pyvista.PointSet.plot#
- PointSet.plot(off_screen=None, full_screen=None, screenshot=None, interactive=True, cpos=None, window_size=None, show_bounds=False, show_axes=None, notebook=None, background=None, text='', return_img=False, eye_dome_lighting=False, volume=False, parallel_projection=False, jupyter_backend=None, return_viewer=False, return_cpos=False, jupyter_kwargs=None, theme=None, anti_aliasing=None, zoom=None, border=False, border_color='k', border_width=2.0, ssao=False, **kwargs)[ソース]#
PyVista,numpy,またはvtkオブジェクトをプロットします.
- パラメータ:
- var_item
pyvista.DataSet
サポートされるすべての型については
Plotter.add_mesh
を参照してください.- off_screenbool,
optional
True
の場合,画面からプロットします.ウィンドウをポップアップしないでスクリーンショットを保存するのに便利です.デフォルトでは,グローバル設定のpyvista.OFF_SCREEN
になります.- full_screenbool, default:
pyvista.plotting.themes.Theme.full_screen
ウィンドウを全画面で開きます.有効な場合,
window_size
を無視します.- screenshotpython:str か bool, optional
有効にすると,スクリーンショットをファイルに保存します. 参照:
Plotter.screenshot()
. デフォルトはFalse
です.True
の場合,スクリーンショットを取得し画像のnumpy
配列を返します.- interactivebool, default:
pyvista.plotting.themes.Theme.interactive
図形をパンおよび移動できます.
- cpos
list
,optional
カメラ位置,焦点,およびビューアップのリスト.
- window_sizesequence, default:
pyvista.plotting.themes.Theme.window_size
ピクセルによるウィンドウサイズ.
- show_boundsbool, default:
False
True
の場合,メッシュの境界を表示します.- show_axesbool, default:
pyvista.plotting.themes._AxesConfig.show
vtk 軸ウィジェットを表示します.
- notebookbool, default:
pyvista.plotting.themes.Theme.notebook
True
の場合,作成されたプロットはjupyterノートブック内に配置されます.jupyterコンソールがアクティブであると仮定します.- background
ColorLike
, default:pyvista.plotting.themes.Theme.background
背景の色.
- text
str
,optional
プロットの下部にテキストを追加します.
- return_imgbool, default:
False
最後にレンダリングされた画像のnumpy配列を返します.
- eye_dome_lightingbool,
optional
Eye-Dome Lighting を有効にします.
- volumebool, default:
False
ボリュームレンダリングには,
Plotter.add_volume()
メソッドを使用します.- parallel_projectionbool, default:
False
平行投影を有効にします.
- jupyter_backend
str
, default:pyvista.plotting.themes.Theme.jupyter_backend
Jupyterノートブックが使用するバックエンドをプロットしています.次のいずれかです:
'none'
: ノートブックに表示しない.'static'
: 静的図形を表示します.'trame'
: Display usingtrame
.
これは
pyvista.set_jupyter_backend()
でグローバルに設定することもできます.- return_viewerbool, default:
False
jupyterlabビューア,シーン,または表示オブジェクトをjupyterノートブックでプロットする場合に返します.
- return_cposbool, default:
False
有効にすると,レンダリングウィンドウから最後のカメラ位置を返します. テーマ設定の値がデフォルトです.
- jupyter_kwargs
dict
,optional
Jupyterノートブックプロットバックエンドのキーワード引数.
- theme
pyvista.plotting.themes.Theme
,optional
Plot固有のテーマ.
- anti_aliasing
str
| bool, default:pyvista.plotting.themes.Theme.anti_aliasing
アンチエイリアスを有効または無効にする.もし
True
なら"msaa"
を使用します.False の場合,アンチエイリアスを無効にします.文字列の場合,"fxaa"
または"ssaa"
のいずれかを指定します.- zoom
float
,str
,optional
カメラのズーム.
'tight'
または float を指定します. 1より大きい値はズームイン,1より小さい値はズームアウト. 0より大きい値でなければなりません.- borderbool, default:
False
各レンダリングウィンドウの周囲に境界を描きます.
- border_color
ColorLike
, default: "k" 文字列,RGBリスト,または16進カラー文字列.例:
color='white'
color='w'
color=[1.0, 1.0, 1.0]
color='#FFFFFF'
- border_width
float
, default: 2.0 有効になっている場合のピクセル単位のボーダーの幅 .
- ssaobool,
optional
スクリーンスペース・アンビエント・オクルージョン (SSAO) を有効にします.詳しくは
Plotter.enable_ssao()
を参照してください.- **kwargs
dict
,optional
その他のオプションについては,
pyvista.Plotter.add_mesh()
を参照してください.
- var_item
- 戻り値:
- cpos
list
カメラポジション,フォーカルポイント,ビューアップのリストです.
return_cpos=True
またはデフォルトのグローバルテーマやプロットテーマで設定されている場合にのみ返されます.return_viewer=True
jupyter notebookでreturn_cpos=True
が設定されている場合には返されません.- image
np.ndarray
return_img=True
またはscreenshot=True
が設定されている場合に,最後に表示される画像のNumpy配列です.jupyter notebookの中でreturn_viewer=True
が設定されている場合には返されません.オプションでアルファ値を含みます.サイズは[ウィンドウの高さxウィンドウの幅x3]テーマが
transparent_background=False
に設定されている場合.[ウィンドウの高さxウィンドウの幅x4]テーマが
transparent_background=True
に設定されている場合.
- widget
ipywidgets.Widget
return_viewer=True
時のIPythonウィジェット.
- cpos
例
単純な球のエッジを表示しながらプロットします.
>>> import pyvista as pv >>> mesh = pv.Sphere() >>> mesh.plot(show_edges=True)
ボリュームメッシュをプロットします.ImageDataの中心からの距離で色分けします.
volume=True
が渡されることに注意してください.>>> import numpy as np >>> grid = pv.ImageData( ... dimensions=(32, 32, 32), spacing=(0.5, 0.5, 0.5) ... ) >>> grid['data'] = np.linalg.norm(grid.center - grid.points, axis=1) >>> grid['data'] = np.abs(grid['data'] - grid['data'].max()) ** 3 >>> grid.plot(volume=True)