磁場をプロットする

次の例は，PyVistaを使用して磁場をプロットする方法を示しています．

This example relies on streamlines_from_source() to generate streamlines and add_volume() to plot the strength of the magnetic field.

このデータセットは，素晴らしいライブラリ magpylib の Coil Field Lines の例から作成しました．

from __future__ import annotations

import numpy as np

import pyvista as pv
from pyvista import examples

データセットのダウンロード

まず，例のデータセットをダウンロードし，それが pyvista.ImageData で，磁場は point_data の 'B' 配列として格納されていることを示します．

grid = examples.download_coil_magnetic_field()
grid.point_data

pyvista DataSetAttributes
Association     : POINT
Active Scalars  : B
Active Vectors  : B
Active Texture  : None
Active Normals  : None
Contains arrays :
    B                       float64    (531441, 3)          VECTORS

コイルを作る

コイルを表現するためにいくつかのフープを作成します．これは，元の例のジオメトリと一致します．

coils = [pv.Polygon((0, 0, z), radius=5, n_sides=100, fill=False) for z in np.linspace(-8, 8, 16)]
coil_block = pv.MultiBlock(coils)
coil_block.plot(render_lines_as_tubes=True, line_width=10)

スタティックシーン

インタラクティブなシーン

フィールドラインの計算とプロット

次に，磁力の方向を表すために，コイルの中心からの流線を計算しましょう．これには，単純な pyvista.Disc() を作成し，それを流線のソースとして使用することができます．

seed = pv.Disc(inner=1, outer=5.4, r_res=2, c_res=12)
strl = grid.streamlines_from_source(
    seed,
    vectors='B',
    max_length=180,
    initial_step_length=0.1,
    integration_direction='both',
)

pl = pv.Plotter()
pl.add_mesh(
    strl.tube(radius=0.1),
    cmap='bwr',
    ambient=0.2,
)
pl.add_mesh(coil_block, render_lines_as_tubes=True, line_width=5, color='w')
pl.camera.zoom(3)
pl.show()

スタティックシーン

インタラクティブなシーン

磁石の磁場強度をプロットする

最後に，磁場の強さをプロットしながら，流線とコイルをプロットして，全体をまとめましょう．

# Take the norm of the magnetic field
scalars = np.linalg.norm(grid['B'], axis=1)

# Customize the opacity to make it easier to visualize the strength of the
# field nearby the coil
opacity = 1 - np.geomspace(1.0, 0.05, 10)



# Add this all to the plotter
pl = pv.Plotter()
pl.add_mesh(
    strl.tube(radius=0.1),
    color='black',
)
pl.add_mesh(coil_block, render_lines_as_tubes=True, line_width=5, color='w')
vol = pl.add_volume(
    grid,
    scalars=scalars,
    opacity=opacity,
    cmap='hot',
    show_scalar_bar=False,
)
vol.prop.interpolation_type = 'linear'
pl.camera.zoom(5)
pl.show()