修复 PyVista 字形方向错误“数组的真值不明确”

理解并修复 PyVista 中模糊的真值错误

解决方案 1：使用 NumPy 矢量处理和 PyVista 字形进行可视化。

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()

使用内置 PyVista 函数的替代解决方案

解决方案 2：直接使用 PyVista 的“vectors”属性以及错误处理来进行输入验证。

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()

对解决方案进行单元测试

用于测试这两种解决方案的多个环境的 Python 脚本。

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()

关于 PyVista Glyphs 的常见问题

1. 是什么导致 PyVista 中出现“数组的真值不明确”错误？
2. 当您将多元素数组传递给条件时，会发生此错误。在 PyVista 中，这通常意味着向量数组未正确标准化或分配。确保向量使用标准化 np.linalg.norm。
3. 如何标准化 PyVista 字形方向的向量？
4. 您可以通过将向量除以其大小来标准化向量 np.linalg.norm。这确保每个向量都有单位长度。
5. 什么是 glyph PyVista 中的函数有什么作用？
6. 这 glyph 函数生成 3D 形状（例如箭头）来表示向量。它使用方向和缩放等属性来将字形与矢量数据对齐。
7. PyVista 字形可以同时处理标量和矢量数据吗？
8. 是的，PyVista 同时支持标量和矢量数据。标量可以定义字形颜色，而向量则确定它们的方向。
9. PyVista 的 glyph 函数有哪些常见应用？
10. 应用包括可视化风型、电磁场、流体流动以及方向数据至关重要的其他科学模拟。

完善矢量可视化技术

使用 PyVista 准确可视化矢量数据需要仔细注意输入标准化和分配。确保矢量数组和字形方法之间的兼容性可消除常见错误并提高 3D 绘图的清晰度。这使得研究人员能够有效地展示动态系统。

从绘制磁旋转到模拟风流，PyVista 的工具将复杂的数据集变为现实。学习利用这些功能（包括矢量缩放和方向）可以实现更富有洞察力的表示，甚至使复杂的概念变得易于理解且具有视觉吸引力。 🌟