pyvista.DataSetFilters.threshold_percent

DataSetFilters.threshold_percent(percent=0.5, scalars=None, invert=False, continuous=False, preference='cell', method='upper', progress_bar=False)

データセットを，アクティブなスカラー配列上の範囲のパーセンテージで閾値化します．

警告

閾値処理は，セルを維持するかどうかを決定するために関連する点データを使用できるにもかかわらず，本質的にセル操作です．つまり，ある点が閾値処理後に含まれるかどうかは，その点が閾値処理後に保持されるセルの一部であるかどうかに依存します．

パラメータ:

percentfloat | sequence[float], optional

閾値に対する範囲 (0, 1) の割合 ．値が0から1の範囲外の場合，100で除算され，その範囲内であることがチェックされます．

scalarsstr, optional

閾値に対するスカラーの名前．デフォルトは現在アクティブなスカラーです．

invertbool, default: False

閾値の結果を反転させます．つまり，このオプションをオフにした場合，出力に含まれるはずだったセルは除外され，出力から除外されるはずだったセルは含まれる．

continuousbool, default: False

Trueの場合，頂点からの離散スカラー値のセットではなく，連続間隔[最小セルスカラー，最大セルスカラー]が閾値境界との交差に使用されます．

preferencestr, default: 'cell'

scalars が指定された場合，データセットから検索する際に優先される配列の種類を指定します． 'point' または 'cell' のどちらかを指定する必要があります．PyVistaでは通常 'point' が優先されるが，閾値フィルタはセル単位の操作であるため，閾値処理ではセルのデータを優先する．

methodstr, default: 'upper'

単一の値に対する threshold メソッドを設定し，使用する threshold の境界を定義します．もし value が範囲指定されている場合，このパラメータは無視され，2つの値の間のデータが抽出されます．単一の値の場合， 'lower' は value よりも低いデータを抽出します． 'upper' は value よりも大きなデータを取り出します．

progress_barbool, default: False

進行状況を示す進行状況バーを表示します．

戻り値:

pyvista.UnstructuredGrid

閾値要件を満たすジオメトリを含むデータセット．

例

50%の閾値フィルターを適用します．

>>> import pyvista as pv
>>> noise = pv.perlin_noise(0.1, (2, 2, 2), (0, 0, 0))
>>> grid = pv.sample_function(
...     noise, [0, 1.0, -0, 1.0, 0, 1.0], dim=(30, 30, 30)
... )
>>> threshed = grid.threshold_percent(0.5)
>>> threshed.plot(
...     cmap='gist_earth_r',
...     show_scalar_bar=False,
...     show_edges=True,
... )

80%の閾値フィルターを適用します．

>>> threshed = grid.threshold_percent(0.8)
>>> threshed.plot(
...     cmap='gist_earth_r',
...     show_scalar_bar=False,
...     show_edges=True,
... )

このようなフィルターを使用したその他の例については， 共通フィルタの使用 を参照してください．