A%20Figure%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20figure%20object.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3A%20ndarray%20of%20Axes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20axes%20objects.%20If%20multiple%20arrays%20are%20displayed%2C%20this%20is%20a%202D%20array.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Raises%0A%20%20%20%20%20%20%20%20------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ValueError%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20combine_images%20is%20True%20but%20arrays%20contains%20multiple%20rows%2C%20or%20if%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figax%20is%20provided%20but%20the%20axes%20shape%20doesn't%20match%20the%20grid%20shape.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20isinstance(array%2C%20(list%2C%20tuple))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Convert%20list%20of%20Tensors%20to%20list%20of%20numpy%20arrays%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20show_2d_array(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20array%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figax%3Dfigax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axsize%3Daxsize%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tight_layout%3Dtight_layout%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20combine_images%3Dcombine_images%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**kwargs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20array.ndim%20%3C%3D%203%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20show_2d_array(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20array%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figax%3Dfigax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axsize%3Daxsize%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tight_layout%3Dtight_layout%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20combine_images%3Dcombine_images%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**kwargs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError(%22array%20must%20be%202D%20or%20less%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20show_2d_array(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrays%3A%20Union%5BNDArray%2C%20Sequence%5BNDArray%5D%2C%20Sequence%5BSequence%5BNDArray%5D%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%3A%20Optional%5BTuple%5BAny%2C%20Any%5D%5D%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axsize%3A%20Tuple%5Bint%2C%20int%5D%20%3D%20(4%2C%204)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tight_layout%3A%20bool%20%3D%20True%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20combine_images%3A%20bool%20%3D%20False%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20**kwargs%3A%20Any%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20Tuple%5BAny%2C%20Any%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Display%20one%20or%20more%202D%20arrays%20in%20a%20grid%20layout.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20is%20the%20main%20visualization%20function%20that%20can%20display%20a%20single%20array%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20list%20of%20arrays%2C%20or%20a%20grid%20of%20arrays.%20It%20supports%20both%20individual%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20combined%20visualization%20modes.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrays%20%3A%20ndarray%20or%20sequence%20of%20ndarray%20or%20sequence%20of%20sequences%20of%20ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20arrays%20to%20visualize.%20Can%20be%20a%20single%20array%2C%20a%20sequence%20of%20arrays%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20or%20a%20nested%20sequence%20representing%20a%20grid%20of%20arrays.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figax%20%3A%20tuple%2C%20optional%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(fig%2C%20axs)%20tuple%20to%20use%20for%20plotting.%20If%20None%2C%20a%20new%20figure%20and%20axes%20are%20created.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axsize%20%3A%20tuple%2C%20default%3D(4%2C%204)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Size%20of%20each%20subplot%20in%20inches.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tight_layout%20%3A%20bool%2C%20default%3DTrue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Whether%20to%20apply%20tight_layout%20to%20the%20figure.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20combine_images%20%3A%20bool%2C%20default%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20True%20and%20arrays%20is%20a%20sequence%2C%20combine%20all%20arrays%20into%20a%20single%20visualization%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20using%20color%20encoding.%20Only%20works%20for%20a%20single%20row%20of%20arrays.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20**kwargs%20%3A%20dict%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Additional%20keyword%20arguments%20passed%20to%20_show_2d%20or%20_show_2d_combined.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3A%20Figure%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20figure%20object.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3A%20ndarray%20of%20Axes%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20matplotlib%20axes%20objects.%20If%20multiple%20arrays%20are%20displayed%2C%20this%20is%20a%202D%20array.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Raises%0A%20%20%20%20%20%20%20%20------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ValueError%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20If%20combine_images%20is%20True%20but%20arrays%20contains%20multiple%20rows%2C%20or%20if%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figax%20is%20provided%20but%20the%20axes%20shape%20doesn't%20match%20the%20grid%20shape.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20grid%20%3D%20_normalize_show_input_to_grid(arrays)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nrows%20%3D%20len(grid)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ncols%20%3D%20max(len(row)%20for%20row%20in%20grid)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%20%3D%20kwargs.pop(%22title%22%2C%20None)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20combine_images%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20nrows%20%3E%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_show_2d_combined(grid%5B0%5D%2C%20figax%3Dfigax%2C%20**kwargs)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20figax%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20axs%20%3D%20figax%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20isinstance(axs%2C%20np.ndarray)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3D%20np.array(%5B%5Baxs%5D%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20axs.ndim%20%3D%3D%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3D%20axs.reshape(1%2C%20-1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20axs.shape%20!%3D%20(nrows%2C%20ncols)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20ValueError()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20axs%20%3D%20plt.subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20nrows%2C%20ncols%2C%20figsize%3D(axsize%5B0%5D%20*%20ncols%2C%20axsize%5B1%5D%20*%20nrows)%2C%20squeeze%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20row%20in%20enumerate(grid)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%2C%20array%20in%20enumerate(row)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figax%20%3D%20(fig%2C%20axs%5Bi%5D%5Bj%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20title%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20t%20%3D%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20isinstance(title%2C%20str)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20t%20%3D%20title%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20isinstance(title%5B0%5D%2C%20str)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Flat%20list%20of%20titles%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20t%20%3D%20title%5Bi%20*%20ncols%20%2B%20j%5D%20if%20i%20*%20ncols%20%2B%20j%20%3C%20len(title)%20else%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Grid%20of%20titles%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20t%20%3D%20title%5Bi%5D%5Bj%5D%20if%20i%20%3C%20len(title)%20and%20j%20%3C%20len(title%5Bi%5D)%20else%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_show_2d(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20array%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figax%3Dfigax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Dt%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**kwargs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20figax%20%3D%20(fig%2C%20axs%5Bi%5D%5Bj%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20_show_2d(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20array%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20figax%3Dfigax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20**kwargs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Hide%20unused%20axes%20in%20incomplete%20rows%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20row%20in%20enumerate(grid)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%20in%20range(len(row)%2C%20ncols)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axs%5Bi%5D%5Bj%5D.axis(%22off%22)%20%20%23%20type%3A%20ignore%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20tight_layout%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig.tight_layout()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Squeeze%20the%20axes%20to%20the%20expected%20shape%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20axs.shape%20%3D%3D%20(1%2C%201)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3D%20axs%5B0%2C%200%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20axs.shape%5B0%5D%20%3D%3D%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3D%20axs%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20axs.shape%5B1%5D%20%3D%3D%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3D%20axs%5B%3A%2C%200%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%2C%20axs%0A%0A%0A%20%20%20%20C10%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D-1000%2C%20stop%3D1000%2C%20step%3D100%2C%20label%3D%22defocus%20%5B%C3%85%5D%22%2C%20show_value%3DTrue)%0A%20%20%20%20return%20C10%2C%20ScalebarConfig%2C%20fftshift%2C%20ifft2%2C%20mo%2C%20np%2C%20plt%2C%20show_2d%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(C10%2C%20fig%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rf%22%22%22%0A%20%20%20%20%7Bmo.as_html(fig).center()%7D%0A%20%20%20%20%7BC10.center()%7D%0A%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20).center()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(C10%2C%20ScalebarConfig%2C%20complex_probe%2C%20fftshift%2C%20ifft2%2C%20np%2C%20plt%2C%20show_2d)%3A%0A%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20n%20%3D%20192%0A%20%20%20%20q_max%20%3D%202%20%23%20inverse%20Angstroms%0A%20%20%20%20sampling%20%3D%201%20%2F%20q_max%20%2F%202%20%23%20Angstroms%0A%20%20%20%20dk%20%3D%20q_max%20%2F%20(n%2F2)%0A%20%20%20%20wavelength%20%3D%202.5e-2%20%23%20200kV%0A%20%20%20%20q_probe%20%3D%201%0A%20%20%20%20qx%20%3D%20qy%20%3D%20np.fft.fftfreq(n%2Csampling)%0A%20%20%20%20q2%20%3D%20qx%5B%3A%2CNone%5D**2%20%2B%20qy%5BNone%2C%3A%5D**2%0A%20%20%20%20q%20%20%3D%20np.sqrt(q2)%0A%20%20%20%20C30%20%3D%200%0A%0A%0A%20%20%20%20images%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%0A%20%20%20%20reciprocal_sampling%20%3D%202%20*%20q_max%20%2F%20n%0A%20%20%20%20probe_fourier%20%3D%20complex_probe(q%2C%20wavelength%2C%20C10.value%2C%20C30%2C%20q_probe%2C%20reciprocal_sampling)%0A%20%20%20%20probe_reals%20%3D%20fftshift(ifft2(probe_fourier))%0A%0A%20%20%20%20scale1%20%3D%20ScalebarConfig(%0A%20%20%20%20%20%20sampling%20%3D%20dk%2C%0A%20%20%20%20%20%20units%20%3D%20%22A%5E-1%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20length%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20width_px%20%3D%20n%2F40%2C%0A%20%20%20%20%20%20pad_px%20%3D%200.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20color%20%3D%20%22white%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20loc%20%3D%20%22lower%20right%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20scale2%20%3D%20ScalebarConfig(%0A%20%20%20%20%20%20sampling%20%3D%20sampling%2F10%2C%0A%20%20%20%20%20%20units%20%3D%20%22nm%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20length%20%3D%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20width_px%20%3D%20n%2F40%2C%0A%20%20%20%20%20%20pad_px%20%3D%200.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20color%20%3D%20%22white%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20loc%20%3D%20%22lower%20right%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(1%2C2%2Cfigsize%3D(10%2C5))%0A%20%20%20%20fig.suptitle(f%22Defocus%3A%20%7B-C10.value%2F10%7D%20nm%22)%0A%20%20%20%20_fig_%2C%20_ax_%20%3D%20show_2d(fftshift(probe_fourier)%2C%20title%3D%22Probe%20in%20Fourier%20Space%22%2C%20scalebar%3Dscale1%2C%20figax%3D(fig%2Cax%5B0%5D))%0A%20%20%20%20_fig_%2C%20_ax_%20%3D%20show_2d(probe_reals%2C%20title%3D%20%22Probe%20in%20Real%20Space%22%2C%20scalebar%3Dscale2%2C%20figax%3D(fig%2Cax%5B1%5D))%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%23%20Convert%20the%20whole%20figure%20to%20an%20RGB%20array%0A%20%20%20%20%20%20%23%20fig.canvas.draw()%0A%20%20%20%20%20%20%23%20rgba%20%3D%20np.asarray(fig.canvas.buffer_rgba())%20%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20return%20(fig%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np)%3A%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20chi(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20q%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20C10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20C30%2C%0A%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prefactor%20%3D%202*np.pi%20%2F%20wavelength%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%20%3D%20q*wavelength%0A%20%20%20%20%20%20%20%20order_2%20%3D%20alpha**2%20%2F%202%20*%20C10%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20order_4%20%3D%20alpha**4%20%2F%204%20*%20C30%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(order_2%20%2B%20order_4)%20*%20prefactor%0A%0A%20%20%20%20def%20complex_probe(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20q%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20C10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20C30%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20q_probe%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20reciprocal_sampling%2C%0A%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20probe_array_fourier_0%20%3D%20np.sqrt(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np.clip(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(q_probe%20-%20q)%2Freciprocal_sampling%20%2B%200.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%200%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20probe_array_fourier_0%20%2F%3D%20np.sqrt(np.sum(np.abs(probe_array_fourier_0)**2))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chi_%20%3D%20chi(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20q%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20C10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20C30%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20probe_array_fourier_0%20*%20np.exp(-1j*chi_)%0A%0A%0A%20%20%20%20return%20(complex_probe%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A