PyVista ಗ್ಲಿಫ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ

Daniel Marino

ಭಾನುವಾರ, ಡಿಸೆಂಬರ್ 1, 2024 12:00:18 ಅಪರಾಹ್ನ

ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಪೈವಿಸ್ಟಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

PyVista ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ರೋಮಾಂಚನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ 3D ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವಾಗ. ಆದರೆ ಕುಖ್ಯಾತ "ವ್ಯೂಹದ ಸತ್ಯ ಮೌಲ್ಯವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ" ನಂತಹ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. 💻

ಲ್ಯಾಟಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಿನ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಾಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವಾಗ, ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ರೋಡ್‌ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗಿದ್ದು, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಏಕೆ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಮ್ಮ ತಲೆಯನ್ನು ಕೆರೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. 🤔

PyVista 3D ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಅರೇಗಳಂತಹ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದರ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೋಷವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತರ್ಕವಿಲ್ಲದೆ ನೇರವಾಗಿ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಕಾರಣವನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಿಜ ಜೀವನದ ಉದಾಹರಣೆಯ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಲ್ಯಾಟಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ನೀವು ಪೈವಿಸ್ಟಾದ ಗ್ಲಿಫ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. 🌟

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
np.linalg.norm	ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳ ರೂಢಿಯನ್ನು (ಗಾತ್ರ) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಸ್ಪಿನ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಯುನಿಟ್ ಉದ್ದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು, ಗ್ಲಿಫ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್‌ಗೆ ಸರಿಯಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಕ್ಷ = 1 ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
pv.PolyData	ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು PyVista PolyData ವಸ್ತುವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಇದು 3D ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
lattice["vectors"]	PolyData ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಅರೇ (ಉದಾ. ಸ್ಪಿನ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು) ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಂತರ ಗ್ಲಿಫ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
glyph	ಓರಿಯಂಟ್ ಅರೇ ಬಳಸಿ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳ 3D ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು (ಬಾಣಗಳು) ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. 3D ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಈ ವಿಧಾನವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
plotter.add_mesh	PyVista ಪ್ಲಾಟ್‌ಗೆ ದೃಶ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಅಂಕಗಳು, ಬಾಣಗಳು) ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟ್_ಸೈಜ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಣಗಳ ನೋಟವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
plotter.show_bounds	ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ಸುತ್ತಲೂ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
np.random.choice	-1 ಅಥವಾ 1 ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಪಿನ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಪಿನ್‌ಗಳು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಸ್ಪಿನ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಂತಹ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ.
np.sqrt	ವರ್ಗಮೂಲವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸರಿಯಾದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಜೋಡಣೆಗಾಗಿ ಷಡ್ಭುಜೀಯ ಜಾಲರಿಯಲ್ಲಿ ಲಂಬ ಅಂತರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
np.allclose	ಯೂನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ರೂಢಿಗಳು 1 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ವೆಕ್ಟರ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
plotter.render_points_as_spheres	ಫ್ಲಾಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಗೋಳಗಳಾಗಿ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಕಥಾವಸ್ತುವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈವಿಸ್ಟಾದಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಓರಿಯಂಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು PyVista ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲ್ಯಾಟಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವಾಗ ಎದುರಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ. ದೋಷವು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಲೈಬ್ರರಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಾಣಗಳಂತಹ 3D ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕು. ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು 2D ಷಡ್ಭುಜೀಯ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಬೇಸ್ ರಚನೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಶೃಂಗವು ಸ್ಪಿನ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಲಿನಿಂದ ಅಡ್ಡಾದಿಡ್ಡಿಯಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಆಫ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಸ್ಫಟಿಕ ರಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಲ್ಯಾಟಿಸ್‌ಗಳಂತಹ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಈ ಸೆಟಪ್ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ. ⚛️

ಮುಂದೆ, ನಾವು ಪ್ರತಿ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಪಿನ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ವಾಹಕಗಳು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಣ ಸ್ಪಿನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಷೇತ್ರ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಂತಹ ದಿಕ್ಕಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಬಳಸುತ್ತಿದೆ NumPy, ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಘಟಕದ ಉದ್ದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮ್ ಆಸ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಪೈವಿಸ್ಟಾ ಪಾಲಿಡೇಟಾ ವಸ್ತು, PyVista ನ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ಗ್ಲಿಫ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾನ್ಯವಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಅರೇ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ "ವ್ಯೂಹದ ಸತ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ" ದೋಷವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ನಂತರ, ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಬಾಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪೈವಿಸ್ಟಾದ ಶಕ್ತಿಯುತ ಗ್ಲಿಫ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಓರಿಯಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ "ವೆಕ್ಟರ್ಸ್" ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಬಾಣದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು a ಅಂಶ ನಿಯತಾಂಕ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಬಾಣಗಳು ಭೌಗೋಳಿಕ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಗಾಳಿಯ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಕ್ಷೇತ್ರ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಬಹುದು. ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಬಿಂದು ಗಾತ್ರದಂತಹ ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿವಳಿಕೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು PyVista ನ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗೋಳಗಳಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಥಾವಸ್ತುವನ್ನು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳು ಅಥವಾ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಿಗೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಂತೀಯ ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ ಪರಮಾಣುಗಳ ಸ್ಪಿನ್ ಓರಿಯಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ನೀವು ಈ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಸಂಶೋಧಕರು ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. PyVista ನ API ನ ನಮ್ಯತೆಯು ಬಾಣದ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಗ್ರಿಡ್ ಲೇಔಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುವಂತಹ ಪ್ರಯತ್ನವಿಲ್ಲದ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. 🌟

PyVista ನಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸತ್ಯ ಮೌಲ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಪರಿಹಾರ 1: ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ NumPy ವೆಕ್ಟರ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು PyVista ಗ್ಲಿಫ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

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()

ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ PyVista ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರ

ಪರಿಹಾರ 2: ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ PyVista ನ `ವೆಕ್ಟರ್ಸ್` ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು.

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()

ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಘಟಕ

ಎರಡೂ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಬಹು ಪರಿಸರವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್.

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()

ಪೈವಿಸ್ಟಾದ ಗ್ಲಿಫ್ ಓರಿಯಂಟೇಶನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಡೀಪ್ ಡೈವ್

PyVista ನ ಗ್ಲಿಫ್ ಕಾರ್ಯವು 3D ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡೇಟಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಹಲವಾರು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. PyVista ನಲ್ಲಿನ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸತ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಅಸಹಜವಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಅರೇಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. PyVista ನಲ್ಲಿನ ಗ್ಲಿಫ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಬಾಣಗಳಂತಹ ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದಾಗ, ಅವು ಉದ್ದೇಶಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಿಡ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಗಾಳಿಯ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ, ಸ್ಥಿರವಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಮಾನದಂಡಗಳು ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🌬️

PyVista ನ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಜ್ಯಾಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಾರ್/ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಗ್ಲಿಫ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಧಾನ, ಬಳಕೆದಾರರು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ದಿಕ್ಕಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. ಫ್ಲೂಯಿಡ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳು ಹರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಕ್ಷೇತ್ರ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಮ್ಯಾಗ್ನಿಟ್ಯೂಡ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. PyVista ನ ನಮ್ಯತೆಯು ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, NumPy ಅಥವಾ ಪಾಂಡಾಗಳಂತಹ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳೊಂದಿಗೆ PyVista ಸಂಯೋಜನೆಯು ಅದರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಫ್ರೇಮ್‌ನಿಂದ ಪಡೆದ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ PyVista ಗೆ ನೀಡಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಗ್ರಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವಾಹಕಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಸರಣಿಯ ಸತ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ," ಸುಗಮವಾದ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🌟

PyVista ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

PyVista ನಲ್ಲಿ "ಅರೇಯ ಸತ್ಯ ಮೌಲ್ಯವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ" ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೇನು?
ನೀವು ಬಹು-ಅಂಶ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿ ರವಾನಿಸಿದಾಗ ಈ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. PyVista ನಲ್ಲಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದರ್ಥ. ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ np.linalg.norm.
PyVista ಗ್ಲಿಫ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕಾಗಿ ನಾನು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬಹುದು?
ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪರಿಮಾಣದಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬಹುದು np.linalg.norm. ಇದು ಪ್ರತಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಯುನಿಟ್ ಉದ್ದವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ glyph PyVista ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ ಮಾಡಬೇಕೆ?
ದಿ glyph ಕಾರ್ಯವು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಾಣಗಳಂತಹ 3D ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಇದು ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
PyVista ಗ್ಲಿಫ್‌ಗಳು ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು, PyVista ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲಾರ್‌ಗಳು ಗ್ಲಿಫ್ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಅವುಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
PyVista ನ ಗ್ಲಿಫ್ ಕಾರ್ಯದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳು ಯಾವುವು?
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಾಳಿಯ ಮಾದರಿಗಳು, ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ದ್ರವ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕಿನ ಡೇಟಾ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಇತರ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

PyVista ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವಾಗ ಗ್ಲಿಫ್ ವೆಕ್ಟರ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು. "ಸರಣಿಯ ಸತ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ" ನಂತಹ ದೋಷಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಮರ್ಪಕ ರಚನೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು PyVista ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಗ್ಲಿಫ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ, ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ತಡೆರಹಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಕಾಂತೀಯ ಸ್ಪಿನ್ಸ್. 🌀

ವೆಕ್ಟರ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು

PyVista ನೊಂದಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಇನ್ಪುಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು. ವೆಕ್ಟರ್ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ಲಿಫ್ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 3D ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಸ್ಪಿನ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಗಾಳಿಯ ಹರಿವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವವರೆಗೆ, PyVista ನ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಜೀವಕ್ಕೆ ತರುತ್ತವೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಓರಿಯಂಟೇಶನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರಲು ಕಲಿಯುವುದು, ಹೆಚ್ಚು ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಗೆ ತೊಡಗಿಸುತ್ತದೆ. 🌟

PyVista ವೆಕ್ಟರ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

PyVista ನ ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ PyVista API ಮತ್ತು ಗ್ಲಿಫ್ಸ್ 3D ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ.
ನಿಂದ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ NumPy ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ .
3D ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ರಚನೆಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಜ್ಯಾಮಿತಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು .

PyVista ಗ್ಲಿಫ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು "ಅರೇಯ ಸತ್ಯ ಮೌಲ್ಯವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ"