３次元で可視化したい
構造解析モデルをはじめ、複雑なデータは、分析するために３次元での可視化を行いたい場合があります。そこで今回は、以前ご紹介したPlotlyを用いた３次元描画をしてみたいと思います。なお、今回はJavaScriptではなく、PythonからPlotlyを利用してみます。 Plotlyに関する前回記事はこちら環境構築
以下のコマンドによりインストールするだけです。pip install plotly
簡単なサンプル
モデルデータ
簡単な解析モデルデータを描画してみます。今回用意したデータはjson形式であり、節点情報（節点名と座標）および部材情報（部材名と両端節点名）のみが定義されているものとします。{
"Node": [
{
"Name": "NODE1",
"X": "0.0",
"Y": "0.0",
"Z": "0.0"
},
{
"Name": "NODE2",
"X": "6.0",
"Y": "0.0",
"Z": "0.0"
},
{
"Name": "NODE3",
"X": "0.0",
"Y": "6.0",
"Z": "0.0"
},
{
"Name": "NODE4",
"X": "6.0",
"Y": "6.0",
"Z": "0.0"
},
{
"Name": "NODE5",
"X": "0.0",
"Y": "0.0",
"Z": "6.0"
},
{
"Name": "NODE6",
"X": "6.0",
"Y": "0.0",
"Z": "6.0"
},
{
"Name": "NODE7",
"X": "0.0",
"Y": "6.0",
"Z": "6.0"
},
{
"Name": "NODE8",
"X": "6.0",
"Y": "6.0",
"Z": "6.0"
}
],
"Beam": [
{
"Name": "BEAM1",
"INode": "NODE1",
"JNode": "NODE5"
},
{
"Name": "BEAM2",
"INode": "NODE2",
"JNode": "NODE6"
},
{
"Name": "BEAM3",
"INode": "NODE3",
"JNode": "NODE7"
},
{
"Name": "BEAM4",
"INode": "NODE4",
"JNode": "NODE8"
},
{
"Name": "BEAM5",
"INode": "NODE5",
"JNode": "NODE6"
},
{
"Name": "BEAM6",
"INode": "NODE5",
"JNode": "NODE7"
},
{
"Name": "BEAM7",
"INode": "NODE7",
"JNode": "NODE8"
},
{
"Name": "BEAM8",
"INode": "NODE6",
"JNode": "NODE8"
},
{
"Name": "BEAM9",
"INode": "NODE1",
"JNode": "NODE8"
}
]
}描画結果
※マウスで視点を操作できます。サンプルコード
上記のサンプルコードを以下に示します。今回のサンプルデータで３D描画するだけであればもっと簡易に記述することは可能ですが、拡張性や保守性をふまえて、クラス利用や関数の細分化をして記述しています。import plotly.offline as po
import plotly.graph_objs as go
import sys, os, json
from docopt import docopt
# モデルクラス
class Model:
def __init__(self, nodes, beams):
self.Nodes = nodes
self.Beams = beams
# 節点クラス
class Node:
def __init__(self, name, x, y, z):
self.Name = name
self.X = float(x)
self.Y = float(y)
self.Z = float(z)
# 部材クラス
class Beam:
def __init__(self, name, node_i, node_j):
self.Name = name
self.INode = node_i
self.JNode = node_j
# モデルを生成する
def create_model(path):
nodes = []
beams = []
dic_nodes= {}
with open(path) as f:
df = json.load(f)
# 節点
for item in df['Node']:
node = Node(item['Name'], item['X'], item['Y'], item['Z'])
nodes.append(node)
dic_nodes[node.Name] = node
# 部材
for item in df['Beam']:
name = item['Name']
node_i = dic_nodes[item['INode']]
node_j = dic_nodes[item['JNode']]
beam = Beam(item['Name'], node_i, node_j)
beams.append(beam)
return Model(nodes, beams)
# 部材の描画用オブジェクトを取得する
def get_trace_beam(beam):
pair_x = [beam.INode.X, beam.JNode.X]
pair_y = [beam.INode.Y, beam.JNode.Y]
pair_z = [beam.INode.Z, beam.JNode.Z]
return go.Scatter3d(x=pair_x, y=pair_y, z=pair_z, name=beam.Name, mode='lines', line_color='blue', showlegend=True)
# 節点の描画用オブジェクトを取得する
def get_trace_node(node):
x = node.X
y = node.Y
z = node.Z
return go.Scatter3d(x=[x], y=[y], z=[z], mode='markers', marker_color='blue', marker_size=2, name=node.Name, showlegend=True)
# 描画用オブジェクトを取得する
def get_traces(model):
traces = []
# Beam
for beam in model.Beams:
traces.append(get_trace_beam(beam))
# Node
for node in model.Nodes:
traces.append(get_trace_node(node))
return traces
# モデルを描画する
def view_model(model, out_file_name):
traces = get_traces(model)
fig = go.Figure(data=traces)
fig['layout']['scene'].update(go.layout.Scene(aspectmode='data'))
po.plot(fig, filename=out_file_name, auto_open=True)
# メイン
def main(path, out_file_name):
model = create_model(path)
view_model(model, out_file_name)
if __name__ == "__main__":
__doc__ = """
Usage:
model_viewer.py
model_viewer.py -h | --help
Options:
-h --help show this help message and exit
"""
args = docopt(__doc__)
model_data_file_path = args['']
out_file_name = os.path.splitext(os.path.basename(model_data_file_path))[0]
main(model_data_file_path, out_file_name)おまけ
以下の記事でご紹介している複雑なモデルを描画してみました。Pythonのテンプレートエンジンを使って簡単に解析用テキストファイルを作成する
まとめ
今回はPythonからPlotlyを活用した３次元描画のご紹介でした。採用情報
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