pyansys加入新的数值进行三维可视化显示

要在pyansys中添加新的数值进行三维可视化显示，您可以使用以下步骤：

1. 在ANSYS中运行您的模拟并输出您想要可视化的新数值。这可以通过在ANSYS中设置监视器或使用ANSYS APDL脚本来完成。

2. 将输出文件导入pyansys中。您可以使用pyansys的读取器功能或使用pandas或numpy将输出文件读入并转换为适当的格式。

3. 使用pyansys的可视化功能将新数值可视化。您可以使用pyansys的plotter类来绘制您想要的图形，例如等值线图或色彩图。

以下是一个简单的示例代码，用于添加新数值并进行可视化：

import numpy as np
import pyansys

# 读取ANSYS输出文件
result = pyansys.read_binary('file.rst')

# 添加新数值
my_data = np.random.rand(result.n_node, 1)
result.add_nodal_solution(my_data, 'MY_DATA')

# 绘制图形
plotter = result.plotter()
plotter.show_scalar_nodal_solution('MY_DATA')

在此示例中，我们使用numpy生成一个随机数数组，并将其添加为新的节点解。然后，我们使用pyansys的plotter类显示新数值的等值线图。

相关问题

pyansys加入细数值进行三维可视化显示

要在pyansys中添加细节数值以进行三维可视化显示，可以使用以下步骤：

1.导入所需的库：

import numpy as np
from pyansys import Reader, vtktools

2.使用Reader类将ANSYS文件读入pyansys中：

reader = Reader('path/to/ansys/file')

3.使用vtktools模块创建VTK文件：

vtk = vtktools.VTKFile('path/to/vtk/file', 'w')

4.将节点坐标和单元连接信息添加到VTK文件中：

vtk.add_unstructured_grid(reader.nodes, reader.elements)

5.获取需要添加细节数值的单元的索引：

cell_ids = np.arange(reader.nelements)

6.将细节数值添加到单元上：

vtk.add_scalar_field('detail_value', reader.nodal_solution_by_element('detail_value', cell_ids))

7.保存并关闭VTK文件：

vtk.write()
vtk.close()

8.使用VTK文件进行三维可视化：

from pyvista import examples
import pyvista as pv

mesh = pv.read('path/to/vtk/file')
mesh.plot()

pyansys将节点解更换成新的数值进行三维可视化显示

在pyansys中，可以通过修改节点的解来更改三维可视化显示。以下是一些示例代码：

import numpy as np
import pyansys

# load an example file
example_file = pyansys.examples.hex_beam
mesh = pyansys.MeshReader(example_file).parse()

# get the nodal coordinates
x, y, z = mesh.nodes[:, 0], mesh.nodes[:, 1], mesh.nodes[:, 2]

# create a new nodal solution
new_nodal_solution = np.sin(x) * np.cos(y) * np.exp(z)

# set the new nodal solution as the nodal displacement
mesh.nodal_solution = new_nodal_solution

# plot the deformed mesh
result = mesh.plot_nodal_solution()

在此示例中，我们加载了一个示例文件，并获取了节点坐标。然后，我们创建了一个新的节点解，并将其设置为新的节点位移。最后，我们绘制了新的节点解并显示了三维可视化结果。

请注意，这只是一个示例代码。如果您要更改节点解，请根据具体情况进行修改。