統合グリッドを作成

値の3D NumPy配列から単純な均一グリッドを作成します．

import numpy as np

import pyvista as pv

各軸がXYZデカルト軸に対応する空間データを保持するデータ値の3 D NumPy配列を取ります．この例では，値の3 D NumPy配列をプロットできる3 Dグリッドの空間参照を保持する pyvista.ImageData オブジェクトを作成します．

空間的に参照されるデータの3 D NumPy配列を作成します．これは，グリッドが20×5×10 (nx × ny × nz)であるように空間的に参照さます

values = np.linspace(0, 10, 1000).reshape((20, 5, 10))
values.shape

# Create the spatial reference
grid = pv.ImageData()

# Set the grid dimensions: shape + 1 because we want to inject our values on
#   the CELL data
grid.dimensions = np.array(values.shape) + 1

# Edit the spatial reference
grid.origin = (100, 33, 55.6)  # The bottom left corner of the data set
grid.spacing = (1, 5, 2)  # These are the cell sizes along each axis

# Add the data values to the cell data
grid.cell_data["values"] = values.flatten(order="F")  # Flatten the array

# Now plot the grid
grid.plot(show_edges=True)

セルデータは好きではありませんか? pyvista.ImageData のポイントデータにNumPy配列を追加することもできます．初期化時にグリッドの寸法を設定する際には，微妙な違いに注意してください．

# Create the 3D NumPy array of spatially referenced data
# This is spatially referenced such that the grid is 20 by 5 by 10
#   (nx by ny by nz)
values = np.linspace(0, 10, 1000).reshape((20, 5, 10))
values.shape

# Create the spatial reference
grid = pv.ImageData()

# Set the grid dimensions: shape because we want to inject our values on the
#   POINT data
grid.dimensions = values.shape

# Edit the spatial reference
grid.origin = (100, 33, 55.6)  # The bottom left corner of the data set
grid.spacing = (1, 5, 2)  # These are the cell sizes along each axis

# Add the data values to the cell data
grid.point_data["values"] = values.flatten(order="F")  # Flatten the array

# Now plot the grid
grid.plot(show_edges=True)