GridDataFormats Pythonにおける通常のグリッド上のデータの読み書き
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GridDataFormats 説明

Pythonの通常のグリッドに関するデータの読み書き GridData Pythonパッケージは、通常のグリッドのデータを処理するためのクラスを提供します。それはいくつかの一般的なフォーマット（OpenDXなど）への読み書きをサポートします.GridDataFormatsパッケージはファイルからグリッドデータを読み込み、それらを：クラス： `grid`オブジェクトとして使用可能にし、データを再度書き出すことを許可します。クラス： `Grid`は、長方形、通常の、n次元、データのデータの配列で構成されています。 （1）アレイセルエッジの位置を含みます。（2）アレイデータそのもの。これは、（1）座標系の原点（つまり、どのデータセルが（0,0、...に対応する）を知ることと等価です。 、0）（2）各次元のグリッドの間隔。（3）グリッド上のデータ。：クラス： `Grid`オブジェクトにはいくつかの便利なプロパティがあります。*データはa：class：arrayとして表されます`そして、この洗練された強力なライブラリに来るすべての利点を共有します。*それらは算術的に操作することができます、例えばそれらのうちの2つを追加または減算することができ、別の操作が定義されていることに注意してください。概要（詳細については：mod： `numpy`マニュアルを参照してください）、同じセルエッジで定義されたグリッドのみを組み合わせることができます。 ：func： `numpy.histogramdd`関数。*データの表現は、ファイルが保存されている形式から抽象化されています。これはITSTを作りますaightforward新しいフォーマットのために読者を追加すること。*データは、VMDやPymol.examplesなどの他のプログラムによって理解されるフォーマットで再度書き出すことができます。ほとんどの場合、1つのクラスだけが重要です。クラス： `GridData。 Grid`なので、これをすぐにロードするだけです。の出力から：func： `numpy.histogramdd` :: import numpy r = numpy.random.randn（100,3）H、EDGES = np.histogramdd（r、bins =（5,8,4））G =グリッド（h、edges =エッジ）データをロードするための他の方法については、次のようなDOCSを参照してください.class： `griddata.grid`.2密度の2つの密度：同じグリッド位置で生成された2つの密度があると仮定します。 `` a.dx``と `` b.dx``は最初にデータを2つに読み込みます：class： `grid`オブジェクト：a = grid（ 'a.dx'）b =グリッド（ 'b.dx'から、B :: C = B - AANDを減算するDXファイルとしてのAAND :: C.Export（ 'C.DX'）結果のファイル `` `dx``を視覚化することができます。 OpenDX対応ビューア、または後で再度読み込む.Resampling：Load Data :: A = Grid（ 'A.DX'）は、3倍のサンプル密度を2倍にする:: A2 = A.Resample_Factor（2）ダウンサンプル各次元のビンの半分の半数:: Ahalf = A.Resample_factor（0.5）別の密度のグリッド、B :: B =グリッド（ 'B.DX'）A_ON_B = A.Resample（b.edges）または偶数SIMPLE :: A_ON_B = A.Resample（B）注:: Cubic Splineは、元のデータに発生しなかった値を持つ領域を生成します。特に、元のデータの最低値が0の場合、スプライン補間はおそらくいくつかの値要件を生成します。 ・Python

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