第2章 The complete visualization environment
OpenDX起源于IBM的可视化系统“Visualization Data Explorer”,或称“Data Explorer”,或直接简称“DX”。
OpenDX的特点有:
(1)OpenDX支持的数据模型可以是N维的,不过OpenDX的用户通常取2维或3维快照(snapshots)来创建可视化的图像,这与一些仅能支持2维或3维的受限的数据模型形成强烈对比。
(2)OpenDX的数据模型也独立于特定的编码和数据格式,这种逻辑数据模型与特定数据格式之间的区别使得OpenDX具有相当大的灵活性和适用性,使其支持大部分格式的导入的数据。OpenDX自带的导入工具支持多种方式来读取数据,允许数据以其自身的维度(dimensionality)、数值类型(value-type,如实数、复数、标量、向量等)、坐标(location in space)和与其他数据点的联系(relationship to other data points)。
(3)OpenDX支持多处理器操作,因此可以并行处理大规模数据,这得益于OpenDX精美设计的数据模型,这是其他仅支持2维和3维数据的应用所不能匹敌的。
OpenDX可视化过程分为5步:
(1)采集数据(Collect Data)
有多种格式的数据,数据点之间的关系往往决定了数据的格式。
I 散点图(Scattered):
在散点图中,每个数据点都(至少)有一个坐标和数值,但是坐标之间没有特定的联系。每个坐标上可以有一个或多个数值。
II 规则网格(Regular Grid):
规则网格由一些通过规则方式产生的线面的交点构成。这样的网格可由一个起点(origin point)、网格线之间的线性距离(deltas that define the linear distance)和网格线的个数(counts that define how many grid lines are defined)形成。
III 变形规则网格(Deformed Regular Grid):
这种网格仍然是由规则形式联系的点构成,但它们之间的距离不再是固定的。
IV 非规则网格(Irregular Grid):
非规则网格由一系列的点(points)及其之间的联系(connections)构成,但点之间或联系之间没有规则,所以这种网格类似于散点之间加上联系而得。
不同的数据格式适用于不同的物理情形,如规则图形不能有效地表示河流,散点图也不合适来表示彼此之间有联系的医学扫描图像。
数据附属形式:
有两种数据附属形式:以位置为中心(location-centered)和以点之间形成的空间为中心(cell-centered)。在OpenDX中,前者称为"position-dependent",后者称为"connections-dependent"。
具体采用哪种形式取决于数据如何采集或计算模拟如何设计。在OpenDX中,对于"position-dependent"数据,OpenDX会在位置之间插值,而对于"connections-dependent"数据,OpenDX假定在每个区域内数值是一定的。
数据格式:
如果坐标本身是N维的,那么可以将其上的数值当作附加的一维(an extra dimension),这样就更容易来描述数据。
(2)构思呈现形式
可以从多种途径给自己提供思路,如已发表的论文和OpenDX提供的例子。
(3)导入数据
对于任意可视化程序包来说最难的就是导入数据到系统中,必须使该程序”理解“导入的数据才行。
如果用户清楚了数据格式,那么就可以通过多种途径来向OpenDX中导入数据,如:
使用"Data Prompter"中的General Array Importer来创建合适的数据
使用ImportSpreadsheet模块
使用ReadImage模块来读取TIFF、MIFF、GIF和RGB格式的图片信息
使用Import模块来读取特定结构的数据
直接使用OpenDX自带格式
直接使用General Array Importer
直接读取NetCDF、CDF、HDF和CM(colormap)文件
通过这一步使OpenDX能够理解数据文件。
(4)设计可视化分析
有多种方式来创建可视化:
要最终得到满意的视觉效果,还要经过一些处理,比如分辨率、动画效果等。
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