はじめに

ここでは，PyVistaの背景や歴史について簡単に説明します．

Tip

このチュートリアルのセクションは，PyVista ドキュメントの Getting Started の章から採用されています．

PyVistaは VTK - The Visualization Toolkit の上に構築された多くの視覚化ライブラリの一つです．PyVistaの主な目的は，VTKの上の抽象化レイヤとして，VTKの便利さと機能を "Python的に" 提供することです．

沿革

PyVistaは，VTKの低レベルの機能を "包む" 再利用可能な高位の抽象化レイヤーを作りたいという思いから生まれました．

• 元々は2016年に @akaszynski によって femorph のサブライブラリとして作成されました．

• 2017年に akaszynski/vtki としてGitHubに最初に投稿されました．

• @banesullivan が2018年にプロジェクトに参加し，機能，特徴の拡張，例を用いたドキュメントの改善を行っています．

• 2019年， PyVista をPyPIで初公開．

• 論文 Sullivan, B., & Kaszynski, A. (2019). PyVista: 3D plotting and mesh analysis through a streamlined interface for the Visualization Toolkit (VTK). Journal of Open Source Software, 4(37), 1450. https://doi.org/10.21105/joss.01450 を発表しました．

• 2024年10月現在，GitHubに150人以上のコントリビューターと ~2.4k Stars がいます．

• GitHubにある他の libraries, examples, and repositories で少なくとも2.8k以上使用されています．

• プロジェクト内のプレゼンスを大きく向上させ，継続的なサポートを実現しました

  • @tkoyama010

  • @adeak

  • @MatthewFlamm

  • @user27182

• PyVistaエコシステムが大幅に拡張されました

  • GeoVista の作成者 @bjlittle

  • FElupe の作成者 @adtzlr

PyVistaの開発者についてもっと知るには， contributors page とアクティブな list of authors ご覧ください．

Contrib rocks で作られました．

PyVistaは誰のためのものですか？

Pythonを使って3Dデータを可視化したい人．

PyVistaの活用事例をご紹介します．

• PyVista User Stories

PyVistaで実現したこと，これから実現したいことを自由に書いてください．

簡単な例

サーフェスメッシュの読み込みとプロット

VTKは強力です，本当に強力です!VTKでは何でもできるのですが，PyVistaはそれをより簡単にするために， numpy や Matplotlib 風の構文を使っています．例えば，単純なサーフェスメッシュをプロットすることができればいいのです．

サーフェスデータセットの読み込みとプロット

vtk の使用

PyVistaの使用

import vtk reader = vtk.vtkSTLReader() reader.SetFileName("bunny.stl") mapper = vtk.vtkPolyDataMapper() output_port = reader.GetOutputPort() mapper.SetInputConnection(output_port) actor = vtk.vtkActor() actor.SetMapper(mapper) ren = vtk.vtkRenderer() renWin = vtk.vtkRenderWindow() renWin.AddRenderer(ren) iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor() iren.SetRenderWindow(renWin) ren.AddActor(actor) iren.Initialize() renWin.Render() iren.Start() del iren, renWin

from pyvista import examples mesh = examples.download_bunny() mesh.plot(cpos='xy') スタティックなシーン インタラクティブなシーン

色を使った簡単な点群の構築

これらの例は，PyVistaとVTKの両方を使用して， numpy を使った点群の構築と可視化を行う方法を示しています．ここでは，NumPyの配列を直接操作することがいかに簡単であるかを示しています．

VTK

この例は，この SO Answer から引用したものです．

import vtk
from numpy import random

class VtkPointCloud:

    def __init__(self, zMin=-10.0, zMax=10.0, maxNumPoints=1e6):
        self.maxNumPoints = maxNumPoints
        self.vtkPolyData = vtk.vtkPolyData()
        self.clearPoints()
        mapper = vtk.vtkPolyDataMapper()
        mapper.SetInputData(self.vtkPolyData)
        mapper.SetColorModeToDefault()
        mapper.SetScalarRange(zMin, zMax)
        mapper.SetScalarVisibility(1)
        self.vtkActor = vtk.vtkActor()
        self.vtkActor.SetMapper(mapper)

    def addPoint(self, point):
        if self.vtkPoints.GetNumberOfPoints() < self.maxNumPoints:
            pointId = self.vtkPoints.InsertNextPoint(point[:])
            self.vtkDepth.InsertNextValue(point[2])
            self.vtkCells.InsertNextCell(1)
            self.vtkCells.InsertCellPoint(pointId)
        else:
            r = random.randint(0, self.maxNumPoints)
            self.vtkPoints.SetPoint(r, point[:])
        self.vtkCells.Modified()
        self.vtkPoints.Modified()
        self.vtkDepth.Modified()

    def clearPoints(self):
        self.vtkPoints = vtk.vtkPoints()
        self.vtkCells = vtk.vtkCellArray()
        self.vtkDepth = vtk.vtkDoubleArray()
        self.vtkDepth.SetName('DepthArray')
        self.vtkPolyData.SetPoints(self.vtkPoints)
        self.vtkPolyData.SetVerts(self.vtkCells)
        self.vtkPolyData.GetPointData().SetScalars(self.vtkDepth)
        self.vtkPolyData.GetPointData().SetActiveScalars('DepthArray')

pointCloud = VtkPointCloud()
for k in range(1000):
    point = 20*(random.rand(3)-0.5)
    pointCloud.addPoint(point)
pointCloud.addPoint([0,0,0])
pointCloud.addPoint([0,0,0])
pointCloud.addPoint([0,0,0])
pointCloud.addPoint([0,0,0])

# Renderer
renderer = vtk.vtkRenderer()
renderer.AddActor(pointCloud.vtkActor)
renderer.SetBackground(.2, .3, .4)
renderer.ResetCamera()

# Render Window
renderWindow = vtk.vtkRenderWindow()
renderWindow.AddRenderer(renderer)

# Interactor
renderWindowInteractor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
renderWindowInteractor.SetRenderWindow(renderWindow)

# Begin Interaction
renderWindow.Render()
renderWindowInteractor.Start()

PyVista

import pyvista as pv
import numpy as np
points = np.random.random((1000, 3))
pc = pv.PolyData(points)
pc.plot(scalars=points[:, 2], point_size=5.0, cmap='jet')

スタティックなシーン

インタラクティブなシーン

他のライブラリとの比較

データビジュアライゼーションに興味があるのであれば，ぜひいろいろなライブラリを試してみてください．

• メッシュ，点群，データ可視化のための Python ライブラリ

• PyVistaと他の可視化ツールとの関連は？

• SciVis ライブラリ

そのいくつかをご紹介します．

vtk

Visualization Toolkit (VTK) は，科学的データを操作・表示するためのオープンソースソフトウェアです．3Dレンダリングのための最先端のツール，3Dインタラクションのためのウィジェット群，そして広範な2Dプロット機能が付属しています．

ParaView

ParaView は，オープンソースのマルチプラットフォーム・データ分析・可視化アプリケーションです．ParaViewのユーザーは，定性的および定量的な手法を使ってデータを分析するための可視化を迅速に構築することができます．データの探索は，3Dでインタラクティブに行うことも，ParaViewのバッチ処理機能を使ってプログラムで行うこともできます．

vedo

vedo は，VTKとnumpyをベースにした，3Dオブジェクトや点群の科学的解析のためのPythonライブラリです．

Mayavi

Mayavi は，2次元および3次元の科学的データを可視化するための汎用クロスプラットフォームツールです．

演習

はじめに にアクセスして，PyVistaをインストールします．

PyVistaをインストールしたら，以下のサンプルを開いて，PyVistaの "Hello World "を実行できるかどうか試してみてください．ページの一番下までスクロールして， *.py (スクリプト) または *.ipynb (ノートブック) ファイル形式のいずれかをクリックすると，サンプルをダウンロードすることができます．

基本的な幾何学的オブジェクトを作成します

Create Basic Geometric Objects