pyvista.plot#

plot(var_item, 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_itempyvista.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．

cposlist, 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．

backgroundColorLike, default: pyvista.plotting.themes.Theme.background

背景の色．

textstr, 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_backendstr, 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 using trame.

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_kwargsdict, 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．

themepyvista.plotting.themes.Theme, optional

Plot固有のテーマ．

anti_aliasingstr | 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．

zoomfloat, 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_colorColorLike, 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_widthfloat, 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．

**kwargsdict, 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．

戻り値:
cposlist

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．

imagenp.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．

widgetipywidgets.Widget

return_viewer=True 時のIPythonウィジェット．

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)
../../../_images/pyvista-plot-1_00_00.png

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)
../../../_images/pyvista-plot-1_01_00.png