Author: 管理人

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。

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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。  

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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)

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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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Kick start 2015

4月14日（火）    #01   13:30~ スタジオについて スケジュール スタジオ方針、これまで扱ってきた内容 ブログの運用・活用　（サマリーの投稿） ピンナップ、ドキュメンテーションフォーマット 今回主に扱うグラフ（ネットワーク）理論について 環境セットアップ Rhino/GH Pythonの構造

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Time-Distance map of typical floors Shinjuku Mitsui building.

If we discretize continuous space by using random delaunay network, it becomes possible to find shortest path even on continuous space with arbitrary obstacles according to Dijkstra’s algorithm. In this article, we find shortest path from entrance of Mitsui building in Shinjuku to every place in the building. First animation shows the process of calculating distance (colors represent distance, red is far and blue is close), and drawing a time distance map from entrance of building. In this animation, you can easily realize how distant each place of building is. At a glance, you may think this building is homogenous, but can realize heterogenous space with many obstacles like walls,Read More »

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