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Emses output manager

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Lang: 日本語 | English

emout

PyPI version Python Docs CodeQL License: MIT

EMSES シミュレーション出力の解析・可視化 Python ライブラリ

emout でできること:

  • .h5 グリッド出力と plasma.inp / plasma.toml を 1 行で読み込めるファサード
  • データの次元に応じて最適な表示を自動選択する 1D / 2D / 3D プロット
  • !!key dx=...,to_c=... ヘッダーから自動生成される EMSES ⇄ SI 単位変換(30 種以上の物理量に対応)
  • EMSES の finbound 境界形状を Python オブジェクトとして操作できる API


インストール

pip install emout

# 3D 可視化(PyVista)を使う場合
pip install "emout[pyvista]"

Dask によるリモート実行は Python 3.10 以上で自動的に有効になります(別途インストール不要)。


クイックスタート

import emout

data = emout.Emout("output_dir")

# 最終ステップの電位を xz 平面(y=ny/2)でプロット — これだけで SI 単位付きカラーマップ
data.phisp[-1, :, data.inp.ny // 2, :].plot()

変数名は EMSES のファイル名から自動解決されます:

data.phisp          # 電位 (GridDataSeries — 時系列)
data.nd1p           # 種1 数密度
data.j1x            # 種1 電流密度 x成分
data.j1xy           # j1x + j1y 自動結合 → 2D ベクトル
data.j1xyz          # 3D ベクトル
data.icur, data.pbody  # テキスト出力 (pandas DataFrame)

スライスの軸順序は (t, z, y, x) です。


機能ガイド

各機能の詳しい使い方はユーザーガイドを参照してください。

機能 できること ガイド
プロット plot() / cmap() / contour() で 1D/2D プロット → プロット
アニメーション gifplot() で GIF/HTML 生成、複数パネルレイアウト → アニメーション
パラメータ data.inp.nx, data.toml.species[0].wp → パラメータ
単位変換 data.unit.v.reverse(1.0), data.phisp[-1].val_si → 単位変換
境界メッシュ data.boundaries.mesh(), plot_surfaces へのオーバーレイ → 境界メッシュ
3D (PyVista) plot3d(mode="box"/"stream"/"quiver") → クイックスタート
リモート実行 Dask Actor で計算ノードに処理を委譲、ローカルは画像だけ → リモート実行

代表的な使い方

プロット

data.phisp[-1, 100, :, :].plot()                       # 2D カラーマップ
data.phisp[-1, 100, :, :].contour()                     # 等高線
data.nd1p[-1, 100, :, :].plot(norm="log", vmin=1e-3)    # 対数スケール
data.j1xy[-1, 100, :, :].plot()                          # ストリームライン
data.phisp[-1, :, 32, 32].plot()                         # 1D プロファイル

アニメーション

data.phisp[:, 100, :, :].gifplot()                                  # Jupyter インライン
data.phisp[:, 100, :, :].gifplot(action="save", filename="out.gif") # GIF 保存

単位変換

data.unit.v.trans(1.0)       # SI → EMSES
data.phisp[-1].val_si        # 全 3D 配列を SI [V] で取得

境界メッシュ

data.boundaries[0].mesh()                   # 個別境界の MeshSurface3D
data.phisp[-1].plot_surfaces(               # フィールド上にオーバーレイ
    ax=ax, surfaces=data.boundaries,
)

粒子データ

p4 = data.p4                               # 種4
p4.vx[0].val_si.to_series().hist(bins=200)  # 速度分布
追加出力の結合 / 入出力パスの分離
# 継続出力の結合
data = emout.Emout("output_dir", ad="auto")

# 入力ファイルと出力ディレクトリを分離
data = emout.Emout(input_path="/path/to/plasma.toml", output_directory="output_dir")

リモート実行 (Dask) — 実験的

HPC の計算ノードにデータ処理を委譲し、ログインノードにはプロット画像だけを返します。 コードの書き方はローカル実行と全く同じで、サーバーが起動していれば自動的にリモートになります。

# ターミナルでサーバーを起動(1 回だけ)
emout server start --partition gr20001a --memory 60G
# スクリプト / Jupyter — サーバーがあれば自動リモート、なければローカル
data.phisp[-1, :, 100, :].plot()    # 2D スライスだけ転送
plt.xlabel("x [m]")                 # ローカル matplotlib で追記可能

# 全操作をサーバーで実行(ローカルにはPNG画像のみ)
from emout.distributed import remote_figure

with remote_figure():
    data.phisp[-1, :, 100, :].plot()
    plt.axhline(y=50, color="red")
    plt.title("カスタムタイトル")

# open/close 形式 — 既存コードへの導入が容易
from emout.distributed import RemoteFigure

rf = RemoteFigure()
rf.open()
data.phisp[-1, :, 100, :].plot()
rf.close()

# Jupyter セルマジック — セル先頭に書くだけ
# %load_ext emout.distributed.remote_figure
# %%remote_figure
# data.phisp[-1, :, 100, :].plot()

backtrace の重い計算もサーバーで実行し、可視化パラメータだけ変えて何度でも再描画できます。

複数シミュレーションの比較も可能です:

data_a = emout.Emout("/sim_a")
data_b = emout.Emout("/sim_b")
result_a = data_a.backtrace.get_probabilities(...)
result_b = data_b.backtrace.get_probabilities(...)

with remote_figure(figsize=(12, 5)):
    plt.subplot(1, 2, 1)
    result_a.vxvz.plot()
    plt.subplot(1, 2, 2)
    result_b.vxvz.plot()

リモート実行ガイド

実験的機能(ポアソン方程式 / バックトレース)
# ポアソン方程式
from emout.utils import poisson
phi = poisson(rho, dx=dx, btypes=btypes, epsilon_0=cn.epsilon_0)

# バックトレース(要 vdist-solver-fortran)
result = data.backtrace.get_probabilities(x, y, z, vx, vy, vz, ispec=0)
result.vxvz.plot()

コントリビュート

バグ報告・機能提案・PR を歓迎します。

  • バグ / 質問: GitHub Issues に再現手順を添えて投稿してください
  • PR: main から作業ブランチを切り、pytest -q がグリーンの状態で送ってください
  • ドキュメント: README.md(日本語)と README.en.md(英語)は対応する形で維持されています。片方を更新したらもう片方にも反映してください

開発環境のセットアップやディレクトリ構成は AGENTS.md にまとまっています。


ライセンス

MIT License

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MD5 d1ad74909d579552773bee49b5049997
BLAKE2b-256 0db6e2ddb6f4038a77bc0930c56d91a42035febb2843f57630f76c1ba019af64

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