规定vtk文件中从存在字符串'CELLS'所在行的下一行开始到存在字符串'CELL_TYPES'所在行的上一行之间的数据记为celldata,每行为一个元素；'LOOKUP_TABLE default'之后的数据为celldata的值记为'pH',celldata与pH顺序行行对应。筛选vtk文件的cell data对应的pH大于0.01的数据，用python的pyvista库将筛选后的pH对应celldata网格数据可视化，并根据celldata对应的pH的负对数的确定梯度范围做颜色渐变

以下是可能的代码实现：

import pyvista as pv

# 读入vtk文件
filename = 'example.vtk'
grid = pv.read(filename)

# 提取celldata和pH
celldata_lines = []
ph_lines = []
ph_data = []
ph_flag = False
with open(filename, 'r') as f:
    for line in f:
        if 'CELLS' in line:
            celldata_flag = True
        elif 'CELL_TYPES' in line:
            celldata_flag = False
        elif celldata_flag:
            celldata_lines.append(line)
        elif 'LOOKUP_TABLE default' in line:
            ph_flag = True
        elif ph_flag:
            ph_lines.append(line)
            ph_data.extend(float(x) for x in line.strip().split())
            ph_flag = False

# 筛选pH>0.01的数据
threshold = 0.01
sel_indices = [i for i in range(len(ph_data)) if ph_data[i] > threshold]
sel_data = grid.cell_arrays['celldata'][sel_indices]
sel_ph = [ph_data[i] for i in sel_indices]

# 用负对数确定颜色渐变范围
sel_neglog10ph = [-pv.np.log10(ph) for ph in sel_ph]
ph_range = (min(sel_neglog10ph), max(sel_neglog10ph))
color_range = (0, 255)

# 可视化筛选后的网格数据
p = pv.Plotter()
p.add_mesh(grid, scalars='celldata', cmap='coolwarm', clim=color_range)
p.show()

在上面的代码中，我们首先读入vtk文件，然后提取celldata和pH。在提取pH时，我们将数值存储在一个列表中，并且记录哪些索引对应的pH大于阈值0.01，以便于我们筛选网格数据。

在筛选网格数据后，我们使用pyvista的`np.log10()`函数计算每个筛选后pH的负对数，并将其用作颜色映射范围的上下限。最后，我们可以用pyvista的`Plotter()`类和`add_mesh()`方法将筛选后的网格数据可视化。

请注意，上面的代码仅供参考，可能需要根据具体的vtk文件格式进行调整。