line
- pyheatintegration.line.convert_to_excel_data(lines_: list[tuple[tuple[float, float], tuple[float, float]]]) tuple[list[float], list[float]]
直線のリストをx座標のリストとy座標のリストに変換します。
- パラメータ
lines (list[Line]) -- 直線のリスト
- 戻り値
x座標のリストとy座標のリスト
- 戻り値の型
typle[list[float], list[float]]
サンプル
>>> convert_to_excel_data([((0, 0), (1, 2)), ((1, 2), (3, 3)), ((3, 3), (4, 5))]) ([0, 1, 3, 4], [0, 2, 3, 5]) >>> convert_to_excel_data([((0, 0), (1, 2)), ((1, 0), (2, 2))]) ([0, 1, 1, 2], [0, 2, 0, 2])
- pyheatintegration.line.extract_x(lines: list[tuple[tuple[float, float], tuple[float, float]]]) list[float]
xy座標系における複数の直線から重複のないxの値を返します。
- パラメータ
lines (list[Line]) -- 直線。
- 戻り値
x座標の値。
- 戻り値の型
list[float]
サンプル
>>> extract_x([((0, 0), (1, 1)), ((1, 1), (2, 2)), ((2, 2), (3, 5)), ((3, 3), (5, 8))]) [0, 1, 2, 3, 5]
- pyheatintegration.line.y_range(lines: list[tuple[tuple[float, float], tuple[float, float]]]) tuple[float, float]
xy座標系における複数の直線からyの最小値と最大値を返します。
直線は広義単調増加であることを期待しています。
- パラメータ
list[Line] (lines) -- 直線。
- 戻り値
最小値と最大値。
- 戻り値の型
tuple[float, float]
サンプル
>>> y_range([((0, 0), (1, 1)), ((1, 1), (2, 2)), ((2, 2), (3, 5)), ((3, 3), (5, 8))]) (0, 8)