独自のボリュームレンダリングを作成する(Pythonを使用)ICHI.PRO独自のボリュームレンダリングを作成する(Pythonを使用)今日のレクリエーションコーディングの演習では、3Dシミュレーションデータキューブを視覚化するボリュームレンダリングを作成する簡単な方法を見ていきます。この手法は、視覚化したい空間充填データがある場合に非常に役立ちます。このようなデータは、天体物理学のデータセットだけでなく、コンピュータグラフィックスや医療データ(CTスキャンやMRI)の他の領域にもよく見られます。付随するPythonコードはgithubにあります。飛び込む前に、いくつかのデータでレンダリングアルゴリズムを実行するとどのように見えるかを以下に示します。Nzデータキューブであると想定しています。最初に、入力密度の関数として赤、緑、青、および不透明度の値(r、g、b、a)を返すカスタム伝達関数を定義します。この関数は実際にはどのような選択でもかまいませんが、視覚化に最も関心のある特定の密度値を選択し、それらの値の周囲で伝達関数を不透明(a〜1)にして、特定の色にすることをお勧めします。ボリュームレンダリングアルゴリズムは、ある意味で、3D等高線図を作成します。伝達関数がどのように見えるかのスケッチを以下に示します。この例では、2つの等高線値が選択されています。-3に狭いガウス分布を配置することによって特定の密度値を選択する伝達関数の例をコーディングします。各ガウス分布には、独自のピーク不透明度aがあり、色はr、g、bです。実際に必要な関数を設計し、伝達関数を試してデータセットを洞察することができます。ボリュームレンダリングボリュームレンダリングアルゴリズムは非常にシンプルです。カメラグリッドと呼ばれるデータキューブの密度値がわかっているとします。次に、レンダリングのR、G、Bイメージを作成します。各カラーチャネルを0に初期化します。画像の各ピクセルは、ボリュームの背面から前面にキャストされる光線を表します。光線は密度フィールドを通過し、前面に到達するまで色を変更して、最終的な画像を生成します。各ステップで、伝達関数は値r、b、g、aを返し、画像は次のように更新されます。次の数行のコードは、まさにこれを実行します。データキューブをカメラグリッドに補間する前のセクションでは、カメラグリッドについて説明しました。元のデータキューブをそのまま視覚化することもできます。レンダリングのカメラビューを回転させたい場合もあります。これにより、データセットをより適切に視覚化し、3D構造をより簡単に選択できるようになります。この場合、元のデータキューブを、データセットを表示する角度に合わせてカメラグリッドに補間する必要があります。これは、SciPyのinterpn関数を使用して行うのはそれほど難しくありません。この関数を使用すると、2セットの座標を定義し、一方から他方に補間できます。次のコードスニペットはまさにこれを行います。コード全体を実行すると、シミュレーションデータキューブのボリュームレンダリングを作成し、それを単純な投影と比較できます(興味のある人にとっては、日付キューブは量子システムシミュレーションからのものです)。ボリュームレンダリングが、プロジェクションで色あせた構造をどのように選択するかに注目してください。このタイプの視覚化を非常に頻繁に使用して、星間/銀河間ガス、銀河、およびその他のシステムをレンダリングします。これは、空間を研究する場合、空間充填データセットが非常に一般的である傾向があるためです。私がお勧めしたい高度な視覚化のための非常に素晴らしいPythonパッケージはYT-Projectです。以下は、YTを使用した超新星残骸のボリュームレンダリングです。YTを使用した超新星残骸のボリュームレンダリング(上)、および対応する伝達関数(下)ボリュームレンダリング技術には、天体物理学をはるかに超えた用途があります。同じアルゴリズムを使用して作成されたCTスキャンを使用した人間の頭蓋骨のこのボリュームレンダリングを見てください。ボリュームレンダリングは、データの視覚化を改善し、データセットに関する洞察を得るための強力なツールです。Pythonコードを今すぐgithubにダウンロードして、独自の3Dデータセットを視覚化するように調整してください。プラグインについては聞いたことがあるはずです。プラグインへのアクセスは待機リストに制限されているため、多くの人がアクセスできません。星間日記イタリアの探検家マルコ・ポーロが語った物語を元にルスティケロ・ダ・ピサが1300年に書いた本『マルコ・ポーロの航海』には、19世紀の中央アジアと極東でのポーロの冒険の記述が含まれている。:全国地区のリターンシェープファイルを作成する際の問題MIT選挙研究所の大学院研究者で博士号を取得したジェシークラークによって書かれました。前書き公開されているデータを使用してカリフォルニア州オークランドの大気質を予測するGoogleとEDFがオークランドの大気汚染のマッピングに関する研究を発表したとき、この研究の結果は大きな注目を集めました。彼らが発表したデータは、オークランド東部と西部の街区によって大気質がどのように変化するかを示した最初のデータセットの1つでした。データサイエンスプロジェクトから実現された経済的価値を解釈するためのフレームワークパートI:NPV、IRR、PIDanielFleckとDavidLubertによる執筆シリーズの最初のブログでは、正味現在価値(NPV)、内部収益率(IRR)、および収益性指数(PI)を利用して、データサイエンスプロジェクトを適切に評価することに焦点を当てます。データサイエンスの方法論を利用することで、これらの同じ経済指標の入力をさらに改善して、より高品質の評価を開発する方法についても説明します。固有分解とSVDに役立つ基底の線形代数の概念を理解するこの記事では、固有分解や特異値分解(SVD)などの行列因数分解法を理解するための興味深い方法である基底の概念について学習します。定義基本は、ベクトル空間(ベクトルのセット)を記述するために使用される座標系です。