PyVista グリフ方向エラー「配列の真値があいまいです」を修正する

PyVista における曖昧な真理値エラーの理解と修正

解決策 1: NumPy ベクトル処理と PyVista グリフを使用して視覚化します。

import numpy as np
import pyvista as pv
# Define lattice dimensions and spacing
cols = 12
rows = 12
spacing = 10.0
points = []
# Generate lattice points
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        x = j * spacing
        y = i * (spacing * np.sqrt(3) / 2)
        if i % 2 == 1:
            x += spacing / 2
        points.append([x, y, 0.0])
points = np.array(points)
# Generate random normalized spin vectors
spins = np.random.choice([-1, 1], size=(len(points), 3))
normed_spins = spins / np.linalg.norm(spins, axis=1, keepdims=True)
# Create PyVista PolyData and associate vectors
lattice = pv.PolyData(points)
lattice["vectors"] = normed_spins
arrows = lattice.glyph(orient="vectors", scale=True, factor=0.5)
# Visualization
plotter = pv.Plotter()
plotter.add_mesh(lattice, color="black", point_size=10, render_points_as_spheres=True)
plotter.add_mesh(arrows, color="red")
plotter.show_bounds(grid="front", location="outer", all_edges=True)
plotter.show()

組み込みの PyVista 関数を使用した代替ソリューション

解決策 2: 入力検証のためのエラー処理を備えた PyVista の `vectors` プロパティを直接使用します。

import numpy as np
import pyvista as pv
# Generate lattice points as before
cols = 12
rows = 12
spacing = 10.0
points = []
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        x = j * spacing
        y = i * (spacing * np.sqrt(3) / 2)
        if i % 2 == 1:
            x += spacing / 2
        points.append([x, y, 0.0])
points = np.array(points)
# Generate normalized spin vectors
spins = np.random.choice([-1, 1], size=(len(points), 3))
normed_spins = spins / np.linalg.norm(spins, axis=1, keepdims=True)
# Create lattice and add vectors
lattice = pv.PolyData(points)
try:
    lattice["vectors"] = normed_spins
    arrows = lattice.glyph(orient="vectors", scale=True, factor=0.5)
except ValueError as e:
    print("Error adding vectors to lattice:", e)
# Render lattice and arrows
plotter = pv.Plotter()
plotter.add_mesh(lattice, color="blue", point_size=10, render_points_as_spheres=True)
plotter.add_mesh(arrows, color="green")
plotter.show_bounds(grid="back", location="inner", all_edges=True)
plotter.show()

ソリューションの単体テスト

両方のソリューションの複数の環境をテストするための Python スクリプト。

import unittest
import numpy as np
import pyvista as pv
class TestPyVistaGlyph(unittest.TestCase):
    def test_vector_normalization(self):
        spins = np.random.choice([-1, 1], size=(10, 3))
        normed = spins / np.linalg.norm(spins, axis=1, keepdims=True)
        self.assertTrue(np.allclose(np.linalg.norm(normed, axis=1), 1))
    def test_polydata_assignment(self):
        points = np.random.rand(10, 3)
        lattice = pv.PolyData(points)
        spins = np.random.rand(10, 3)
        normed = spins / np.linalg.norm(spins, axis=1, keepdims=True)
        lattice["vectors"] = normed
        self.assertIn("vectors", lattice.array_names)
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

PyVista グリフに関するよくある質問

1. PyVista で「配列の真の値があいまいです」エラーが発生する原因は何ですか?
2. このエラーは、複数要素の配列を条件に渡すと発生します。 PyVista では、これは多くの場合、ベクトル配列が適切に正規化または割り当てられていないことを意味します。次を使用してベクトルが正規化されていることを確認します。 np.linalg.norm。
3. PyVista グリフの方向のベクトルを正規化するにはどうすればよいですか?
4. 次を使用してベクトルを大きさで割ることにより、ベクトルを正規化できます。 np.linalg.norm。これにより、各ベクトルが単位長を持つことが保証されます。
5. は何ですか glyph PyVistaで行う関数?
6. の glyph 関数は、ベクトルを表す矢印などの 3D 形状を生成します。方向やスケーリングなどのプロパティを使用して、グリフをベクター データと位置合わせします。
7. PyVista グリフはスカラー データとベクター データを同時に処理できますか?
8. はい、PyVista はスカラー データとベクター データを一緒にサポートします。スカラーはグリフの色を定義でき、ベクトルはグリフの方向を決定します。
9. PyVista のグリフ関数の一般的な用途は何ですか?
10. アプリケーションには、風のパターン、電磁場、流体の流れの視覚化、および方向データが重要なその他の科学シミュレーションが含まれます。

ベクトル視覚化技術の洗練

PyVista でベクトル データを正確に視覚化するには、入力の正規化と割り当てに細心の注意を払う必要があります。ベクトル配列とグリフ メソッド間の互換性を確保すると、一般的なエラーが排除され、3D プロットの明瞭さが向上します。これにより、研究者は動的システムを効果的に紹介できるようになります。

磁気スピンのプロットから風の流れのシミュレーションまで、PyVista のツールは複雑なデータセットに命を吹き込みます。ベクトルのスケーリングや向きなどのこれらの機能を活用する方法を学ぶと、より洞察に満ちた表現が可能になり、複雑な概念であってもアクセスしやすく、視覚的に魅力的なものになります。 🌟