クリップボリュームウィジェット

pyvista.ImageData や pyvista.RectilinearGrid のような構造化されたデータセットでは， pyvista.Plotter.add_volume_clip_plane() ウィジェットを使ってデータセットを切り取って，内部構造をより良く確認できるようにすることができます．

データセットの作成

寸法 (200, 200, 200) の密な pyvista.ImageData を作成し，アクティブスカラーをグリッドの center からの距離として設定します．

import numpy as np

import pyvista as pv

grid = pv.ImageData(dimensions=(200, 200, 200))
grid['scalars'] = np.linalg.norm(grid.center - grid.points, axis=1)
grid

Header	Data Arrays
ImageData Information N Cells 7880599 N Points 8000000 X Bounds 0.000e+00, 1.990e+02 Y Bounds 0.000e+00, 1.990e+02 Z Bounds 0.000e+00, 1.990e+02 Dimensions 200, 200, 200 Spacing 1.000e+00, 1.000e+00, 1.000e+00 N Arrays 1	Name Field Type N Comp Min Max scalars Points float64 1 8.660e-01 1.723e+02

不透明度配列の生成

データセットがある値で "輪" を示すような，帯状の不透明度配列を作成します．高い値（中心から遠い値）がより不透明になるように増加させます．

opacity = np.zeros(100)
opacity[::10] = np.geomspace(0.01, 0.75, 10)

単一クリッププレーンデータセットのプロット

単一のクリッププレーンでボリュームをプロットします．

不透明度の配列を反転させ，中心に近い部分がより不透明になるようにします．

pl = pv.Plotter()
pl.add_volume_clip_plane(grid, normal='-x', opacity=opacity[::-1], cmap='magma')
pl.show()

複数のクリッププレーンをプロットする

pyvista.Plotter.add_volume_clip_plane() による出力で，データセットをプロットします． interaction_event を 'always' に設定して，一定のインタラクションを有効にします．

プロットをもう少しわかりやすくするために矢印を無効にし，不透明度の配列を反転させます．

pl = pv.Plotter()
vol = pl.add_volume(grid, opacity=opacity)
vol.prop.interpolation_type = 'linear'
pl.add_volume_clip_plane(
    vol,
    normal='-x',
    interaction_event='always',
    normal_rotation=False,
)
pl.add_volume_clip_plane(
    vol,
    normal='-y',
    interaction_event='always',
    normal_rotation=False,
)
pl.show()