标签：node int dic pipe 网求 print ax 给水管 cad
在课程设计过程中，数据处理往往让学生头痛。本该但是由电脑完成的工作强加于人，也难怪学生叫苦连天。尤其是在求节点流量时，虽然鸿业和天正等软件具备此功能，但有兴趣的同学可以从底层开发出属于自己的程序。这里给出我的一些方法，即根据cad作图输出.dxf文件，利用python的matplotlib作出节点流量图。当然，这里要用到一个另一个第三方库dxfgrabber。具体方法如下：
1、根据所给的城市道路图按照相关规范（干管或连接管之间的间距有规范）设计节点和管段。这里应该注意，节点一定要用cad的点命令画出，再用管线连接。
2、根据最高日最高时用水量的结果，执行程序，即可获得结果图
.dxf文件的图形如下：
代码如下：
1 '''根据管段流量算节点流量'''
2 import dxfgrabber
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 import numpy as np
5
6 dxf = dxfgrabber.readfile("C:\\1.dxf")
7 j = -1
8 pipe = []
9 coodinate = []
10 q_total = 1012-92#最高时用水量,(L/s),92为总集中流量
11 for e in dxf.entities:
12 if e.dxftype == 'LINE':
13 j += 1
14 start_node = [int(i) for i in list(e.start)]
15 end_node = [int(i) for i in list(e.end)]
16 length = int(((start_node[0] - end_node[0])**2 +
17 (start_node[1] - end_node[1])**2)**(0.5))
18 pipe.append([start_node, end_node, length])
19 #print([start_node, end_node, length])
20 elif e.dxftype == 'POINT':
21 coodinate.append([int(i) for i in e.point])
22 else:
23 None
24 #print(coodinate)
25
26 l_total = sum([i[2] for i in pipe])
27 q_specific = [q_total*i[2]/l_total for i in pipe]#管段流量列表
28 print(q_specific)
29
30 x=[]
31 y=[]
32 z=[]
33 node = []#节点坐标以两元素列表存在node中
34 j=-1
35 for i in coodinate:
36 j+=1
37 x.append(i[0])
38 y.append(i[1])
39 z.append(i[2])
40 node.append([int(x[j]), int(y[j]), int(z[j])])
41 #print(node[j])
42
43 dic = {}
44 for i in range(len(node)):
45 dic[i]=node[i]
46 print(dic)
47 for i in node:
48 for element in pipe:
49 None
50
51 dic_q = {k:0 for k in range(len(node))}
52 for k in dic.keys():
53 for p in range(len(pipe)):
54 if dic[k]==pipe[p][0]:
55 dic_q[k] += q_specific[p]/2
56 elif dic[k]==pipe[p][1]:
57 dic_q[k] += q_specific[p]/2
58 else:
59 None
60 print(dic_q)
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64
65 fig = plt.figure(1)
66 ax = fig.gca()
67
68 x = np.array(x)
69 y = np.array(y)
70 qtext = [i for i in dic_q.values()]
71 ax.scatter(x,y,c='r',marker='o')#print(x,y)
72 for i in range(len(pipe)):
73 ax.plot([pipe[i][0][0], pipe[i][1][0]], [pipe[i][0][1], pipe[i][1][1]], c='b')
74
75 for i in range(len(x)):
76 ax.annotate(int(qtext[i]), xy=(x[i],y[i]))
77
78 fig = plt.figure()
79 ax = fig.add_subplot(111)
80 for i in range(len(pipe)):
81 ax.plot([pipe[i][0][0], pipe[i][1][0]], [pipe[i][0][1], pipe[i][1][1]], c='b')
82 ax.annotate(pipe[i][2], xy=((pipe[i][0][0]+pipe[i][1][0])/2, (pipe[i][0][1]+pipe[i][1][1])/2))
83 plt.show
求节点流量程序
标签：node,int,dic,pipe,网求,print,ax,给水管,cad 来源： https://www.cnblogs.com/w-netboy/p/12185833.html
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