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Month: April 2015
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150421(thu)18:00- 中間報告 今日の内容 １．現在の進捗状況の確認 ２．他の事例の選定 ３．分析のルールの共有 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ １．現在の進捗状況の確認 ２．他の事例の選定 ＊一杉 ・ヒルサイドテラス ノードの置き方が難しい 段差、広い部屋の場合 曲がり角にノードは必要か？ 見える／見えないがノードを決める要因になるのでは？→グラフ化とは別の指標として評価するべき ・ハイタウン 設計の方針 「見える／見えないが空間に与える影響」 ＊内田 ・ロレックス ランダムに点を置いて、ドロネー網で分析 地形の有向性の影響を見る ・宇土小学校 部屋の重心を考慮する ・大桟橋 設計の方針 「地形が動線に与える影響」 ＊熊谷 ・金沢２１世紀美術館 ・森山邸 ・スタッドシアター ・六甲の集合住宅 設計の方針 「ユーザーによる距離の違いの応用」 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ３．分析のルールの共有 ・自分で設定したルールは自分で明文化しておく ・全員でノードの置き方のルールを統一させる →名前が付いている場所を一つの部屋とし 一つノードを置く（ノードの位置は図形の重心？） 記録：熊谷
150421_kanazawa21_Takeru Kumagai
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150421_Hillsideterrace_Taiki Ichisugi
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Summary_150421
150421(mon) 13:30- エスキス&チュートリアル#2 ーピンナップ 各自、サンプリングした建築の平面図とそのグラフをプレゼン。以下発表者とサンプル（発表順） ・澁谷 THE MONTREAL PAVILION / Frei Otto ・一杉 代官山ヒルサイドテラス / 槇文彦 ・熊谷 金沢21世紀美術館 / SANAA ・内田 ROLEX LEARNING CENTER / SANAA, 宇土市立宇土小学校 / C+A ーStreet View(SV)ハンズオン ライノでつくったエッジモデルをSVでシュミレーションしてみる。 ・各点の移動効率性を評価するなど。 ・起伏のある都市の評価法のチュートリアル ・エレベーターをどう評価するか？ ーPythonハンズオン Pythonで、コードを書きモデルを平面モデルを生成する。 ・最近傍グラフ ・相対近傍グラフ ー次回までにやること ・各自事例を立体グラフ化し、SVで評価する。（新たに事例をサンプリングしても良い） ・パイソンでガブリエルグラフ・ドロネー網を自動生成するコードを書く。 記録：澁谷
配列感覚
配列（リスト）は３D系、グラフ（ネットワーク）関係などのコーディングで多用します。配列の中身（要素）のイメージ、要素へのアクセス方法など、コーディングの感覚を掴みましょう。下記のサンプルにおけるリストの要素は整数ですが、小数点、数値がまとまった構造体、クラスインスタンス、メモリアドレス、など色々な要素でできているリストが存在します。どのような要素からなるリストも同じように一元的にあつかえる感覚を掴んでください。 空のリストを作る リストの要素を指定して初期化、作成 リストの要素を指定して初期化、作成、リストの内容をクリア 要素にアクセス（ブラケット[] アクセス） 要素の総数外にアクセスすれば当然エラー 要素に連続的にアクセス（for 文を使う） 要素の全てにアクセス（for 文を使う、インデックス・ブラケットアクセス）. リストの長さ（要素数）を調べる len() 関数 要素の全てにアクセス（for 文を使う、ラムダ文） 要素の追加 append 後方に挿入 リストの連結 extend 要素の重複を許さない set セットという配列もあります。 setの要素追加は add リストの重複を取り除く → リストを一度setセットに変換して リストに再変換する とするのがpython独特の方法です。
hclab. StreetView academic version
都市研究室hclab. が開発している街路ネットワーク評価ソフトのアカデミック版です。 このツールを使って、ライノで作ったグラフを調べてみましょう。
Graph tips
今日はグラフの幾何学的特性などに触れます。以下の一部をコードを書いて作図します。 孤立最近接対（Reciprocal Pair）:RP 最近傍グラフ（Nearest Neighbor Graph） :NNG 最小木（Minimum Spanning Tree）:MST 相対近傍グラフ（Relative Neghborhood Graph）：RNG ガブリエルグラフ（Gabriel Graph）：GG ドローネ網（Delaunay Triangle）：DT 以下 Rhino-Python (editpythonscript) でのコード 指定範囲内（x: 0~100, t: 0~100）にランダムな点を生成 全グラフ（配列ブラケットアクセス） 全グラフ（配列ラムダ文） Nearest Neighbor Graph NNG もっとも近い点同士を結ぶ Minimum Spanning Tree: MST (最小木) 全ての点（ノード）を最小限のエッジで接続する。全ての点(ノード）が参加しているグラフ（ネットワーク）で、エッジの総長さがもっとも短いもの。下記はプリム法（グラフに接続済みのノードグループと未接続のノードグループに分け、2つのグループ間のもっとも近いノード同士を接続していく） Relative Neighborhood Graph RNG 点群から2点を取り出し、その2点間の距離を半径とする円を2点それぞれから描画し、その両方の円に他の点が一つも無い場合、その2点を結ぶ Gabriel Graph GG 点群から2点を取り出し、その2点間の距離を直径とする円を2点の中点に描画し、その円内に他の点が一つも無い場合、その2点を結ぶ Delaunay Triangle: DT ドローネ網、3点（ノード）を取り出し、その3点（ノード）を通る円内にその3点以外の点（ノード）が存在しないときにその3点（ノード）を3つのエッジでつなぐ ボロノイ・ダイアグラムと双対関係 下記はghpythonlibを使った簡易な描き方(Delaunay Triangle: DT)
Rhino Python, GH-Python starter
過去ポストを下記の順に参照すると概ねつかめるかと思います。 Pythonを選ぶ理由 （Rhino script、C#、VB：Visual Basicではなく） GhPython Rhino-Python programming memo 1 transform programming memo2 python入門サイト、書籍、たくさんありますので、自分に合うものを適当に選んで参照してください。選んだものが適切かどうか迷いがある人は、都度相談してください。
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スタジオ紹介 自己紹介 ghPython説明 次回まで： 既存の建築を題材にして、それをどのようにグラフ化できるか考えてくる。 グラフ化したい建築の平面図や写真などを持参する。