リーダーによるデータの読み込み

データファイルの読み取りをより細かく制御するには，クラスベースのリーダーを使用します．このクラスは，ファイルからのデータセットの読み込みをより細かく制御することができます． サポートされているファイルタイプのリストは， pyvista.get_reader() を参照してください．

from tempfile import NamedTemporaryFile

import numpy as np

import pyvista
from pyvista import examples

.vtp 形式のXML PolyDataファイルが作成されます． このファイルは，今回の例では一時ファイルに保存されます．

temp_file = NamedTemporaryFile('w', suffix=".vtp")
temp_file.name

'/tmp/tmp134yd4np.vtp'

pyvista.Sphere には，すでに Normals という点データが含まれています． さらに， height のポイントデータと id のセルデータを追加します．

mesh = pyvista.Sphere()
mesh['height'] = mesh.points[:, 1]
mesh['id'] = np.arange(mesh.n_cells)
mesh.save(temp_file.name)

pyvista.read() 関数は，ファイル内のすべてのデータを読み込みます．これは，ファイルからデータを読み取るための，迅速で簡単なワンライナーを提供します．

new_mesh = pyvista.read(temp_file.name)
print(f"All arrays: {mesh.array_names}")

All arrays: ['height', 'Normals', 'id']

pyvista.get_reader() を使用することで，データファイルの読み込みをより細かく制御することができます． .vtp` ファイルの読み込みには， pyvista.XMLPolyDataReader を使用します．

reader = pyvista.get_reader(temp_file.name)
reader
# Alternative method: reader = pyvista.XMLPolyDataReader(temp_file.name)

XMLPolyDataReader('/tmp/tmp134yd4np.vtp')

このクラスを含め，いくつかのリーダークラスは，すべてのデータを読み込む前にデータファイルを検査する機能を提供しています．例えば，点配列やセル配列の数や名前にアクセスすることができます．

print(f"Number of point arrays: {reader.number_point_arrays}")
print(f"Available point data:   {reader.point_array_names}")
print(f"Number of cell arrays:  {reader.number_cell_arrays}")
print(f"Available cell data:    {reader.cell_array_names}")

Number of point arrays: 2
Available point data:   ['Normals', 'height']
Number of cell arrays:  1
Available cell data:    ['id']

特定の配列，あるいはすべての配列を選択的に無効あるいは有効にすることで，読み取るデータを選択することができます． ここでは，すべてのセル配列と Normals 点の配列を無効にして， height 点の配列だけを残しています． データは最終的に height 点の配列のみを持つ pyvista オブジェクトに読み込まれます．

reader.disable_all_cell_arrays()
reader.disable_point_array('Normals')
print(f"Point array status: {reader.all_point_arrays_status}")
print(f"Cell array status:  {reader.all_cell_arrays_status}")
reader_mesh = reader.read()
print(f"Read arrays:        {reader_mesh.array_names}")

Point array status: {'Normals': False, 'height': True}
Cell array status:  {'id': False}
Read arrays:        ['height']

必要に応じて，リーダーオブジェクトを再利用して，異なる変数を選択することができます．

reader.enable_all_cell_arrays()
reader_mesh_2 = reader.read()
print(f"New read arrays: {reader_mesh_2.array_names}")

New read arrays: ['height', 'id']

一部のリーダーでは，異なるタイムポイントやイテレーションの設定が可能です．いずれの場合も，タイムポイント機能を使って設定します．NACAデータセットには，密度を持つ2つのそのようなポイントがあります． このデータセットはEnSight形式で， pyvista.EnSightReader クラスを使用しています．

filename = examples.download_naca(load=False)
reader = pyvista.get_reader(filename)
time_values = reader.time_values
print(reader)
print(f"Available time points: {time_values}")
print(f"Available point arrays: {reader.point_array_names}")

EnSightReader('/home/runner/.cache/pyvista_3/EnSight/naca.bin.case')
Available time points: [1.0, 3.0]
Available point arrays: ['DENS']

まず両方のタイムポイントが読み込まれ，次に密度の差が計算され，2番目のメッシュに保存されます．pyvista.EnSightReader の read メソッドは， pyvista.MultiBlock インスタンスを取得します．このデータセットでは，3つのブロックがあり，新しいスカラーを各ブロックに適用する必要があります．

reader.set_active_time_value(time_values[0])
mesh_0 = reader.read()
reader.set_active_time_value(time_values[1])
mesh_1 = reader.read()

for block_0, block_1 in zip(mesh_0, mesh_1):
    block_1['DENS_DIFF'] = block_1['DENS'] - block_0['DENS']

左側の列には両時点での DENS の値が，右側の列にはその差がプロットされています．

plotter = pyvista.Plotter(shape='2|1')

plotter.subplot(0)
plotter.add_mesh(mesh_0, scalars='DENS', show_scalar_bar=False)
plotter.add_text(f"{time_values[0]}")

plotter.subplot(1)
plotter.add_mesh(mesh_1, scalars='DENS', show_scalar_bar=False)
plotter.add_text(f"{time_values[1]}")

# pyvista currently cannot plot the same mesh twice with different scalars
plotter.subplot(2)
plotter.add_mesh(mesh_1.copy(), scalars='DENS_DIFF', show_scalar_bar=False)
plotter.add_text("DENS Difference")

plotter.link_views()
plotter.camera_position = ((0.5, 0, 8), (0.5, 0, 0), (0, 1, 0))

plotter.show()

タイムポイントやイタレーションを読み込んで，ムービーを作ることもできます． GIFムービーの作成 と似ていますが，ここではParaViewデータ形式のファイルを使って，ファイルセットを読み込みます．このファイルフォーマットとリーダーは， pyvista.MultiBlock メッシュも取得します．

filename = examples.download_wavy(load=False)
reader = pyvista.get_reader(filename)
print(reader)

PVDReader('/home/runner/.cache/pyvista_3/PVD/wavy.zip.unzip/wavy.pvd')

各時点で，高さによって色付けされたメッシュをプロットします．左上に反復値を表示します

plotter = pyvista.Plotter(notebook=False, off_screen=True)
# Open a gif
plotter.open_gif("wave_pvd.gif")

for time_value in reader.time_values:
    reader.set_active_time_value(time_value)
    mesh = reader.read()[0]  # This dataset only has 1 block
    plotter.add_mesh(mesh, scalars='z', show_scalar_bar=False, lighting=False)
    plotter.add_text(f"Time: {time_value:.0f}", color="black")
    plotter.write_frame()
    plotter.clear()

plotter.close()