CSV時系列データの可視化(プラグイン)

CSV時系列データの可視化(プラグイン) †

CSVデータの中に時間列を含むような場合に、可視化ソフトウェアParaViewで可視化してみましょう。

ParaViewは、このような時系列を含むCSVファイルを直接に読み込むリーダーが用意されていないため、読み込むためのプラグインを使用します。

CSVファイルの準備 †

使用するCSVデータ(parabola.csv)は以下のようなデータ形式とします。

時間のラベルはtimeにする必要がありますので、注意ください。

 1行目：各列のラベル(time,X,Y,Z)
 ２行目以降：時刻、x座標、y座標、z座標
 ...

実際のファイルの中身は以下のようになっています。

 time,X,Y,Z
 0,0,0.9755,0
 1,1,1.902,0
 2,2,2.7795,0
 3,3,3.608,0
 4,4,4.3875,0
 5,5,5.118,0
 6,6,5.7995,0
 7,7,6.432,0
 8,8,7.0155,0
 9,9,7.55,0
 10,10,8.0355,0
 ...

プラグインの入手 †

時間を含むCSVファイルを読み込むためのプラグイン(PythonAlgorithmExamples.py)を下記からダウンロードします。

PythonAlgorithmExamples

プラグインのロード †

ダウンロードしたプラグインを、ParaViewにロードします。

 Tools > Manage Plugins...

Plugin Managerが開きますので、Load New ...ボタンをクリックし、ダウンロードした"PythonAlgorithmExamples.py"を選択します。

これで、プラグインがロードされましたので、Closeします。

CSVファイルの読み込み †

csvファイルを、ParaViewのGUI上にドラッグ&ドロップすると、Readerの選択窓が開きますので、Python-based CSV Reader(上記で、ロードしたプラグイン）を選択し、OKします。

Applyボタンをクリックすると、CSVファイルがテーブルに読み込まれます。時間のフレームも"max is 25"となっており、時系列データとして読み込まれたことが分かります。

データの可視化 †

CSVデータを点データとして可視化するためには、テーブルにあるデータをTable To Pointsフィルターを使用して、"Point"に変換する必要があります。

 Filters > Alphabetical > Table To Points

設定は、座標データ行のラベルを指定します。

• X Column: X
• Y Column: Y
• Z Column: Z

Applyし、Point Gaussianなどで表示すると時系列の点として表示することができます。

ダウンロード †

CSVファイル：

parabola.csv