Question

我是fipy的新手，所以如果这是一个愚蠢的问题我会道歉（this似乎没有帮助我）。但有没有办法以人类可读（或python可读）的形式存储fipy对象，除了上面的问题建议？这仅适用于单元格变量。如果我想比默认的fipy查看器做更多花哨/定制的绘图，我该怎么办呢？

以简单的一维扩散为例：

from fipy import *
# USER-DEFINED PARAMETERS
nx = 100
dx = 0.1
D = 1.0
bound1 = 30
bound2 = 70

# PREPARED FOR SOLUTION
mesh = Grid1D(nx=nx, dx=dx)
print "mesh", mesh

# define some parameters specific to this solution
T0 = bound2
Tinf = bound1

hour = 3600
day = hour*24
ndays = 1
duration = ndays*day

T = CellVariable(name="Temperature", mesh=mesh, value=bound1)
# Constant temperature boundary condition
T.constrain(T0, mesh.facesLeft)
T.constrain(Tinf, mesh.facesRight)
# SOLUTION
eq = (TransientTerm() == DiffusionTerm(coeff=D))
timeStepDuration = 0.5*hour
steps = int(duration/timeStepDuration)
for step in range(steps):
    eqCirc.solve(var=T,dt=timeStepDuration)

但是，我可以将网格存储为数组吗？或者我可以在每一步中存储DiffusionTerm而不是CellVariable的值吗？

就我而言，我想绘制每个时间步长的热梯度（从扩散项中提取）。我可以做吗？怎么样？

Answer 1

但是有没有办法将fipy对象存储在人类可读的（或 python-readable）形式，除了上面的问题中的建议？

有很多选择。任何FiPy对象都可以使用fipy.dump进行pickle，这将在并行运行时收集数据。例如，

import fipy
mesh = fipy.Grid2D(nx=3, ny=3)
var = fipy.CellVariable(mesh=mesh)
var[:] = mesh.x * mesh.y
fipy.dump.write(var, 'dump.gz')

然后，您可以使用

在另一个Python会话中阅读此内容

var = fipy.dump.read('dump.gz')

然而，Pickle并不适合长期存储，因为它依赖于使用相同版本的代码来读取数据。另一种方法是使用

保存Numpy数组

np.save('dump.npy', var)

然后用

读入

var_array = np.load('dump.npy')
var = fipy.CellVariable(mesh=mesh, value=var_array)

如果我想做更多花哨/定制的绘图而不是内容默认的fipy查看器，我该怎么办？如果我想再做一些花哨/定制的绘图比默认的fipy查看器，如何我能做到吗？

要以人类可读的形式保存数据，并在另一个包中绘制位置和值数据，您可以尝试使用pandas

import pandas
df = pandas.DataFrame({'x' : mesh.x, 'y': mesh.y, 'value': var})
df.to_csv('dump.csv')

但是，我可以将网格存储为数组吗？

您当然可以选择任何Python对象，但使用实际对象的知识可以更好地进行长期存储。对于网格网格，只需要dx，dy，nx，ny才能重新实现。 Mesh对象有一个__getstate__方法，它提供了对对象进行pickle的要求。所有需要存储的都是此方法返回的内容。

或者我可以存储DiffusionTerm的值而不是 CellVariable在每一步？

DiffusionTerm并不真正存储除系数之外的任何内容。该方程存储其矩阵和b向量。

将条件存储为fipy作为数组而不是fipy对象

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