Wie man numpy im programmierbaren Filter in ParaView verwendet

Question

Angenommen, ich habe einen ProgrammableFilter in paraview, der zwei Eingaben erhält: mesh1 mit Daten und mesh2 ohne. Außerdem kenne ich die Permutation der Punkte von Mesh1 zu Mesh2. Inneren des Filters kann ich die Punktwerte zugreifen durch

data0=inputs[0].GetPointData().GetArray('data')` 

und einen Teil des Arrays erhalten

subData=data0[0:6] 

zum Beispiel. Aber wie könnte ich diese subData ohne eine Pythonschleife zur Ausgabe hinzufügen?

mit dem Code zu experimentieren, habe ich ein (nicht so klein) Arbeitsbeispiel:

#!/usr/bin/python 
from paraview.simple import * 
import numpy as np 
import vtk 
from vtk.util.numpy_support import numpy_to_vtk 

#generate an arbitrary source with data 
mesh2=Sphere() 
mesh2.Center=[0.0, 0.0, 0.0] 
mesh2.EndPhi=360 
mesh2.EndTheta=360 
mesh2.PhiResolution=100 
mesh2.Radius=1.0 
mesh2.StartPhi=0.0 
mesh2.StartTheta=0.0 
mesh2.ThetaResolution=100 
mesh2.UpdatePipeline() 

#add the data 
mesh2Vtk=servermanager.Fetch(mesh2) 
nPointsSphere=mesh2Vtk.GetNumberOfPoints() 
mesh2Data=paraview.vtk.vtkFloatArray() 
mesh2Data.SetNumberOfValues(nPointsSphere) 
mesh2Data.SetName("mesh2Data") 
#TODO: use numpy here?? do this with a ProgrammableFilter ? 
data=np.random.rand(nPointsSphere,1) 
for k in range(nPointsSphere): 
    mesh2Data.SetValue(k, data[k]) 
mesh2Vtk.GetPointData().AddArray(mesh2Data) 

#send back to paraview server 
#from https://public.kitware.com/pipermail/paraview/2011-February/020120.html 
t=TrivialProducer() 
filter= t.GetClientSideObject() 
filter.SetOutput(mesh2Vtk) 
t.UpdatePipeline() 
w=CreateWriter('Sphere_withData.vtp') 
w.UpdatePipeline() 
Delete(w) 

#create mesh1 without data 
mesh1=Line() 
mesh1.Point1=[0,0,0] 
mesh1.Point2=[0,0,1] 
mesh1.Resolution=5 
mesh1.UpdatePipeline() 

progFilter=ProgrammableFilter(mesh1) 
progFilter.Input=[mesh1, t] 
progFilter.Script="curT=inputs[1].GetPointData().GetArray('mesh2Data')"\ 
    "\nglobIndices=range(0,6)"\ 
    "\nsubT=curT[globIndices]"\ 
    "\nswap=vtk.vtkFloatArray()"\ 
    "\nswap.SetNumberOfValues(len(globIndices))"\ 
    "\nswap.SetName('T')"\ 
    "\n#TODO: how can i avoid this loop, i.e. write output.GetPointData().AddArray(converToVTK(subT))"\ 
    "\nfor k in range(len(globIndices)):"\ 
    "\n swap.SetValue(k,subT[k])"\ 
    "\noutput.PointData.AddArray(swap)" 
progFilter.UpdatePipeline() 
w=CreateWriter('Line_withData.vtp') 
w.UpdatePipeline() 
Delete(w) 

ich die Antwort akzeptiert, weil es richtig aussieht. Die folgenden zwei Skripte zeigen auch das Problem: Basis script 'run.py':

src1='file1.vtu' 
r1=XMLUnstructuredGridReader(FileName=src1) 

progFilter=ProgrammableFilter(r1) 
progFilter.Input=[r1] 
with open('script.py','r') as myFile: 
    progFilter.Script=myFile.read() 
progFilter.UpdatePipeline() 
progData=progFilter.GetPointDataInformation() 
print progData.GetArray('T2').GetRange() 

und das Skript für den programmierbaren Filter:

import vtk 
import vtk.numpy_interface.dataset_adapter as dsa 
import numpy as np 
globIndices=inputs[0].GetPointData().GetArray('T') 
subT=np.ones((globIndices.shape[0],1)) 
subTVtk=dsa.VTKArray(subT) 
output.PointData.append(subTVtk, 'T2') 

Mit dieser Kombination, erhalte ich die Fehlermeldung:

• File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/vtk/numpy_interface/dataset_adapter.py", Zeile 652, in append self.VTKObject.AddArray (FER)

  Typeerror: AddArray Argument 1: Verfahren erfordert eine VTK Objekt

• File "run.py", Zeile 15, in

  print progData.GetArray('T2').GetRange() 
  

  Attribute: 'NoneType' Objekt kein Attribut 'GetRange'

Die erste Fehlermeldung scheint der Grund für die zweite zu sein.

Answer 1

Hier ist ein minimales Beispiel, das ein VTK-Datenarray aus einem Numpy-Array erstellt. Sie sollten es für Ihre Zwecke anpassen können.

import numpy as np 
import vtk 
from vtk.numpy_interface import dataset_adapter as da 

np_arr = np.ones(6) 
vtk_arr = da.VTKArray(np_arr) 
output.PointData.append(vtk_arr, "my data")