mindscience.data.FixedPoint

class mindscience.data.FixedPoint(name, coord, dtype=numpy.float32, sampling_config=None)

一个固定点几何对象的定义。

参数：

• name (str) - 定义几何体的名称。

• coord (Union[int, float, tuple, list, numpy.ndarray]) - 固定点坐标。支持单值、list、tuple或数组，其中list/tuple元素可为 (int, int) 或 (float, float) 。

• dtype (numpy.dtype) - 采样点数据类型，默认 numpy.float32。

• sampling_config (SamplingConfig) - 采样配置，默认 None。

样例：

>>> from mindscience.data import generate_sampling_config, FixedPoint
>>> hypercube_random = dict({
...      'domain': dict({
...          'random_sampling': True,
...          'size': 1,
...          'sampler': 'uniform'
...         })
...  })
>>> sampling_config = generate_sampling_config(hypercube_random)
>>> point = FixedPoint("FixedPoint", [-1, 2, 1], sampling_config=sampling_config)
>>> domain = point.sampling(geom_type="domain")
>>> print(domain.shape)
(1, 3)

sampling(geom_type='domain')

采样点。

参数：

• geom_type (str) - 几何类型，支持 'domain' 与 'BC'，默认 'domain'。

返回：

Numpy.ndarray。若边界配置启用了法线则返回带法线向量的二维数组，否则返回普通二维数组。

异常：

• KeyError - 当 geom_type 是 'domain' 但 self.sampling_config.domain 为 None 时抛出。

• KeyError - 当 geom_type 是 'BC' 但 self.sampling_config.bc 为 None 时抛出。

• ValueError - 当 geom_type 既不是 'BC' 也不是 'domain' 时抛出。