Entfernen von Knoten aus der Adjazenzmatrix für das CFD -Netznetzwerk ⇐ Python

[Anonymous]

So reduzieren Sie die Anzahl der Knoten in meinem CFD -Netz in Python?

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├── meshes
│   └── 1
│       ├── nodes
│       │   ├── zoneTopology
│       │   │   ├── id (1)
│       │   │   ├── dimension (1)
│       │   │   ├── maxId (1)
│       │   │   ├── minId (1)
│       │   │   ├── name (1)
│       │   │   ├── zoneType (1)
│       │   │   └── fields (1)
│       │   └── coords
│       │       └── 1 (418030)
│       ├── faces
│       │   ├── zoneTopology
│       │   │   ├── id (5)
│       │   │   ├── dimension (5)
│       │   │   ├── maxId (5)
│       │   │   ├── minId (5)
│       │   │   ├── name (1)
│       │   │   ├── childZoneId (5)
│       │   │   ├── faceType (5)
│       │   │   ├── shadowZoneId (5)
│       │   │   ├── zoneType (5)
│       │   │   └── fields (1)
│       │   ├── nodes
│       │   │   ├── 1
│       │   │   │   ├── nnodes (12193)
│       │   │   │   └── nodes (24386)
│       │   │   ├── 2
│       │   │   │   ├── nnodes (36)
│       │   │   │   └── nodes (72)
│       │   │   ├── 3
│       │   │   │   ├── nnodes (20)
│       │   │   │   └── nodes (40)
│       │   │   ├── 4
│       │   │   │   ├── nnodes (19)
│       │   │   │   └── nodes (38)
│       │   │   └── 5
│       │   │       ├── nnodes (985700)
│       │   │       └── nodes (1971400)
│       │   ├── c1
│       │   │   ├── 1 (12193)
│       │   │   ├── 2 (36)
│       │   │   ├── 3 (20)
│       │   │   ├── 4 (19)
│       │   │   └── 5 (985700)
│       │   └── c0
│       │       ├── 1 (12193)
│       │       ├── 2 (36)
│       │       ├── 3 (20)
│       │       ├── 4 (19)
│       │       └── 5 (985700)
│       └── cells
│           ├── zoneTopology
│           │   ├── id (1)
│           │   ├── dimension (1)
│           │   ├── maxId (1)
│           │   ├── minId (1)
│           │   ├── name (1)
│           │   ├── cellType (1)
│           │   ├── childZoneId (1)
│           │   └── fields (1)
│           └── ctype
│               └── 1
│                   └── cell-types (579936)
└── settings
├── Cortex Variables (1)
├── Origin (1)
├── Solver (1)
├── Thread Variables (1)
└── Version (1)

Ich verwende H5Py , um die Datei zu lesen und die Mesh -Knotenkoordinaten wie SO zu extrahieren:

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mesh_filepath = r'...'
with h5py.File(mesh_filepath, 'r') as h5file:
node_coordinates = np.array(h5file['meshes/1/nodes/coords/1'])
< /code>
Ich erstelle dann ein Numpy -Array, um die Verbindungen zwischen jedem Knoten basierend auf ihren Indizes im Netz zu speichern: < /p>
faces_nodes_group = h5file['meshes/1/faces/nodes']
nodes_connectivity = []
for key in faces_nodes_group.keys():
nodes = faces_nodes_group[key]['nodes'][:]
nodes = nodes.reshape(-1, 2)
nodes_connectivity.append(nodes)

nodes_connectivity = np.vstack(nodes_connectivity)

Um ehrlich zu sein, bin ich nicht zu 100% sicher, was jeder numerische Übergang nach Meshes/1/Face/Knoten ist und nicht viele Informationen online finden konnte. Aber mit einigen Versuch und Irrtum habe ich festgestellt, dass ich die Informationen enthielt, die ich benötigte.

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num_mesh_nodes = nodes_connectivity.max() + 1
row, col = nodes_connectivity[:, 0] - 1, nodes_connectivity[:, 1] - 1

adjacency_matrix = sp.coo_matrix((np.ones(len(row)), (row, col)), shape=(num_mesh_nodes, num_mesh_nodes))
adjacency_matrix += adjacency_matrix.T
< /code>
Schließlich zeichne ich ein Networkx -Diagramm, um das Ergebnis zu visualisieren: < /p>
G = nx.Graph()
row, col = adjacency_matrix.nonzero()
edges = list(zip(row, col))
G.add_edges_from(edges)

pos = {i: coord for i, coord in enumerate(node_coordinates)}

nx.draw(G, pos, node_size=5)
plt.show()
< /code>
Dies funktioniert völlig in Ordnung und zeigt den Diagramm genau, wie das Netz aussehen soll. Ich muss jedoch aufgrund von Komplikationen bei einem anderen Projekt eine Reihe von Knoten aus dem Netzwerk entfernen, aber ich konnte es nicht zum Laufen bringen.  Immer wenn ich versuche, Verbindungen in nodes_connektivität zu entfernen 

zu denjenigen, die nur Indizes für die von mir gewünschten Netzknoten enthalten, führt zu einem Array, das größer ist als meine gesamte Maschenknotenzahl, und daher kann ich den Diagramm nicht zeichnen, da ich bisher fehlende Positionen fehlten.

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# Removing nodes that are too close or far from some boundary coordinates
tree = scipy.spatial.KDTree(boundary_coordinates)
distances, _ = tree.query(node_coordinates)

indices_to_keep = np.where(
np.logical_and(min_dist