pyvista.DataSetFilters.point_data_to_cell_data

DataSetFilters.point_data_to_cell_data(

pass_point_data: bool = False,

categorical: bool = False,

progress_bar: bool = False,

)

点データをセルデータに変換します．

ポイントデータは，セル内で指定されたノードおよびセルデータごとに指定されます．オプションで，入力点データを出力に渡すことができます．

パラメータ:

pass_point_databool, default: False

使用可能にすると，入力ポイントのデータを出力に渡します．

categoricalbool, default: False

ソースポイントデータをカテゴリカルとして扱うかどうかを制御します。 もし True ならば、セルデータの割り当てにヒストグラムが使用されます。 具体的には、各点のスカラー値から各セルのヒストグラムが作成され、最も要素の多いビンが選択されます。 同点の場合は、より小さい値が選択されます。

注釈

ポイントデータが連続データの場合、ほぼ等しい値（ 1e-6 以内）は1つのビンにマージされます。 それ以外の離散データの場合は、ビンの数がユニークな値の数に等しくなります。

progress_barbool, default: False

進行状況を示す進行状況バーを表示します．

戻り値:

pyvista.DataSet

点データをセルデータに変換したデータセット．戻り値のタイプは入力と一致します．

参考

cell_data_to_point_data

同様の変換をセルデータにも適用します。

points_to_cells()

ImageData をセルベースの表現にメッシュし直します。

例

セルをz座標で着色します． まず，サンプルの球体メッシュのz座標をもとにポイントスカラーを作成します． 次に，この点データをセルデータに変換します． セルデータを強調するために，低解像度の球体を使用します．

まず，ポイントデータとセルデータの違いを示すために，これらの値をポイント値としてプロットします．

>>> import pyvista as pv
>>> sphere = pv.Sphere(theta_resolution=10, phi_resolution=10)
>>> sphere['Z Coordinates'] = sphere.points[:, 2]
>>> sphere.plot()

スタティックシーン

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では，これらの値をセルデータに変換してから，プロットしてみましょう．

>>> import pyvista as pv
>>> sphere = pv.Sphere(theta_resolution=10, phi_resolution=10)
>>> sphere['Z Coordinates'] = sphere.points[:, 2]
>>> sphere = sphere.point_data_to_cell_data()
>>> sphere.plot()

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