mindscience.data.Geometry

class mindscience.data.Geometry(name, dim, coord_min, coord_max, dtype=numpy.float32, sampling_config=None)

几何对象的定义。

参数：

• name (str) - 几何体的名称。

• dim (int) - 维数。

• coord_min (Union[int, float, list[int, float], tuple[int, float], numpy.ndarray]) - 几何体的最小坐标。

• coord_max (Union[int, float, list[int, float], tuple[int, float], numpy.ndarray]) - 几何体的最大坐标。

• 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, Geometry
>>> geometry_config = dict({'domain' : dict({'random_sampling' : True, 'size' : 100}),
...                          'BC' : dict({'random_sampling' : True, 'size' : 100, 'sampler' : 'uniform',}),
...                          'random_merge' : True,})
>>> sampling_config = generate_sampling_config(geometry_config)
>>> geom = Geometry("geom", 1, 0.0, 1.0, sampling_config=sampling_config)
>>> geom.set_name("geom_name")

set_name(name)

设置几何实例名称。

参数：

• name (str) - 几何实例的名称。

异常：

• TypeError - 如果 name 不是字符串。

样例：

>>> from mindscience.data import generate_sampling_config, Geometry
>>> geom = Geometry("geom", 1, 0.0, 1.0)
>>> geom.set_name("geom_name")

set_sampling_config(sampling_config)

设置采样信息。

参数：

• sampling_config (SamplingConfig) - 采样配置。

异常：

• TypeError - 如果 sampling_config 不是 SamplingConfig 的实例。

样例：

>>> from mindscience.data import generate_sampling_config, Geometry
>>> geometry_config = dict({'domain': dict({'random_sampling': True, 'size': 100}),
...                          'BC': dict({'random_sampling': True, 'size': 100, 'sampler': 'uniform',}),
...                          'random_merge': True,})
>>> sampling_config = generate_sampling_config(geometry_config)
>>> geom = Geometry("geom", 1, 0.0, 1.0)
>>> geom.set_sampling_config(sampling_config)