Python 用于在CSV文件中导出位置的Paraview脚本

我有来自数值模拟的

vtk

文件，我通常使用

ParaView

可视化这些文件。我想在

LaTeX

文档中绘制一些结果。为此，我喜欢使用

CSV

文件。好消息是

Paraview

可以将数据导出到

CSV

文件中。因此，我能够将可变密度的完整时间序列导出为

CSV

文件序列

但是，我想把这个职位包括在这些

CSV

文件中

以下是我现在可以做的：

#### import the simple module from the paraview
from paraview.simple import *
import os 
#### disable automatic camera reset on 'Show'
paraview.simple._DisableFirstRenderCameraReset()


### MY VARIABLES
Folder_output='E:\\My Documents\\VTKfiles'
FileNames_list=[os.path.join(Folder_output, f) for f in os.listdir(Folder_output) if os.path.isfile(os.path.join(Folder_output, f))]
nb_tStep=len(FileNames_list)
Arrays_out_list=[ 'Structured Coordinates:0', 'Structured Coordinates:1' ,' Structured Coordinates:2', 'density',]
CSV_File_Names='E:/My Documents/Results'


for t in range(0,nb_tStep):
    output_LBM_ = LegacyVTKReader(FileNames=FileNames_list[t] )

    ####
    PassArrays1 = PassArrays() 
    PassArrays1.PointDataArrays =  Arrays_out_list
    source = PassArrays1 
    writer = CreateWriter(CSV_File_Names+"{}.csv".format(t), source)
    writer.FieldAssociation = "Points" # or "Cells" 
    writer.UpdatePipeline() 
    del writer 

使用Paraview或/和vtkapi从VTK遗留文件中检索点和变量（至少）有三个选项

使用Paraview API 并使用

pvpython

运行它：

pvpython vtk_output_csv.py

您将获得一个与此类似的CSV文件：

"density","Points:0","Points:1","Points:2"
1.2,0.5,0.5,0
1.2,0.5,-0.5,0
1.2,0.40451,0.5,-0.29389
1.2,0.40451,-0.5,-0.29389
1.2,0.15451,0.5,-0.47553
1.2,0.15451,-0.5,-0.47553
1.2,-0.15451,0.5,-0.47553
1.2,-0.15451,-0.5,-0.47553
1.2,-0.40451,0.5,-0.29389
1.2,-0.40451,-0.5,-0.29389
1.2,-0.5,0.5,-6.1232e-17
...

稍后您可以在脚本（Python或其他任何东西）上使用它来执行一些后期处理或绘图操作

使用Paraview和vtkapi 虽然第一个选项非常简洁，但您必须将数据写入硬盘，以后可能需要重新加载数据。如果您只想在一个python脚本中执行后期处理或打印操作，那么您将在硬盘上免费写入临时数据

下面的代码利用了。它使您能够将坐标和点数据加载到numpy阵列中，并在最后将其导出到CSV文件（或其他任何文件）：

仅使用vtkapi 最后一个与第二个非常相似，但它仅使用VTK API：

import vtk
from vtk.numpy_interface import dataset_adapter as dsa
import numpy as np

#PolyDataReader must be modified depending on the type of the Legacy VTK input type
reader = vtk.vtkPolyDataReader()
reader.SetFileName("cylinder.vtk")
reader.ReadAllFieldsOn()
reader.Update()
vtk_data = reader.GetOutput()

vtk_dataset_adapter = dsa.WrapDataObject(vtk_data)

coords = vtk_dataset_adapter.GetPoints()
density = vtk_dataset_adapter.PointData['density']

data_export = np.column_stack((coords,density))

header = "X Y Z density"
np.savetxt("output3.csv", data_export, header = header)

---

这个解决方案很有趣，因为它只有VTK作为依赖项，而且还可以与Paraview附带的

pvpython

一起使用，因为VTK是Paraview的依赖项。

您当前的代码有什么收获吗？我认为这是不完整的，因为您的数据存储在output_LBM_uu中，并且似乎没有作为源传递给CSV编写器。是的，我得到了一个带有“density”变量的CSV文件。操作

passarray（）。因此，它被正确地作为源代码传递给CSV编写器。使用选项1，我得到一个CSV文件，其中包含“密度”列以及一些我不想要的其他变量，并且没有点的坐标！否则，使用选项2和3，当我调用
coords=vtk\u dataset\u adapter.GetPoints（）
，我会得到错误消息：
AttributeError:'vtkCommonDataModelPython.vtkImageData'对象没有属性“GetPoints”
。这可能与我的vtk文件使用结构化数据集有关。有没有办法改变所有解决方案的这些不必要的影响（额外变量和无坐标）？选项2和3对我来说很好，只需稍加修改：
coords=np.zero（（vtk_数据集_适配器.GetNumberOfPoints（），3））对于范围内的i（vtk_数据集_适配器.GetNumberOfPoints（））：coords[i，0]，coords[i，1]，coords[i，2]=vtk\u数据集\u适配器.GetPoint（i）
from paraview.simple import *
from vtk.numpy_interface import dataset_adapter as dsa
import numpy as np

#Paraview reader
pv_reader = LegacyVTKReader(FileNames=['./cylinder.vtk'])

#Fetch the reader data and store them locally into a VTK object
vtk_data = servermanager.Fetch(pv_reader)

#Wrap the vtk_data VTK object to get the coordinates and PointData as numpy arrays
vtk_dataset_adapter = dsa.WrapDataObject(vtk_data)

coords = vtk_dataset_adapter.GetPoints()
density = vtk_dataset_adapter.PointData['density']

data_export = np.column_stack((coords,density))

header = "X Y Z density"
np.savetxt("output2.csv", data_export, header = header)

import vtk
from vtk.numpy_interface import dataset_adapter as dsa
import numpy as np

#PolyDataReader must be modified depending on the type of the Legacy VTK input type
reader = vtk.vtkPolyDataReader()
reader.SetFileName("cylinder.vtk")
reader.ReadAllFieldsOn()
reader.Update()
vtk_data = reader.GetOutput()

vtk_dataset_adapter = dsa.WrapDataObject(vtk_data)

coords = vtk_dataset_adapter.GetPoints()
density = vtk_dataset_adapter.PointData['density']

data_export = np.column_stack((coords,density))

header = "X Y Z density"
np.savetxt("output3.csv", data_export, header = header)