Данная публикация это начало цикла статей. Если вам интересно, скажите об этом, а если не интересно, цикл на этом и закончится, тогда просто смотрите ниже список необходимого программного обеспечения и примеры.

Также смотрите другие статьи цикла:

• Вводная статья со списком используемого программного обеспечения
• Показываем исходные данные
• 3D анимация и визуализация 4D данных
• Информативность визуализации
• Воксельные модели и сетчатые поверхности

Это не пошаговое руководство по визуализации трех- и четырехмерных данных, а подход к тому, как и чем это можно сделать и, притом, сделать качественно. Вероятно, многие из нас бывали в ситуациях, когда уже есть подготовленные с большим трудом данные, которые необходимо визуализировать, но неизвестно, как же это сделать так, чтобы не испортить все впечатление от выполненной работы. Существует много коммерческого программного обеспечения для этих целей, но мы будем рассматривать исключительно Open Source программы.

Сегодня вместо обсуждения геологических моделей мы посмотрим пример их программирования в среде Jupyter Notebook на языке Python 3 и с библиотеками Pandas, NumPy, SciPy, XArray, Dask Distributed, Numba, VTK, PyVista, Matplotlib. Это довольно простой ноутбук с поддержкой многопоточной работы и возможностью запуска локально и в кластере для обработки больших данных, отложенными вычислениями (ленивыми) и наглядной трехмерной визуализацией результатов. В самом деле, я постарался собрать разом целый набор сложных технических концепций и сделать их простыми. Для создания кластера на Amazon AWS смотрите скрипт AWS Init script for Jupyter Python GIS processing, предназначенный для единовременного создания набора инстансов и запуска планировщика ресурсов на главном инстансе.

Визуализация с помощью Visualization Toolkit(VTK) и PyVista это уже далеко не Matplotlib