معرفی شرکت ها


ansys-dpf-post-0.2.5


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

DPF-Post Python library.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل ansys-dpf-post-0.2.5
نام ansys-dpf-post
نسخه کتابخانه 0.2.5
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده ['PyAnsys developers <pyansys.support@ansys.com>']
نویسنده -
ایمیل نویسنده "Ansys, Inc." <pyansys.support@ansys.com>
آدرس صفحه اصلی -
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/ansys-dpf-post/
مجوز -
# DPF-Post - Ansys Data Post-Processing Framework [![PyAnsys](https://img.shields.io/badge/Py-Ansys-ffc107.svg?logo=data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABAAAAAQCAIAAACQkWg2AAABDklEQVQ4jWNgoDfg5mD8vE7q/3bpVyskbW0sMRUwofHD7Dh5OBkZGBgW7/3W2tZpa2tLQEOyOzeEsfumlK2tbVpaGj4N6jIs1lpsDAwMJ278sveMY2BgCA0NFRISwqkhyQ1q/Nyd3zg4OBgYGNjZ2ePi4rB5loGBhZnhxTLJ/9ulv26Q4uVk1NXV/f///////69du4Zdg78lx//t0v+3S88rFISInD59GqIH2esIJ8G9O2/XVwhjzpw5EAam1xkkBJn/bJX+v1365hxxuCAfH9+3b9/+////48cPuNehNsS7cDEzMTAwMMzb+Q2u4dOnT2vWrMHu9ZtzxP9vl/69RVpCkBlZ3N7enoDXBwEAAA+YYitOilMVAAAAAElFTkSuQmCC)](https://docs.pyansys.com/) [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.8-blue)](https://pypi.org/project/ansys-dpf-post/) [![pypi](https://badge.fury.io/py/ansys-dpf-post.svg?logo=python&logoColor=white)](https://pypi.org/project/ansys-dpf-post) [![MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) The Data Processing Framework (DPF) is designed to provide numerical simulation users/engineers with a toolbox for accessing and transforming simulation data. DPF can access data from solver result files as well as several neutral formats (csv, hdf5, vtk, etc.). Various operators are available allowing the manipulation and the transformation of this data. The Python `ansys-dpf-post` package provides a simplified Python interface to DPF, thus enabling rapid postprocessing without ever leaving a Python environment. This module leverages the DPF-Core project's ``ansys-dpf-core`` package and can be found by visiting [PyDPF-Core GitHub](https://github.com/pyansys/pydpf-core). Use ``ansys-dpf-core`` for building more advanced and customized workflows using Ansys's DPF. Visit the [DPF-Post Documentation](https://postdocs.pyansys.com) for a detailed description of the package, or see the [Examples Gallery](https://postdocs.pyansys.com/examples/index.html) for more detailed examples. ### Installation Install this repository with: ``` pip install ansys-dpf-post ``` You can also clone and install this repository with: ``` git clone https://github.com/pyansys/pydpf-post cd pydpf-post pip install . --user ``` ### Running DPF-Post Provided you have ANSYS 2021R1 installed, a DPF server will start automatically once you start using DPF-Post. Should you wish to use DPF-Post without 2020R1, see the [DPF Docker](https://dpfdocs.pyansys.com/getting_started/docker.html) documentation. Opening and plotting a result file generated from Ansys workbench or MAPDL is as easy as: ```python >>> from ansys.dpf import post >>> from ansys.dpf.post import examples >>> solution = post.load_solution(examples.multishells_rst) >>> stress = solution.stress() >>> stress.xx.plot_contour(show_edges=False) ``` ![Example Stress Plot](https://github.com/pyansys/dpf-post/raw/master/docs/source/images/main_example.png) Or extract the raw data as a `numpy` array with: ```python >>> stress.xx.get_data_at_field(0) array([-3.37871094e+10, -4.42471752e+10, -4.13249463e+10, ..., 3.66408342e+10, 1.40736914e+11, 1.38633557e+11]) ``` ### Key Features **Computational Efficiency** The DPF-Post module is based on DPF Framework that been developed with a data framework that localizes the loading and post-processing within the DPF server, enabling rapid post-processing workflows as this is written in C and FORTRAN. At the same time, the DPF-Post Python module presents the result in Pythonic manner, allowing for the rapid development of simple or complex post-processing scripts. **Easy to use** The API of DPF-Post module has been developed in order to make easy post-processing steps easier by automating the use of DPF's chained operators. This allows for fast post-processing of potentially multi-gigabyte models in a short script. DPF-Post also details the usage of the operators used when computing the results so you can also build your own custom, low level scripts using the [DPF-Core](https://github.com/pyansys/pydpf-core) module. ### License ``PyDPF-Post`` is licensed under the MIT license. For more information, see the [LICENSE](https://github.com/pyansys/dpf-post/raw/master/LICENSE).


نیازمندی

مقدار نام
- ansys.dpf.core>=0.3.0
- scooby
- pyvista>=0.24.0


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.7.*,<4.0 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl ansys-dpf-post-0.2.5:

    pip install ansys-dpf-post-0.2.5.whl


نصب پکیج tar.gz ansys-dpf-post-0.2.5:

    pip install ansys-dpf-post-0.2.5.tar.gz