CSVデータの可視化

CSVデータで保存された計算結果を可視化ソフトウェアParaViewを使用して、可視化してみましょう。

CSVファイルの準備

使用するCSVデータ(points.csv)は以下のような書式としました。各行に各点の情報を記述しています。また、点の順番は10x10x10の構造格子と同じ順番となっています。

1行目:各列のラベル(ここでは、x座標、y座標、z座標、速度x成分、速度y成分、速度z成分)

2行目以降:各点の情報を点の数分だけ記述します。

...

実際のファイルの中身は以下のようになっています。

x,y,z,vx,vy,vz

0.00E+00,0.00E+00,0.00E+00,1.00E+03,1.00E+03,2.00E+03

1.00E+02,0.00E+00,0.00E+00,1.00E+03,1.00E+03,2.00E+03

2.00E+02,0.00E+00,0.00E+00,1.00E+03,1.00E+03,2.00E+03

3.00E+02,0.00E+00,0.00E+00,1.00E+03,1.00E+03,2.00E+03

4.00E+02,0.00E+00,0.00E+00,1.00E+03,1.00E+03,2.00E+03

...

ParaViewのテーブルに読み込み

まずは、CSVファイルをParaViewのテーブルに読み込みましょう。

メニューバーの"File"→"Open"からCSVファイル"points.csv"を選択します。

open csv file

「Apply」ボタンを押すと、CSVファイルが読み込まれテーブルに値が格納されます。

display table csv data

点データとして可視化

テーブルの値を点として可視化します。そのためには、"Table To Points"フィルターを使用します。"Pipeline Browser"でCSVファイルのテーブル"points.csv"を選んだ状態で、"Filters"→"Alphabetical"→"Table To Points"をクリックします。

Table To Points

"Properties"タブの"X Column", "Y Column", "Z Column"にそれぞれ"x", "y", "z"を対応させたら、「Apply」ボタンを押します。

column settings

これでCSVデータが点データとして可視化されます。

point data

構造格子として可視化

CSVデータの点の順番が構造格子のデータの順番となっている場合は、テーブルのデータを構造格子として可視化することができます。

これには、ParaViewの"Table To Structured Grid"フィルターを使用します。"Pipeline Browser"でCSVファイルのテーブル"points.csv"を選んだ状態で、"Filters"→"Alphabetical"→"Table To Structured Grid"をクリックします。

Table To Structured Grid

10x10x10の構造格子データなので、下のように、"Whole Extent"に入力します。

Whole Extent010
010
010

また、"X Column", "Y Column", "Z Column"にそれぞれ"x", "y", "z"を対応させたら、「Apply」ボタンを押します。

column settings

これで構造格子として可視化できました。

structured grid

ダウンロード

CSVファイル:


添付ファイル: filepoints.csv 2417件 [詳細] filetable_to_structured_grid_2.png 1583件 [詳細] filetable_to_structured_grid_3.png 1567件 [詳細] filetable_to_structured_grid_1.png 1363件 [詳細] fileTable_to_points_3.png 2090件 [詳細] fileTable_to_points_2.png 1982件 [詳細] fileTable_to_points_1.png 1638件 [詳細] fileparaview_table.png 2030件 [詳細] fileparaview_csv_open.png 1399件 [詳細]

トップ   編集 凍結 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2013-09-11 (水) 12:32:46 (1860d)