[原创]禁止转载,需要转载请联系作者 想要使用Tecplot显示图1中这样一张云图,即删除掉接近0的一些正负的压力值,尝试了多种方法后成功实现: 图1 多截面云图显示 问题:如何去掉 -0.3<P<0.35这些网格处的云图? 思路1:通过blanking把绝对值小于某一值的压力系数云图给屏蔽掉 思路2:通过contour中的cut above和cut below来去掉0值附近的值 思路1的问题主要是blanking后会有许多锯齿形状,如图2所示,如果有人知道怎样消除这些锯齿,请在评论区不吝赐教

当直接将fluent的.cas文件和.dat文件导入tecplot中进行后处理的时候,我们会发现,壁面速度不为0的情况(见上图). 出现这样问题的原因为:fluent的计算数据是存储在每个单元的中心位置,而tecplot的云图显示是按照节点来显示的.如果是直接导入fluent的.cas文件和.dat文件的话,那么在tecplot中,节点上的值会通过单元中心点的值插值得到,从而造成壁面速度不为0的情况. 解决办法: 方法一:是从fluent当中导出为tecplot的格式,这样通过fluent就将存

本算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL063: Separated Laminar Flow Over a Blunt Plate 来流速度为:0.045133m/s,TOP和SYM都为对称边界,我们将分离面单独提取出来命名,这样是为了方便我们的后处理. 流体的物性参数为: 密度:1 kg/m3 粘度系数:1.7894×10-5kg/(m·s) 首先进行建模操作,任何建模软件均可,本算例采用ICEM直接建模,生成网格,缩放网格

算例来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_af99efb50102xoh3.html 受上篇博文的启发,在tecplot当中也能采用类似的方法处理Fluent的重叠网格计算结果,现将过程记录如下 模型尺寸 为了保证层流 设置物性参数如下: 密度:1kg/m³ 黏度:0.01Pa·s 入口来流为1m/s 出口为压力出口 其余步骤均可参考上面算例链接 计算完成以后,在Fluent里面的速度云图 接下来是将Fluent的计算结果导出为Ensight格式的操作 接下来转入t

批量在一系列算例的同一位置截取面,并显示截面的速度分布云图 现在我们有一系列的算例 我们打开CFD-Post 我们编写如下的Python代码来实现在一系列算例的同一位置截面,并显示界面的速度分布云图 源代码如下: 处理结果:

转载自:http://blog.163.com/wanglei2146073@126/blog/static/90689607201282555055144/ fluent是我们常用的CFD软件,但由于fluent在结果展示上功能不是特别强大,所以往往需要tecplot进行后处理.这里我就经常遇到的问题"tecplot里的云图(contour)选项里没有Ma数"该如何处理进行简单的说明. 解决办法: 1.利用fluent导出tecplot格式的data 在fluent里导出格式里选择t

一个简单的C++代码,可以生成tecplot的脚本文件,打开文件就能自动绘图.绘图过程是先把文件导入,然后镜像,最后生成一个动画,但是导入的文件名称要求是有规律的. /* ** This program is used to create macro command file ** execute the file to draw picture automatically */ #include <iostream> #include <fstream> using namesp

这篇博客从用python实现分析数据的一个完整过程.以下着重几个python的moudle的运用"pandas",""wordcloud","matlibplot": 1.导入数据,看看数据的结构内容: import pandas as pd mytext = pd.read_csv(r'F:\kaggle data\2016-us-presidential-debates\test.csv',encoding = 'iso-8859-

HP PCS ”云图”GPU虚拟化工作站解决方案 ——将图形计算从桌面移到数据中心 惠普云图形GPU虚拟化桌面系统是以用户为中心的私有云服务.除了保留了传统桌面虚拟化方案以集中设备为中心统一管理等优点外,还增强了桌面虚拟化设备和云技术在3D专业图形设计方面客户的应用,从而突破了传统虚拟化方案,例如制造业.数字媒体创作.计算机辅助设计(3DMAX.CAD).教育.金融交易.石油天然气和医疗保健等行业用户难以逾越的瓶颈. 在这些要求图形渲染度较高的行业领域,传统的做法是使用单独的图形工作站IT系统部

原文:[云图]如何制作全国KTV查询系统? 摘要:本文以[唱吧]531麦霸音乐节为案例,详细解读了如何导入自有数据到高德云图,并进行检索和展示.最后,调起高德mobile地图来进行路线规划和周边查询. 本案例可以应用在微信开发平台,支付宝公众服务上,适合餐饮商家,汽车4S店,银行,停车场等业务. 由于使用高德云图+URI API的方式实现,开发者无需进行繁琐的数据库操作,即可实现自有数据的存储与检索. 效果图: ------------------------------------------

1 前言 2017年6月1日,美国特朗普总统正式宣布美国退出<巴黎协定>.宣布退出<巴黎协定>后,特朗普似乎成了“全球公敌”. 特斯拉总裁马斯克宣布退出总统顾问团队 迪士尼董事长离开总统委员会 谷歌等25家大公司联名刊发整版广告:美国不应退出巴黎协定 法国总统马克龙:特朗普宣布退出<巴黎协定>是“错误”之举 …… 在此背景下,本文以python词云图分析的方式来了解下相关情况. 2 特朗普演讲内容分析 首先来看下特朗普宣布退出<巴黎协定>时都说了啥. 特朗普

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Note of Jieba jieba库是python 一个重要的第三方中文分词函数库,但需要用户自行安装. 一.jieba 库简介 (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模

准备工作 主要用到Python的两个第三方库 jieba:中文分词工具 wordcloud:python下的词云生成工具 步骤 准备语料库,词云图需要的背景图片 使用jieba进行分词,去停用词,词频统计等 使用wordcloud进行词频展示 主要代码 import jieba jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载自定义词典 sentence_depart = jieba.cut(sentence) # 分词 stop_words = stop_wor

问题描述:如下图1中线型明明选择的不同,但是tecplot里显示的图像和legend里显示的线型没有区别,应该是bug. tecplot 版本:360EX  2017R2 解决办法:把Pattern Length中长度修改一下就好了.如图2. 图1 修改前 ———————————————————————————————————————— 图2 修改后

[本文出自天外归云的博客园] 简介 在Vue中使用E-Charts可以用V-Charts,词云图在V-Charts官网中介绍比较简单,如果想更多定制的话,官网上说要在extend属性中进行扩展. V-Charts官网关于V-Charts中词云图相关的介绍 Echart官网Echarts github中关于词云图相关的介绍 V-Charts官网关于extend配置项的介绍 使用示例 以下是扩展后的样子: <template> <div> <el-row> <h3 c

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词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

# coding: utf-8 import jieba from scipy.misc import imread # 这是一个处理图像的函数 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt back_color = imread('o_002.jpg') # 解析该图片 wc = WordCloud(background_color='white',

今天一时兴起,想用python爬爬自己的博客,通过数据聚合,制作高逼格的云图(对词汇出现频率视觉上的展示),看看最近我到底写了啥文章. 一.直接上几张我的博客数据的云图 1.1 爬取文章的标题的聚合 1.2 爬取文章的摘要的聚合 1.3 爬取文章的标题+摘要的聚合 我最近写了SpringCloud系列教程,还有一些微服务架构方面,从云图上看,基本吻合.你若不信,可以进我的博客看看,数据还是非常准确的 二.技术栈 开发工具: pycharm 爬虫技术:bs64.requsts.jieba 分析工具