ボックス内の何百万もの粒子を視覚化するために人々が使用するさまざまなアルゴリズムに興味があります。Cloud-In-Cell、アダプティブ メッシュ、カーネル スムージング、最近接グリッド ポイント メソッドなどを使用してメモリの負荷を軽減できることは知っていますが、これらをオンラインで行う方法に関するドキュメントはほとんどありません。
つまり、次の配列があります。
x,y,z
1,2,3
4,5,6
6,7,8
xi,yi,zi
たとえば、i = 1 億です。Mayavi/Paraview のようなパッケージは必要ありません。これを自分でコーディングしてから、分解されたマトリックスを (オンザフライ レンダリングではなく) Mayavi にロードしたいです。ポジション。チュートリアルをいただければ幸いです。
複雑な多次元データの分析と視覚化の作成は複雑です。最良の視覚化は、ほとんどの場合、データが何であるか、およびデータ内にどのような関係が存在するかによって異なります。もちろん、データの視覚化を作成して、関係を表示および調査したいと考えていることでしょう。最終的に、これはさまざまな可能性を試すことに帰着します。
私のアドバイスは、データについて考え、次元を分割するための賢明な方法を見つけようとすることです。表面プロットやボクセル レンダリングなどの 3D プロットが必要な場合があります。個人的には、理解しやすく、他の人に伝えやすい 2D 表現を探す方が好きです。等高線図は、3D 情報を 2D 形式で表示するので優れています。一連の等高線図を並べて表示したり、タイムラプスで表示して 4 番目の次元を追加したりできます。ビジュアライゼーションをわかりやすく保ちながら、色を使用して次元を追加する創造的な方法もあります。これが最も重要なことです。
自分でコードを書きたいと思っているようです。という事は承知しています。これを行うにはかなりの労力が必要であり、後で効果的な視覚化ができなくなる可能性があります。私のアドバイスは次のとおりです。最初にビジュアライゼーションのプロトタイプを作成するのに役立つツールを使用してください。他のオプションがあると確信していますが、gnuplot を使用してある程度の成功を収めました。
データを適切に処理し、その意味を伝える方法を習得したら、優れた視覚化をコーディングできるようになります。
アップデート
ご提示いただいたデータをもとに提案させていただきます。ポイント密度マップが必要/必要であるかのように聞こえます。これらは地理情報システムでよく使用されますが、他の用途もあります。以前は使用したことがありませんが、基本的な考え方は、関数を使用して 3D 空間の密度を推定することです。密度は 4 番目の次元になります。以下の式のような比較的単純なもので十分な場合があります。
ポイント密度マップは、生の粒子データよりもスライス、要約、およびレンダリングが容易な場合があります。
私が分析したデータは別の性質のものであったため、この特定の方法は以前に使用したことがありません。うまくいけば、それは役に立ちます。
PS。以下のあなたのコメントを見たばかりですが、この情報があなたに役立つかどうかはわかりません. ただし、有用な情報である場合に備えて、とにかく更新を投稿しています。