将术语以数组形式存储在fipy中，而不是fipy对象

Question

我对fipy并不熟悉，所以如果这是个愚蠢的问题，我很抱歉(而且this似乎帮不了我)。但是，除了上述问题中的建议之外，是否有一种方法可以以人类可读的(或python可读的)形式存储fipy对象？这仅适用于单元格变量。如果我想做一些比默认的fipy查看器更花哨的/定制的绘图，我怎么做呢？

举一个简单的一维扩散为例：

from fipy import *
# USER-DEFINED PARAMETERS
nx = 100
dx = 0.1
D = 1.0
bound1 = 30
bound2 = 70

# PREPARED FOR SOLUTION
mesh = Grid1D(nx=nx, dx=dx)
print "mesh", mesh

# define some parameters specific to this solution
T0 = bound2
Tinf = bound1

hour = 3600
day = hour*24
ndays = 1
duration = ndays*day

T = CellVariable(name="Temperature", mesh=mesh, value=bound1)
# Constant temperature boundary condition
T.constrain(T0, mesh.facesLeft)
T.constrain(Tinf, mesh.facesRight)
# SOLUTION
eq = (TransientTerm() == DiffusionTerm(coeff=D))
timeStepDuration = 0.5*hour
steps = int(duration/timeStepDuration)
for step in range(steps):
    eqCirc.solve(var=T,dt=timeStepDuration)

但是，例如，我可以将网格存储为数组吗？或者我可以在每个步骤中存储DiffusionTerm的值而不是CellVariable的值吗？

在我的例子中，我想用距离来绘制每个时间步骤的热梯度(从扩散项中提取出来)。我能做吗？多么?

Answer 1

但是，除了上述问题中的建议之外，是否有一种方法可以以人类可读的(或python可读的)形式存储fipy对象？

有许多选择。任何FiPy对象都可以使用fipy.dump进行筛选，当并行运行时，fipy.dump将收集数据。例如,

import fipy
mesh = fipy.Grid2D(nx=3, ny=3)
var = fipy.CellVariable(mesh=mesh)
var[:] = mesh.x * mesh.y
fipy.dump.write(var, 'dump.gz')

然后，您可以在另一个Python会话中使用

var = fipy.dump.read('dump.gz')

但是，Pickle并不适合长期存储，因为它依赖于使用相同版本的代码来读取数据。另一种方法是使用

np.save('dump.npy', var)

然后用

var_array = np.load('dump.npy')
var = fipy.CellVariable(mesh=mesh, value=var_array)

如果我想做一些比默认的fipy查看器更花哨的/定制的绘图，我怎么做呢？如果我想做一些比默认的fipy查看器更花哨的/定制的绘图，我怎么做呢？

若要将数据以人类可读的形式保存，并在另一个包中绘制位置和值数据，您可以尝试使用熊猫。

import pandas
df = pandas.DataFrame({'x' : mesh.x, 'y': mesh.y, 'value': var})
df.to_csv('dump.csv')

但是，例如，我可以将网格存储为数组吗？

当然，您可以提取任何Python对象，但是使用实际对象的知识更有利于长期存储。对于网格网格，只需要dx、dy、nx、ny才能恢复。网格对象有一个__getstate__方法，它给出了对对象进行酸洗的要求。所需存储的只是此方法返回的内容。

或者我可以在每个步骤中存储DiffusionTerm的值而不是CellVariable的值吗？

除了它的系数外，DiffusionTerm实际上不存储任何东西。该方程存储其矩阵和b向量。