pyvista.UnstructuredGridFilters.clean

UnstructuredGridFilters.clean(tolerance=0, remove_unused_points=True, produce_merge_map=True, average_point_data=True, merging_array_name=None, progress_bar=False)

UnstructuredGrid の重複するポイントをマージし，使用しないポイントを削除する．

このフィルタは，マージ許容差で定義された一致する点をマージし，オプションで未使用の点を削除します．このフィルタは，入力データセットのトポロジーを変更したり，セルの種類を変更したりはしません．しかし，セルの接続IDの番号は変更されます．

このフィルタは vtkStaticCleanUnstructuredGrid を実装しています．

パラメータ:

tolerancefloat, default: 0.0

ポイントマージ絶対許容値．

remove_unused_pointsbool, default: True

どのセルでも使用されていない点を出力から取り除くかどうかを示す．これがオフの場合，フィルタはセルがない (点だけの) データセットを正常に処理できることに注意してください．この場合，オンにすると、セルがない場合，出力は空っぽになります．

produce_merge_mapbool, default: False

出力時にマージマップを生成するかどうかを指示します．マージマップは，要求された場合，各入力点をその出力点IDにマッピングし，入力点が出力に使用されない場合は-1の値を提供します．マージマップはフィルタの出力フィールドデータに関連付けられ， "PointMergeMap" という名前が付けられます．

average_point_databool, default: True

マージされたポイントのポイント座標とポイントデータを平均化するかどうかを示します． True の場合，すべてのマージされたポイントのデータ座標と属性値が平均化されます． False の場合，マージされた1つのポイントの座標とデータが保持されます．

merging_array_namestr, optional

merging_array_name が指定され，かつ point_data に存在する場合，マージされるポイントは幾何学的に一致し，かつポイントデータが一致しなければならないというモードに切り替わります． tolerance が設定されている場合， tolerance は影響しません．

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:

UnstructuredGrid

クリーンな非構造化グリッド．

例

UnstructuredGridのクリーニングを実演し，マージされたポイントデータの平均化に使用できることを示します．

>>> import pyvista as pv
>>> from pyvista import examples
>>> hexbeam = examples.load_hexbeam()
>>> hexbeam_shifted = hexbeam.translate([1, 0, 0])
>>> hexbeam.point_data['data'] = [0] * hexbeam.n_points
>>> hexbeam_shifted.point_data['data'] = [1] * hexbeam.n_points
>>> merged = hexbeam.merge(hexbeam_shifted, merge_points=False)
>>> cleaned = merged.clean(average_point_data=True)
>>> cleaned.n_points < merged.n_points
True

average_point_data=True で clean メソッドを使用したポイント平均化の結果，マージされたポイントデータがどのように平均化されるかを示します．

>>> pl = pv.Plotter(shape=(1, 2))
>>> _ = pl.add_mesh(merged, scalars='data', show_scalar_bar=False)
>>> pl.subplot(0, 1)
>>> _ = pl.add_mesh(cleaned, scalars='data')
>>> pl.show()