python - Paraview などのチャートの進化をプロットするための Python スクリプト

Question

Paraview からの次のスクリーンショットの右側に示されているようなプロットを生成する python スクリプトをコーディングしたいと思います。

コマンドで生成された一連のファイルがありますfoamToVTK：

VTKPlotOverLineに Paraview のメソッドに似た機能はありますか?

Answer 1

ParaViewPlotOverLineは として vtk にありvtkProbeFilterます。

最小限の実例:

import vtk

# Original data
source = vtk.vtkRTAnalyticSource()

# the line to plot over
line = vtk.vtkLineSource()

# filter
probeFilter = vtk.vtkProbeFilter()
probeFilter.SetInputConnection(line.GetOutputPort())
probeFilter.SetSourceConnection(source.GetOutputPort())

# rendering
plot = vtk.vtkXYPlotActor()
plot.AddDataSetInputConnection(probeFilter.GetOutputPort())
plot.SetTitle("My plot")
window = vtk.vtkRenderWindow()
interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
interactor.SetRenderWindow(window)
renderer = vtk.vtkRenderer()
renderer.AddActor2D(plot)
window.AddRenderer(renderer)
window.Render()
interactor.Start()

より複雑な (マルチ プロット、色など) C++ の例をここで見つけることができます: https://lorensen.github.io/VTKExamples/site/Cxx/Annotation/XYPlot/ python API は同じです。

Answer 2

この問題の解決策を見つけました。ただし、最適なものではない可能性があります。このソリューションでは、まずメッシュを に変換しましたvtkUnstructuredGrid(この場合は 256 ポイントの解像度を使用)。

以下に、これを実行するために使用したコードを含めます。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
import numpy as np
import vtk
from vtk.util.numpy_support import vtk_to_numpy
from os import walk, path, system
import pandas as pd

### Create the VTK files
system("foamToVTK")

### Initialization of variables
cnt=1
fig= plt.figure()
npts = 256  #dimensions of the grid

### Get the file names of each step of the simulation
(dirpath, dirnames, filenames) = next(walk('VTK'))
ids=[]
for dir in dirnames:
    ids.append(int(dir.split("_")[1]))
ids = sorted(ids)
basename = dirnames[0].split("_")[0]

### Iteration of time steps
for id in ids[1:]:

    ### Read values from the file of this time step
    filename = "%s/%s_%d/internal.vtu" % (dirpath, basename, id)
    reader = vtk.vtkXMLUnstructuredGridReader()
    reader.SetFileName(filename)
    reader.Update()

    ### Get the coordinates of nodes in the mesh using VTK methods
    nodes_vtk_array= reader.GetOutput().GetPoints().GetData()
    vtk_array = reader.GetOutput().GetPointData().GetArray('U') #Velocity (3 dimensions)
    numpy_array = vtk_to_numpy(vtk_array)
    nodes_nummpy_array = vtk_to_numpy(nodes_vtk_array)
    x,y,z= nodes_nummpy_array[:,0] , nodes_nummpy_array[:,1] , nodes_nummpy_array[:,2]
    xmin, xmax = min(x), max(x)
    ymin, ymax = min(y), max(y)

    ### Define grid
    xi = np.linspace(xmin, xmax, npts)
    yi = np.linspace(ymin, ymax, npts)

    ### Grid the data
    interpolated = griddata((x, y), numpy_array, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')

    ### Create the list of points
    plotOverLine=[]
    for point in range(len(interpolated[0])):
        plotOverLine.append(interpolated[127][point])

    ### Update and plot the chart for this time step
    df = pd.DataFrame(plotOverLine, columns=['X', 'Y', 'Z'])
    plt.clf()
    plt.title('Frame %d' % cnt)
    plt.plot(df)
    plt.legend(df.columns)
    axes = plt.gca()
    axes.set_ylim([-15,10])
    plt.draw()
    plt.pause(.05)

タイム ステップごとに更新され、次のようなプロットが表示されます。