RhinoPython从UV两个方向评估曲面并生成点阵

该博客介绍了如何使用Rhino的Python脚本来在选定的曲面上生成均匀分布的点。首先获取曲面的UV域并设置步长,然后通过循环在指定的UV间隔内计算点的位置,并将这些点以文本点和普通点的形式添加到Rhino中。用户可以自定义UV方向上的间隔数量。
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#coding:utf-8
import rhinoscriptsyntax as rs

def SrfPts(srf,intU,intV):
    ptDict={}

    #设定曲面的UV区间
    Udomain=rs.SurfaceDomain(srf,0)
    Vdomain=rs.SurfaceDomain(srf,1)
    print "Udomain:",Udomain
    print "Vdomain:",Vdomain

    #设定曲面UV方向的步长
    stepU=(Udomain[1]-Udomain[0])/intU
    stepV=(Udomain[1]-Udomain[0])/intV
    print "stepU:",stepU
    print "stepV:",stepV

    for i in range(intU+1):
        for j in range(intV+1):
            u=Udomain[0]+stepU*i
            v=Vdomain[0]+stepV*j

            point=rs.EvaluateSurface(srf,u,v)
            ptDict[(i,j)]=point
            rs.AddPoint(point)

    for i in range(intU+1):
        for j in range(intV+1):
            rs.AddTextDot((i,j),ptDict[(i,j)])
            rs.AddPoint(ptDict[i,j])


def main():
    strSrf=rs.GetObject("select a surface",rs.filter.surface)
    intU=rs.GetInteger("How many u intervals",8)
    intV=rs.GetInteger("How many v intervals",8)
    # rs.HideObject(strSrf)

    SrfPts(strSrf,intU,intV)

main()

 

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为了将包含UV方向的经纬度和风力数据整合成风场JSON格式,可以采用结构化的数据组织方式。假设UV方向分别代表东向(U)和北向(V)的风速分量,则可以通过以下步骤实现: 1. **定义风场数据的基本结构**:每个点应包含经度(longitude)、纬度(latitude)、东向风速(u_wind)、北向风速(v_wind)。这些数据可以表示为一个对象或字典。 2. **构建风场数组**:将多个这样的数据点组合成一个数组,以表示整个风场的分布情况。 3. **生成完整的JSON结构**:在顶层添加元数据信息,例如时间戳、数据来源、单位等,以增强数据的可读性和可用性。 以下是一个示例JSON结构: ```json { "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z", "data_source": "Wind Measurement Station A", "units": { "wind_speed": "m/s" }, "wind_field": [ { "longitude": 116.4, "latitude": 39.9, "u_wind": 5.2, "v_wind": 3.1 }, { "longitude": 116.5, "latitude": 39.8, "u_wind": 4.8, "v_wind": 2.9 } ] } ``` 4. **动态生成JSON数据**:如果数据是实时采集的,可以通过编程语言(如Python)动态生成JSON格式的数据。例如,从数据库中查询最新的风速数据,将其转换为上述JSON格式。 以下是使用Python生成JSON数据的示例代码: ```python import json from datetime import datetime # 示例数据点 wind_data_points = [ {"longitude": 116.4, "latitude": 39.9, "u_wind": 5.2, "v_wind": 3.1}, {"longitude": 116.5, "latitude": 39.8, "u_wind": 4.8, "v_wind": 2.9} ] # 构建完整的JSON结构 wind_field_json = { "timestamp": datetime.utcnow().isoformat() + "Z", "data_source": "Wind Measurement Station A", "units": { "wind_speed": "m/s" }, "wind_field": wind_data_points } # 转换为JSON字符串 json_output = json.dumps(wind_field_json, indent=2) print(json_output) ``` 通过这种方式,可以高效地将包含UV方向的经纬度和风力数据转换为结构化的风场JSON格式,便于后续处理和分析[^2]。
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