Что заставляет некоторые точки, чтобы провалить отбор проб в прилагающейся сетке? / Как мне не дать точкам не удастся по ⇐ Python

Программы на Python
Ответить Пред. темаСлед. тема
Anonymous
 Что заставляет некоторые точки, чтобы провалить отбор проб в прилагающейся сетке? / Как мне не дать точкам не удастся по

Сообщение Anonymous »

Я использую пакет Pyvista, чтобы повторно разборка. Однако некоторые из точек не могут попробовать набор данных, что приводит к значению «0» в индексе этой точки в точке в точках. Точки. < /p>
Вот минимальный воспроизводимый пример: < /p>

Код: Выделить всё

mesh.vtk
: < / p > < b r / > < p r e c l a s s = " l a n g - n o n e p r e t t y p r i n t - o v e r r i d e " > < c o d e > # v t k D a t a F i l e V e r s i o n 2 . 0 < b r / > M e s h D a t a < b r / > A S C I I < b r / > D A T A S E T U N S T R U C T U R E D _ G R I D < b r / > P O I N T S 2 0 7 f l o a t < b r / > - 2 5 0 0 - 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 - 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 2 5 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 2 5 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 2 5 0 0 2 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 2 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 2 5 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 2 5 0 0 0 < b r / > 5 0 0 - 2 5 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 2 5 0 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 2 5 0 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > 5 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > 5 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 5 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 5 0 0 0 < b r / > 5 0 0 5 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 5 0 0 0 < b r / > 2 5 0 0 5 0 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > 5 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > 2 5 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 2 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 2 5 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 2 5 0 0 0 < b r / > 5 0 0 2 5 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 2 5 0 0 0 < b r / > 2 5 0 0 2 5 0 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 - 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 2 5 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 2 5 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 2 5 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 2 5 0 0 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 2 5 0 0 2 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 1 0 0 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 1 0 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 1 0 0 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 0 - 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 - 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > 0 - 1 0 0 0 0 < b r / > 5 0 0 - 1 0 0 0 0 < b r / > 0 - 5 0 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 1 5 0 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 1 0 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 1 0 0 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 5 0 0 0 < b r / > 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 0 0 0 < b r / > 5 0 0 0 0 < b r / > 0 5 0 0 0 < b r / > 1 0 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 0 0 0 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 0 0 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 0 0 < b r / > 1 0 0 0 5 0 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 5 0 0 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 1 0 0 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 1 0 0 0 0 < b r / > - 5 0 0 1 0 0 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > 0 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 5 0 0 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 0 1 0 0 0 0 < b r / > 5 0 0 1 0 0 0 0 < b r / > 0 1 5 0 0 0 < b r / > 1 0 0 0 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 5 0 0 1 0 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 0 0 0 1 5 0 0 - 4 0 0 < b r / > 1 0 0 0 1 0 0 0 0 < b r / > 1 5 0 0 1 0 0 0 0 < b r / > 1 0 0 0 1 5 0 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 - 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 - 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 0 - 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 - 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 - 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 0 0 0 - 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 0 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 0 0 0 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 5 0 0 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 5 0 0 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > - 1 0 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 0 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 5 0 0 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 0 0 0 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 5 0 0 1 0 0 0 1 6 0 0 < b r / > 1 0 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 < b r / > C E L L S 1 0 4 9 3 6 < b r / > 8 0 1 7 6 3 6 3 7 4 3 4 2 < b r / > 8 1 2 8 7 3 7 3 8 4 4 4 3 < b r / > 8 2 3 9 8 3 8 3 9 4 5 4 4 < b r / > 8 3 4 1 0 9 3 9 4 0 4 6 4 5 < b r / > 8 4 5 1 1 1 0 4 0 4 1 4 7 4 6 < b r / > 8 6 7 1 3 1 2 4 2 4 3 4 9 4 8 < b r / > 8 1 0 1 1 1 7 1 6 4 6 4 7 5 3 5 2 < b r / > 8 1 2 1 3 1 9 1 8 4 8 4 9 5 5 5 4 < b r / > 8 1 6 1 7 2 3 2 2 5 2 5 3 5 9 5 8 < b r / > 8 1 8 1 9 2 5 2 4 5 4 5 5 6 1 6 0 < b r / > 8 2 2 2 3 2 9 2 8 5 8 5 9 6 5 6 4 < b r / > 8 2 4 2 5 3 1 3 0 6 0 6 1 6 7 6 6 < b r / > 8 2 5 2 6 3 2 3 1 6 1 6 2 6 8 6 7 < b r / > 8 2 6 2 7 3 3 3 2 6 2 6 3 6 9 6 8 < b r / > 8 2 7 2 8 3 4 3 3 6 3 6 4 7 0 6 9 < b r / > 8 2 8 2 9 3 5 3 4 6 4 6 5 7 1 7 0 < b r / > 8 3 6 3 7 4 3 4 2 7 2 7 3 7 9 7 8 < b r / > 8 3 7 3 8 4 4 4 3 7 3 7 4 8 0 7 9 < b r / > 8 3 8 3 9 4 5 4 4 7 4 7 5 8 1 8 0 < b r / > 8 3 9 4 0 4 6 4 5 7 5 7 6 8 2 8 1 < b r / > 8 4 0 4 1 4 7 4 6 7 6 7 7 8 3 8 2 < b r / > 8 4 2 4 3 4 9 4 8 7 8 7 9 8 5 8 4 < b r / > 8 4 6 4 7 5 3 5 2 8 2 8 3 8 9 8 8 < b r / > 8 4 8 4 9 5 5 5 4 8 4 8 5 9 1 9 0 < b r / > 8 5 2 5 3 5 9 5 8 8 8 8 9 9 5 9 4 < b r / > 8 5 4 5 5 6 1 6 0 9 0 9 1 9 7 9 6 < b r / > 8 5 8 5 9 6 5 6 4 9 4 9 5 1 0 1 1 0 0 < b r / > 8 6 0 6 1 6 7 6 6 9 6 9 7 1 0 3 1 0 2 < b r / > 8 6 1 6 2 6 8 6 7 9 7 9 8 1 0 4 1 0 3 < b r / > 8 6 2 6 3 6 9 6 8 9 8 9 9 1 0 5 1 0 4 < b r / > 8 6 3 6 4 7 0 6 9 9 9 1 0 0 1 0 6 1 0 5 < b r / > 8 6 4 6 5 7 1 7 0 1 0 0 1 0 1 1 0 7 1 0 6 < b r / > 8 7 1 0 8 1 1 0 1 0 9 4 3 1 1 3 1 1 5 1 1 4 < b r / > 8 1 0 8 8 1 1 1 1 1 0 1 1 3 4 4 1 1 6 1 1 5 < b r / > 8 1 0 9 1 1 0 1 1 2 1 3 1 1 4 1 1 5 1 1 7 4 9 < b r / > 8 1 1 0 1 1 1 1 4 1 1 2 1 1 5 1 1 6 5 0 1 1 7 < b r / > 8 8 1 1 8 1 1 9 1 1 1 4 4 1 2 2 1 2 3 1 1 6 < b r / > 8 1 1 8 9 1 2 0 1 1 9 1 2 2 4 5 1 2 4 1 2 3 < b r / > 8 1 1 1 1 1 9 1 2 1 1 4 1 1 6 1 2 3 1 2 5 5 0 < b r / > 8 1 1 9 1 2 0 1 5 1 2 1 1 2 3 1 2 4 5 1 1 2 5 < b r / > 8 9 1 2 6 1 2 7 1 2 0 4 5 1 3 0 1 3 1 1 2 4 < b r / > 8 1 2 6 1 0 1 2 8 1 2 7 1 3 0 4 6 1 3 2 1 3 1 < b r / > 8 1 2 0 1 2 7 1 2 9 1 5 1 2 4 1 3 1 1 3 3 5 1 < b r / > 8 1 2 7 1 2 8 1 6 1 2 9 1 3 1 1 3 2 5 2 1 3 3 < b r / > 8 1 3 1 1 2 1 3 5 1 3 4 4 9 1 1 7 1 3 9 1 3 8 < b r / > 8 1 1 2 1 4 1 3 6 1 3 5 1 1 7 5 0 1 4 0 1 3 9 < b r / > 8 1 3 4 1 3 5 1 3 7 1 9 1 3 8 1 3 9 1 4 1 5 5 < b r / > 8 1 3 5 1 3 6 2 0 1 3 7 1 3 9 1 4 0 5 6 1 4 1 < b r / > 8 1 4 1 2 1 1 4 2 1 3 6 5 0 1 2 5 1 4 5 1 4 0 < b r / > 8 1 2 1 1 5 1 4 3 1 4 2 1 2 5 5 1 1 4 6 1 4 5 < b r / > 8 1 3 6 1 4 2 1 4 4 2 0 1 4 0 1 4 5 1 4 7 5 6 < b r / > 8 1 4 2 1 4 3 2 1 1 4 4 1 4 5 1 4 6 5 7 1 4 7 < b r / > 8 1 5 1 2 9 1 4 8 1 4 3 5 1 1 3 3 1 5 1 1 4 6 < b r / > 8 1 2 9 1 6 1 4 9 1 4 8 1 3 3 5 2 1 5 2 1 5 1 < b r / > 8 1 4 3 1 4 8 1 5 0 2 1 1 4 6 1 5 1 1 5 3 5 7 < b r / > 8 1 4 8 1 4 9 2 2 1 5 0 1 5 1 1 5 2 5 8 1 5 3 < b r / > 8 1 9 1 3 7 1 5 5 1 5 4 5 5 1 4 1 1 5 9 1 5 8 < b r / > 8 1 3 7 2 0 1 5 6 1 5 5 1 4 1 5 6 1 6 0 1 5 9 < b r / > 8 1 5 4 1 5 5 1 5 7 2 5 1 5 8 1 5 9 1 6 1 6 1 < b r / > 8 1 5 5 1 5 6 2 6 1 5 7 1 5 9 1 6 0 6 2 1 6 1 < b r / > 8 2 0 1 4 4 1 6 2 1 5 6 5 6 1 4 7 1 6 5 1 6 0 < b r / > 8 1 4 4 2 1 1 6 3 1 6 2 1 4 7 5 7 1 6 6 1 6 5 < b r / > 8 1 5 6 1 6 2 1 6 4 2 6 1 6 0 1 6 5 1 6 7 6 2 < b r / > 8 1 6 2 1 6 3 2 7 1 6 4 1 6 5 1 6 6 6 3 1 6 7 < b r / > 8 2 1 1 5 0 1 6 8 1 6 3 5 7 1 5 3 1 7 1 1 6 6 < b r / > 8 1 5 0 2 2 1 6 9 1 6 8 1 5 3 5 8 1 7 2 1 7 1 < b r / > 8 1 6 3 1 6 8 1 7 0 2 7 1 6 6 1 7 1 1 7 3 6 3 < b r / > 8 1 6 8 1 6 9 2 8 1 7 0 1 7 1 1 7 2 6 4 1 7 3 < b r / > 8 4 3 1 1 3 1 1 5 1 1 4 7 9 1 7 4 1 7 6 1 7 5 < b r / > 8 1 1 3 4 4 1 1 6 1 1 5 1 7 4 8 0 1 7 7 1 7 6 < b r / > 8 1 1 4 1 1 5 1 1 7 4 9 1 7 5 1 7 6 1 7 8 8 5 < b r / > 8 1 1 5 1 1 6 5 0 1 1 7 1 7 6 1 7 7 8 6 1 7 8 < b r / > 8 4 4 1 2 2 1 2 3 1 1 6 8 0 1 7 9 1 8 0 1 7 7 < b r / > 8 1 2 2 4 5 1 2 4 1 2 3 1 7 9 8 1 1 8 1 1 8 0 < b r / > 8 1 1 6 1 2 3 1 2 5 5 0 1 7 7 1 8 0 1 8 2 8 6 < b r / > 8 1 2 3 1 2 4 5 1 1 2 5 1 8 0 1 8 1 8 7 1 8 2 < b r / > 8 4 5 1 3 0 1 3 1 1 2 4 8 1 1 8 3 1 8 4 1 8 1 < b r / > 8 1 3 0 4 6 1 3 2 1 3 1 1 8 3 8 2 1 8 5 1 8 4 < b r / > 8 1 2 4 1 3 1 1 3 3 5 1 1 8 1 1 8 4 1 8 6 8 7 < b r / > 8 1 3 1 1 3 2 5 2 1 3 3 1 8 4 1 8 5 8 8 1 8 6 < b r / > 8 4 9 1 1 7 1 3 9 1 3 8 8 5 1 7 8 1 8 8 1 8 7 < b r / > 8 1 1 7 5 0 1 4 0 1 3 9 1 7 8 8 6 1 8 9 1 8 8 < b r / > 8 1 3 8 1 3 9 1 4 1 5 5 1 8 7 1 8 8 1 9 0 9 1 < b r / > 8 1 3 9 1 4 0 5 6 1 4 1 1 8 8 1 8 9 9 2 1 9 0 < b r / > 8 5 0 1 2 5 1 4 5 1 4 0 8 6 1 8 2 1 9 1 1 8 9 < b r / > 8 1 2 5 5 1 1 4 6 1 4 5 1 8 2 8 7 1 9 2 1 9 1 < b r / > 8 1 4 0 1 4 5 1 4 7 5 6 1 8 9 1 9 1 1 9 3 9 2 < b r / > 8 1 4 5 1 4 6 5 7 1 4 7 1 9 1 1 9 2 9 3 1 9 3 < b r / > 8 5 1 1 3 3 1 5 1 1 4 6 8 7 1 8 6 1 9 4 1 9 2 < b r / > 8 1 3 3 5 2 1 5 2 1 5 1 1 8 6 8 8 1 9 5 1 9 4 < b r / > 8 1 4 6 1 5 1 1 5 3 5 7 1 9 2 1 9 4 1 9 6 9 3 < b r / > 8 1 5 1 1 5 2 5 8 1 5 3 1 9 4 1 9 5 9 4 1 9 6 < b r / > 8 5 5 1 4 1 1 5 9 1 5 8 9 1 1 9 0 1 9 8 1 9 7 < b r / > 8 1 4 1 5 6 1 6 0 1 5 9 1 9 0 9 2 1 9 9 1 9 8 < b r / > 8 1 5 8 1 5 9 1 6 1 6 1 1 9 7 1 9 8 2 0 0 9 7 < b r / > 8 1 5 9 1 6 0 6 2 1 6 1 1 9 8 1 9 9 9 8 2 0 0 < b r / > 8 5 6 1 4 7 1 6 5 1 6 0 9 2 1 9 3 2 0 1 1 9 9 < b r / > 8 1 4 7 5 7 1 6 6 1 6 5 1 9 3 9 3 2 0 2 2 0 1 < b r / > 8 1 6 0 1 6 5 1 6 7 6 2 1 9 9 2 0 1 2 0 3 9 8 < b r / > 8 1 6 5 1 6 6 6 3 1 6 7 2 0 1 2 0 2 9 9 2 0 3 < b r / > 8 5 7 1 5 3 1 7 1 1 6 6 9 3 1 9 6 2 0 4 2 0 2 < b r / > 8 1 5 3 5 8 1 7 2 1 7 1 1 9 6 9 4 2 0 5 2 0 4 < b r / > 8 1 6 6 1 7 1 1 7 3 6 3 2 0 2 2 0 4 2 0 6 9 9 < b r / > 8 1 7 1 1 7 2 6 4 1 7 3 2 0 4 2 0 5 1 0 0 2 0 6 < b r / > C E L L _ T Y P E S 1 0 4 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > 1 2 < b r / > C E L L _ D A T A 1 0 4 < b r / > S C A L A R S B l o c k I D i n t < b r / > L O O K U P _ T A B L E d e f a u l t < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 1 < b r / > 2 < b r / > 3 < b r / > 4 < b r / > 5 < b r / > 6 < b r / > 7 < b r / > 8 < b r / > 9 < b r / > 1 0 < b r / > 1 1 < b r / > 1 2 < b r / > 1 3 < b r / > 1 4 < b r / > 1 5 < b r / > 1 6 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 0 < b r / > 1 7 < b r / > 1 8 < b r / > 1 9 < b r / > 2 0 < b r / > 2 1 < b r / > 2 2 < b r / > 2 3 < b r / > 2 4 < b r / > 2 5 < b r / > 2 6 < b r / > 2 7 < b r / > 2 8 < b r / > 2 9 < b r / > 3 0 < b r / > 3 1 < b r / > 3 2 < b r / > 3 3 < b r / > 3 4 < b r / > 3 5 < b r / > 3 6 < b r / > 3 7 < b r / > 3 8 < b r / > 3 9 < b r / > 4 0 < b r / > 4 1 < b r / > 4 2 < b r / > 4 3 < b r / > 4 4 < b r / > 4 5 < b r / > 4 6 < b r / > 4 7 < b r / > 4 8 < b r / > 4 9 < b r / > 5 0 < b r / > 5 1 < b r / > 5 2 < b r / > S C A L A R S R e s i s t i v i t y [ O h m - m ] f l o a t < b r / > L O O K U P _ T A B L E d e f a u l t < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 0 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r / > 1 e + 1 0 < b r />1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
1e+10
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
SCALARS ElemID int
LOOKUP_TABLE default
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
SCALARS Level int
LOOKUP_TABLE default
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
SCALARS Volume float
LOOKUP_TABLE default
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
1.6
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
0.4
POINT_DATA 207
SCALARS NodeID int
LOOKUP_TABLE default
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206

массив в точках.py :

Код: Выделить всё

import numpy as np
points = np.array([[-1.912e+03, -1.912e+03, -2.000e+02],
[-1.912e+03, -1.912e+03,  8.000e+02],
[-1.030e+03, -1.912e+03, -2.000e+02],
[-1.030e+03, -1.912e+03,  8.000e+02],
[-5.890e+02, -1.912e+03, -2.000e+02],
[-5.890e+02, -1.912e+03,  8.000e+02],
[-2.950e+02, -1.912e+03, -2.000e+02],
[-2.950e+02, -1.912e+03,  8.000e+02],
[-1.000e+00, -1.912e+03, -2.000e+02],
[-1.000e+00, -1.912e+03,  8.000e+02],
[ 2.930e+02, -1.912e+03, -2.000e+02],
[ 2.930e+02, -1.912e+03,  8.000e+02],
[ 5.870e+02, -1.912e+03, -2.000e+02],
[ 5.870e+02, -1.912e+03,  8.000e+02],
[ 1.028e+03, -1.912e+03, -2.000e+02],
[ 1.028e+03, -1.912e+03,  8.000e+02],
[ 1.910e+03, -1.912e+03, -2.000e+02],
[ 1.910e+03, -1.912e+03,  8.000e+02],
[-1.912e+03, -1.030e+03, -2.000e+02],
[-1.912e+03, -1.030e+03,  8.000e+02],
[-1.030e+03, -1.030e+03, -2.000e+02],
[-1.030e+03, -1.030e+03,  8.000e+02],
[-5.890e+02, -1.030e+03, -2.000e+02],
[-5.890e+02, -1.030e+03,  8.000e+02],
[-2.950e+02, -1.030e+03, -2.000e+02],
[-2.950e+02, -1.030e+03,  8.000e+02],
[-1.000e+00, -1.030e+03, -2.000e+02],
[-1.000e+00, -1.030e+03,  8.000e+02],
[ 2.930e+02, -1.030e+03, -2.000e+02],
[ 2.930e+02, -1.030e+03,  8.000e+02],
[ 5.870e+02, -1.030e+03, -2.000e+02],
[ 5.870e+02, -1.030e+03,  8.000e+02],
[ 1.028e+03, -1.030e+03, -2.000e+02],
[ 1.028e+03, -1.030e+03,  8.000e+02],
[ 1.910e+03, -1.030e+03, -2.000e+02],
[ 1.910e+03, -1.030e+03,  8.000e+02],
[-1.912e+03, -5.890e+02, -2.000e+02],
[-1.912e+03, -5.890e+02,  8.000e+02],
[-1.030e+03, -5.890e+02, -2.000e+02],
[-1.030e+03, -5.890e+02,  8.000e+02],
[-5.890e+02, -5.890e+02, -2.000e+02],
[-5.890e+02, -5.890e+02,  8.000e+02],
[-2.950e+02, -5.890e+02, -2.000e+02],
[-2.950e+02, -5.890e+02,  8.000e+02],
[-1.000e+00, -5.890e+02, -2.000e+02],
[-1.000e+00, -5.890e+02,  8.000e+02],
[ 2.930e+02, -5.890e+02, -2.000e+02],
[ 2.930e+02, -5.890e+02,  8.000e+02],
[ 5.870e+02, -5.890e+02, -2.000e+02],
[ 5.870e+02, -5.890e+02,  8.000e+02],
[ 1.028e+03, -5.890e+02, -2.000e+02],
[ 1.028e+03, -5.890e+02,  8.000e+02],
[ 1.910e+03, -5.890e+02, -2.000e+02],
[ 1.910e+03, -5.890e+02,  8.000e+02],
[-1.912e+03, -2.950e+02, -2.000e+02],
[-1.912e+03, -2.950e+02,  8.000e+02],
[-1.030e+03, -2.950e+02, -2.000e+02],
[-1.030e+03, -2.950e+02,  8.000e+02],
[-5.890e+02, -2.950e+02, -2.000e+02],
[-5.890e+02, -2.950e+02,  8.000e+02],
[-2.950e+02, -2.950e+02, -2.000e+02],
[-2.950e+02, -2.950e+02,  8.000e+02],
[-1.000e+00, -2.950e+02, -2.000e+02],
[-1.000e+00, -2.950e+02,  8.000e+02],
[ 2.930e+02, -2.950e+02, -2.000e+02],
[ 2.930e+02, -2.950e+02,  8.000e+02],
[ 5.870e+02, -2.950e+02, -2.000e+02],
[ 5.870e+02, -2.950e+02,  8.000e+02],
[ 1.028e+03, -2.950e+02, -2.000e+02],
[ 1.028e+03, -2.950e+02,  8.000e+02],
[ 1.910e+03, -2.950e+02, -2.000e+02],
[ 1.910e+03, -2.950e+02,  8.000e+02],
[-1.912e+03, -1.000e+00, -2.000e+02],
[-1.912e+03, -1.000e+00,  8.000e+02],
[-1.030e+03, -1.000e+00, -2.000e+02],
[-1.030e+03, -1.000e+00,  8.000e+02],
[-5.890e+02, -1.000e+00, -2.000e+02],
[-5.890e+02, -1.000e+00,  8.000e+02],
[-2.950e+02, -1.000e+00, -2.000e+02],
[-2.950e+02, -1.000e+00,  8.000e+02],
[-1.000e+00, -1.000e+00, -2.000e+02],
[-1.000e+00, -1.000e+00,  8.000e+02],
[ 2.930e+02, -1.000e+00, -2.000e+02],
[ 2.930e+02, -1.000e+00,  8.000e+02],
[ 5.870e+02, -1.000e+00, -2.000e+02],
[ 5.870e+02, -1.000e+00,  8.000e+02],
[ 1.028e+03, -1.000e+00, -2.000e+02],
[ 1.028e+03, -1.000e+00,  8.000e+02],
[ 1.910e+03, -1.000e+00, -2.000e+02],
[ 1.910e+03, -1.000e+00,  8.000e+02],
[-1.912e+03,  2.930e+02, -2.000e+02],
[-1.912e+03,  2.930e+02,  8.000e+02],
[-1.030e+03,  2.930e+02, -2.000e+02],
[-1.030e+03,  2.930e+02,  8.000e+02],
[-5.890e+02,  2.930e+02, -2.000e+02],
[-5.890e+02,  2.930e+02,  8.000e+02],
[-2.950e+02,  2.930e+02, -2.000e+02],
[-2.950e+02,  2.930e+02,   8.000e+02],
[-1.000e+00,  2.930e+02, -2.000e+02],
[-1.000e+00,  2.930e+02,  8.000e+02],
[ 2.930e+02,  2.930e+02, -2.000e+02],
[ 2.930e+02,  2.930e+02,  8.000e+02],
[ 5.870e+02,  2.930e+02, -2.000e+02],
[ 5.870e+02,  2.930e+02,  8.000e+02],
[ 1.028e+03,  2.930e+02, -2.000e+02],
[ 1.028e+03,  2.930e+02,  8.000e+02],
[ 1.910e+03,  2.930e+02, -2.000e+02],
[ 1.910e+03,  2.930e+02,  8.000e+02],
[-1.912e+03,  5.870e+02, -2.000e+02],
[-1.912e+03,  5.870e+02,  8.000e+02],
[-1.030e+03,  5.870e+02, -2.000e+02],
[-1.030e+03,  5.870e+02,  8.000e+02],
[-5.890e+02,  5.870e+02, -2.000e+02],
[-5.890e+02,  5.870e+02,  8.000e+02],
[-2.950e+02,  5.870e+02, -2.000e+02],
[-2.950e+02,  5.870e+02,  8.000e+02],
[-1.000e+00,  5.870e+02, -2.000e+02],
[-1.000e+00,  5.870e+02,  8.000e+02],
[ 2.930e+02,  5.870e+02, -2.000e+02],
[ 2.930e+02,  5.870e+02,  8.000e+02],
[ 5.870e+02,  5.870e+02, -2.000e+02],
[ 5.870e+02,  5.870e+02,  8.000e+02],
[ 1.028e+03,  5.870e+02, -2.000e+02],
[ 1.028e+03,  5.870e+02,  8.000e+02],
[ 1.910e+03,  5.870e+02, -2.000e+02],
[ 1.910e+03,  5.870e+02,  8.000e+02],
[-1.912e+03,  1.028e+03, -2.000e+02],
[-1.912e+03,  1.028e+03,  8.000e+02],
[-1.030e+03,  1.028e+03, -2.000e+02],
[-1.030e+03,  1.028e+03,  8.000e+02],
[-5.890e+02,  1.028e+03, -2.000e+02],
[-5.890e+02,  1.028e+03,  8.000e+02],
[-2.950e+02,  1.028e+03, -2.000e+02],
[-2.950e+02,  1.028e+03,  8.000e+02],
[-1.000e+00,  1.028e+03, -2.000e+02],
[-1.000e+00,  1.028e+03,  8.000e+02],
[ 2.930e+02,  1.028e+03, -2.000e+02],
[ 2.930e+02,  1.028e+03,  8.000e+02],
[ 5.870e+02,  1.028e+03, -2.000e+02],
[ 5.870e+02,  1.028e+03,  8.000e+02],
[ 1.028e+03,  1.028e+03, -2.000e+02],
[ 1.028e+03,  1.028e+03,  8.000e+02],
[ 1.910e+03,  1.028e+03, -2.000e+02],
[ 1.910e+03,  1.028e+03,  8.000e+02],
[-1.912e+03,  1.910e+03, -2.000e+02],
[-1.912e+03,  1.910e+03,  8.000e+02],
[-1.030e+03,  1.910e+03, -2.000e+02],
[-1.030e+03,  1.910e+03,  8.000e+02],
[-5.890e+02,  1.910e+03, -2.000e+02],
[-5.890e+02,  1.910e+03,  8.000e+02],
[-2.950e+02,  1.910e+03, -2.000e+02],
[-2.950e+02,  1.910e+03,  8.000e+02],
[-1.000e+00,  1.910e+03, -2.000e+02],
[-1.000e+00,  1.910e+03,  8.000e+02],
[ 2.930e+02,  1.910e+03, -2.000e+02],
[ 2.930e+02,  1.910e+03,  8.000e+02],
[ 5.870e+02,  1.910e+03, -2.000e+02],
[ 5.870e+02,  1.910e+03,  8.000e+02],
[ 1.028e+03,  1.910e+03, -2.000e+02],
[ 1.028e+03,  1.910e+03,  8.000e+02],
[ 1.910e+03,  1.910e+03, -2.000e+02],
[ 1.910e+03,  1.910e+03,  8.000e+02]])
< /code>
Пример код: < /p>
import pyvista as pv
import numpy as np

from points import points

mesh = pv.read("mesh.vtk")
mesh.set_active_scalars('Resistivity[Ohm-m]')

pointset = pv.PointSet(points)
pointset_sample = pointset.sample(mesh)
print(pointset_sample.point_data['vtkValidPointMask'])

plot = pv.Plotter()
plot.add_mesh(pointset_sample, scalars = 'Resistivity[Ohm-m]', cmap = 'turbo_r',
render_points_as_spheres=True, point_size=20,
log_scale=True, clim=[5e0, 5e2])
plot.add_mesh(mesh, scalars = 'Resistivity[Ohm-m]', cmap = 'turbo_r',
opacity=0.3, show_edges=True, line_width=2, edge_opacity=1.0,
log_scale=True, clim=[5e0, 5e2])
plot.show()
< /code>
Это приводит к этому графику, где 12 точек, которые пропускаются в этом примере, находятся на красном конце цветовой рампы, в то время как все остальные согласуются с клетками, которые их содержат, и являются либо зелеными, либо фиолетовыми, и vtkvalidpointmask
of:

Код: Выделить всё

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

Что вызывает некоторые точки, чтобы пробежать отбор проб в приловой сетке? Как предотвратить невыполнение точек.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... do-i-preve
Вернуться к началу
Реклама
Ответить Пред. темаСлед. тема

Быстрый ответ

Изменение регистра текста: 
Смайлики
:) :( :oops: :roll: :wink: :muza: :clever: :sorry: :angel: :read: *x)
Ещё смайлики…
   
К этому ответу прикреплено по крайней мере одно вложение.

Если вы не хотите добавлять вложения, оставьте поля пустыми.

Максимально разрешённый размер вложения: 15 МБ.

  • Похожие темы
    Ответы
    Просмотры
    Последнее сообщение

Вернуться в «Python»