pyvista.DataSetFilters.plot_over_circular_arc#
- DataSetFilters.plot_over_circular_arc(pointa, pointb, center, resolution=None, scalars=None, title=None, ylabel=None, figsize=None, figure=True, show=True, tolerance=None, fname=None, progress_bar=False)[ソース]#
円弧に沿ってデータセットをサンプリングし,プロットします.
x軸がA点からの距離で,y軸が対象の変数である場合,対象の変数を2 Dでプロットします.このフィルタでは
None
が戻されることに注意してください.- パラメータ:
- pointasequence[
float
] [x, y, z]
内の位置.- pointbsequence[
float
] [x, y, z]
内の位置.- centersequence[
float
] [x, y, z]
内の位置.- resolution
int
,optional
円弧を分割する断片の数.デフォルトは入力メッシュ内のセル数です.正の整数でなければなりません.
- scalars
str
,optional
調査する入力データセット内の変数の文字列名.既定では,アクティブスカラーが使用されます.
- title
str
,optional
matplotlib
図の文字列タイトル.- ylabel
str
,optional
y軸の文字列ラベル.デフォルトは変数名
- figsize
tuple
(int
),optional
新しい図のサイズ
- figurebool, default:
True
新しい図形を作成するかどうかのフラグ
- showbool, default:
True
True
の場合,matplotlib
の値を表示します.- tolerance
float
,optional
ソース内のポイントが入力のセル内にあるかどうかを計算するために使用される許容値です.指定しない場合,公差は自動的に生成されます.
- fname
str
,optional
設定時にこのファイル名で図を保存します.
- progress_barbool, default:
False
進行状況を示す進行状況バーを表示します.
- pointasequence[
例
高解像度の円弧に沿ってデータセットをサンプリングし,プロットします.
>>> from pyvista import examples >>> mesh = examples.load_uniform() >>> a = [mesh.bounds[0], mesh.bounds[2], mesh.bounds[5]] >>> b = [mesh.bounds[1], mesh.bounds[2], mesh.bounds[4]] >>> center = [mesh.bounds[0], mesh.bounds[2], mesh.bounds[4]] >>> mesh.plot_over_circular_arc( ... a, b, center, resolution=1000, show=False ... )