蟒蛇中2D棒状颗粒的可视化

时间:2017-06-10 12:44:57

标签: python matplotlib gnuplot visualization

我在2D中有棒状颗粒,由长度中间的矩形部分( l )和宽度( d )组成,两者都有两个半圆形的帽子直径末端( d )。所有粒子的直径( d )保持不变,长度( l )会发生变化。我想在python中可视化它。 matplotlib可以使用自定义标记吗? 由于模拟中有大约5K的粒子,我希望它很快。

我一直在使用gnuplot,将棒绘制为矢量,让我了解粒子,但不是实际尺寸。

1 个答案:

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杆是带球冠的线(solid_capstyle="round")。

enter image description here

然后通过数据单位和当前数据变换计算通常以点给出的线宽。

为了添加许多这样的行,可以从上述帖子中改变代码以创建许多行。不幸的是,LineCollection可以加快速度,但不允许更改capstyle。

以下是一个例子:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np

class Rods():
    def __init__(self, x,y,l,w=1, angle=0, **kwargs):
        self.ax = kwargs.pop("ax", plt.gca())
        self.color=kwargs.pop("color", "lightblue")
        self.lw = 1
        self.ax.figure.canvas.draw()
        self.ppd=72./self.ax.figure.dpi
        self.trans = self.ax.transData.transform
        self.lines = []
        self.set_data(x,y,l,w, angle)

        self.cid=self.ax.figure.canvas.mpl_connect('resize_event',self._resize)
        self.cid1=self.ax.figure.canvas.mpl_connect("motion_notify_event",self._resize)
        self.cid2=self.ax.figure.canvas.mpl_connect('button_release_event',self._resize)

    def set_data(self, x,y,l,w=1, angle=0, color=None):
        if color: self.color=color
        self.lw_data = w
        m = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)],[np.sin(angle), np.cos(angle)]])
        xy1 = np.dot(m, np.c_[np.zeros_like(x),-l/2.*np.ones_like(x)].T).T
        xy2 = np.dot(m, np.c_[np.zeros_like(x), l/2.*np.ones_like(x)].T).T

        x = np.c_[xy1[:,0] + x,xy2[:,0] + x]
        y = np.c_[xy1[:,1] + y,xy2[:,1] + y]

        if self.lines:
            for line in self.lines: line.remove()
        for i in range(len(x)):
            line = Line2D(x[i,:], y[i,:], 
                           solid_capstyle="round", color=self.color)
            self.lines.append(line)

        for line in self.lines:
            self.ax.add_artist(line)
        self._resize()

    def _resize(self, event=None):
        lw =  ((self.trans((1,self.lw_data))-self.trans((0,0)))*self.ppd)[1]
        if lw != self.lw:
            for line in self.lines:
                line.set_linewidth(lw)
            self.ax.figure.canvas.draw_idle()
            self.lw = lw


fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.axis([0,6,0,6])

x = np.array([1,2,3,4])
y = np.array([2,3,5,5])
l = np.array([2,3,5,4])*0.2

r = Rods(x,y,l,w=0.1, angle=45, color="crimson")
r = Rods(y[::-1],x[::-1],l,w=0.4, angle=90, color="purple")

plt.show()

enter image description here