mindelec.data.PointCloud

class mindelec.data.PointCloud(data_dir, sampling_config, material_config, num_parallel_workers=os.cpu_count())

读取stp文件以生成PointCloud数据，用于physical-equation模拟。此外，可以分析stp格式的任何三维模型的空间拓扑信息。（CAD中最流行的格式。）

参数：

• data_dir (str) - stp文件目录，原始数据。

• sampling_config (PointCloudSamplingConfig) - 用于生成PointCloud-Tensor的采样空间配置。

• material_config (MaterialConfig) - 用于生成PointCloud-Tensor的材料解的配置，其中影响材料求解阶段。

• num_parallel_workers (int, option) - 并行进程编号，此参数可以对所有计算阶段生效，包括阅读模型、截面构建、空间求解和材料求解。默认值：os.cpu_count()。

异常：

• TypeError - 如果 data_dir 不是str。

• TypeError - 如果 sampling_config 不是PointCloudSamplingConfig的实例。

• TypeError - 如果 material_config 不是MaterialConfig的实例。

• TypeError - 如果 num_parallel_workers 不是int。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindelec.data as md
>>> from mindelec.data.pointcloud import SamplingMode, BBoxType, StdPhysicalQuantity
>>> sampling_config = md.PointCloudSamplingConfig(SamplingMode.UPPERBOUND, BBoxType.DYNAMIC, 1000000000,
...                                               (5., 5., 5., 5., 5., 5.))
>>> std_physical_info = {
...                         StdPhysicalQuantity.MU: 1.0,
...                         StdPhysicalQuantity.EPSILON: 1.0,
...                         StdPhysicalQuantity.SIGMA: 0.,
...                         StdPhysicalQuantity.TAND: 0.,
...                     }
>>> material_config = md.MaterialConfig(JSON_FILE, MATERIAL_DIR, std_physical_info, None, True)
>>> pointcloud = md.PointCloud(STP_DIR, sampling_config, material_config)

model_list()

获取模型列表。

返回：

list，模型列表。

tensor_build()

使用topology_solving模块中获取的信息构建PointCloud Tensor。如果PointCloud对象使用材料配置初始化，将考虑所有的材料物理信息。所有结果将存储在全局字典列表中，总进程数量num_of_workers用于并行计算。

返回：

numpy.ndarray，PointCloud结果。

topology_solving()

用ray-casting算法求解拓扑空间，对于采样空间中的每个点，我们得到其子模型归属，所有结果都将存储在全局列表中。总进程数量num_of_workers用于并行计算。