pyvista.DataSetFilters.compute_derivative

DataSetFilters.compute_derivative(scalars=None, gradient=True, divergence=None, vorticity=None, qcriterion=None, faster=False, preference='point', progress_bar=False)

点/セル スカラーフィールドの派生ベースの量を計算します．

vtkGradientFilter を利用して，選択された点またはセルスカラー場の勾配，発散，渦度，およびQ基準などの微分ベースの量を計算する．

パラメータ:

scalarsstr, optional

派生量を計算するときに使用するスカラー配列の文字列名．デフォルトでは，データセット内のアクティブなスカラーが使用されます．

gradientbool | str, default: True

勾配を計算します．文字列を渡すと，その文字列が配列名として使用されます．それ以外の場合，配列名は 'gradient' になります．デフォルトは True

divergencebool | str, optional

発散を計算する．文字列を渡すと，その文字列が配列名として使用されます．それ以外の場合，デフォルトの配列名は 'divergence' になります．

vorticitybool | str, optional

速度を計算します．文字列を渡すと，その文字列が配列名として使用されます．それ以外の場合，デフォルトの配列名は 'vorticity' になります．

qcriterionbool | str, optional

Q-criterionを計算する．文字列を渡すと，その文字列が配列名として使用されます．それ以外の場合，デフォルトの配列名は 'qcriterion' になります．

fasterbool, default: False

微分量の計算に高速アルゴリズムを使用します．結果の精度が低くなり，導関数の計算が少なくなるため，計算速度が向上します．エラーは出力のスムージングを特徴とし，場合によっては境界でエラーが発生します．DataSetが pyvista.UnstructuredGrid でない場合，オプションは無効です．

preferencestr, default: "point"

データ型の環境設定． 'point' か 'cell' のどちらかです．

progress_barbool, default: False

進行状況を示す進行状況バーを表示します．

戻り値:

pyvista.DataSet

導関数を計算したデータセット

例

まず，ランダムな丘のデータセットをアクティブな標高スカラーでプロットします． これらのスカラーは，微分の計算に使用されます．

>>> from pyvista import examples
>>> hills = examples.load_random_hills()
>>> hills.plot(smooth_shading=True)

アクティブなスカラーの勾配を計算し，プロットします．

>>> from pyvista import examples
>>> hills = examples.load_random_hills()
>>> deriv = hills.compute_derivative()
>>> deriv.plot(scalars='gradient')

このフィルターを使用したその他の例については， フィールドの勾配を計算する を参照してください．