pyvista.ImageData.to_tetrahedra

ImageData.to_tetrahedra(tetra_per_cell: int = 5, mixed: Sequence[int] | bool = False, pass_cell_ids: bool = True, pass_data: bool = True, progress_bar: bool = False)

4面体メッシュの構造化グリッドを作成します．

パラメータ:

tetra_per_cellint, default: 5

各セルを分割する4面体の数． 5, 6, か 12 のいずれかになります． mixed=True の場合，この値はオーバーライドされます．

mixedstr, bool, sequence, default: False

設定された場合，いくつかのセルを5つに，いくつかのセルを12つに細分化します． True に設定すると， pyvista.RectilinearGrid のアクティブセルのスカラーを使用して，セルごとに生成する4面体の数を5または12に決定します．

シーケンスの場合，これらの値を使用してセルを細分化する．文字列の場合は，アクティブ配列ではなくセル配列を使用して，セルごとに生成する4面体の数を決定します．

pass_cell_idsbool, default: True

True に設定すると，4面体が元の pyvista.RectilinearGrid のどのセルから来たかを示すスカラーデータを持つようになります．この配列の名前は cell_data 内の 'vtkOriginalCellIds' です．

pass_databool, default: True

True に設定すると，四面体メッシュに元の pyvista.RectilinearGrid のセルデータを持たせることができます．これは内部的に pass_cell_ids=True を使用しています．もし True ならば pass_cell_ids も True に設定されます．

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

4面体セルを含みますUnstructuredGrid．

例

長方形のグリッドを正4面体に分割します．各セルはデフォルトで5つの正4面体を含みます．

まず，グリッドを作成し，プロットします．

>>> import numpy as np
>>> import pyvista as pv
>>> xrng = np.linspace(0, 1, 2)
>>> yrng = np.linspace(0, 1, 2)
>>> zrng = np.linspace(0, 2, 3)
>>> grid = pv.RectilinearGrid(xrng, yrng, zrng)
>>> grid.plot()

ここで，セルの分解図に4面体プロットを生成します．

>>> tet_grid = grid.to_tetrahedra()
>>> tet_grid.explode(factor=0.5).plot(show_edges=True)

同じグリッドで，最初のセルを5個のセルに，もう一つのセルを1セルあたり12個の正4面体に分割します．

>>> tet_grid = grid.to_tetrahedra(mixed=[5, 12])
>>> tet_grid.explode(factor=0.5).plot(show_edges=True)