#!/usr/bin/env python3
"""Отрисовка результатов ISE TCAD в стиле Sentaurus Visual — на Plotly.
Оформление скопировано с эталонных рисунков в методичках:
белый фон, дискретные цветовые полосы от синего через зелёный к красному,
тонкий чёрный контур прибора, подписи осей X и Y снаружи, и главное —
ось Y направлена ВНИЗ (у диода анод с y = -d/2 оказывается сверху).
import dfise, viz
g = dfise.read_grid("sh1_msh.grd")
d = dfise.read_dataset("sh1_des.dat", g)
fig = viz.field_map(g, d["SpaceCharge"], "SpaceCharge", units="cm^-3")
fig.write_html("charge.html")
"""
import re
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
from matplotlib.tri import Triangulation, LinearTriInterpolator
# Радуга SVisual: тёмно-синий → синий → голубой → зелёный → жёлтый → оранжевый → красный
RAINBOW = [
(0.00, "#00007f"), (0.12, "#0000ff"), (0.25, "#007fff"), (0.37, "#00ffff"),
(0.50, "#00ff7f"), (0.62, "#7fff00"), (0.75, "#ffff00"), (0.87, "#ff7f00"),
(1.00, "#ff0000"),
]
_AXIS = dict(showgrid=False, zeroline=False, ticks="outside", ticklen=6,
linecolor="black", linewidth=1, mirror=False, color="black",
tickfont=dict(size=15, color="black", family="serif"))
def read_plt(path):
"""Прочитать DF-ISE xyplot (.plt) — ВАХ, сечения, сигналы во времени."""
txt = open(path, "r", errors="replace").read()
names = re.findall(r'"([^"]+)"',
re.search(r"datasets\s*=\s*\[(.*?)\]", txt, re.S).group(1))
body = txt[txt.index("Data {") + 6:]
# файл может быть оборван, если расчёт не дошёл до конца — читаем что есть
if "}" in body:
body = body[:body.rindex("}")]
vals = np.array([float(x) for x in body.split()])
n = len(names)
vals = vals[:len(vals) // n * n].reshape(-1, n)
return {nm: vals[:, i] for i, nm in enumerate(names)}
def _boundary(grid, tri):
"""Рёбра, принадлежащие одному треугольнику, — внешний контур прибора."""
cnt = {}
for t in tri:
for a, b in ((t[0], t[1]), (t[1], t[2]), (t[2], t[0])):
cnt[(min(a, b), max(a, b))] = cnt.get((min(a, b), max(a, b)), 0) + 1
return [e for e, c in cnt.items() if c == 1]
def field_map(grid, values, title="", units="", levels=16, res=420,
show_mesh=False, show_contours=False, log=False, zrange=None,
width=900):
"""Двумерная карта скалярного поля в оформлении SVisual."""
import dfise
V = grid["vertices"]
tri = dfise.triangles(grid)
x, y = V[:, 0], V[:, 1]
z = np.asarray(values, dtype=float)
if log:
z = np.log10(np.abs(z) + 1e-30)
good = ~np.isnan(z)
zf = np.where(good, z, np.nanmean(z[good]))
T = Triangulation(x, y, tri)
interp = LinearTriInterpolator(T, zf)
gx = np.linspace(x.min(), x.max(), res)
gy = np.linspace(y.min(), y.max(), max(40, int(res * (np.ptp(y) / max(np.ptp(x), 1e-12)))))
GX, GY = np.meshgrid(gx, gy)
GZ = interp(GX, GY) # вне сетки — маска
GZ = np.where(GZ.mask, np.nan, GZ.data) if np.ma.isMaskedArray(GZ) else GZ
lo, hi = (np.nanmin(z), np.nanmax(z)) if zrange is None else zrange
if hi <= lo:
hi = lo + 1.0
step = (hi - lo) / levels
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Contour(
x=gx, y=gy, z=GZ, colorscale=RAINBOW,
contours=dict(start=lo, end=hi, size=step,
coloring="fill",
showlines=bool(show_contours)),
line=dict(width=1, color="black") if show_contours else dict(width=0),
colorbar=dict(title=dict(text=units, side="right"), thickness=14,
outlinecolor="black", outlinewidth=1,
tickfont=dict(size=11, family="serif")),
hovertemplate="x=%{x:.4g}
y=%{y:.4g}
%{z:.4g}",
))
if show_mesh:
mx, my = [], []
for t in tri:
for a, b in ((t[0], t[1]), (t[1], t[2]), (t[2], t[0])):
mx += [x[a], x[b], None]
my += [y[a], y[b], None]
fig.add_trace(go.Scatter(x=mx, y=my, mode="lines", hoverinfo="skip",
line=dict(color="rgba(0,0,0,0.45)", width=0.4),
showlegend=False))
bx, by = [], []
for a, b in _boundary(grid, tri):
bx += [x[a], x[b], None]
by += [y[a], y[b], None]
fig.add_trace(go.Scatter(x=bx, y=by, mode="lines", hoverinfo="skip",
line=dict(color="black", width=1.2), showlegend=False))
# Высота считается из пропорций прибора: SVisual сохраняет геометрию,
# но не оставляет вокруг пустого поля. Жёсткий scaleanchor этого не даёт —
# у вытянутого транзистора 15x2 он растянул бы картинку на пустоту.
dx, dy = np.ptp(x), np.ptp(y)
plot_w = width - 190
height = int(plot_w * (dy / dx)) + 115
height = max(260, min(height, 900))
lbl = dict(size=17, family="serif", color="black")
fig.update_layout(
title=dict(text=title, x=0.5, xanchor="center",
font=dict(size=12, family="serif", color="black")),
paper_bgcolor="white", plot_bgcolor="white", font=dict(color="black"),
margin=dict(l=70, r=20, t=45, b=60), width=width, height=height,
xaxis=dict(_AXIS, range=[x.min(), x.max()],
title=dict(text="X", font=lbl)),
# ось Y вниз — так рисует SVisual разрезы приборов
yaxis=dict(_AXIS, range=[y.max(), y.min()],
title=dict(text="Y", font=lbl)),
)
return fig
def xy_plot(curves, xlabel="", ylabel="", title="", logy=False):
"""График кривых: ВАХ, распределения в сечении, сигналы во времени.
curves — список (подпись, x, y).
"""
fig = go.Figure()
for name, cx, cy in curves:
fig.add_trace(go.Scatter(x=cx, y=cy, mode="lines", name=name,
line=dict(width=2)))
fig.update_layout(
title=dict(text=title, x=0.5, xanchor="center",
font=dict(size=13, family="serif")),
paper_bgcolor="white", plot_bgcolor="white",
margin=dict(l=80, r=25, t=50, b=60), width=820, height=560,
xaxis=dict(_AXIS, title=dict(text=xlabel, font=dict(size=15, family="serif")),
showgrid=True, gridcolor="#e6e6e6"),
yaxis=dict(_AXIS, title=dict(text=ylabel, font=dict(size=15, family="serif")),
showgrid=True, gridcolor="#e6e6e6",
type="log" if logy else "linear"),
legend=dict(bgcolor="rgba(255,255,255,0.8)", bordercolor="black",
borderwidth=1, font=dict(size=12, family="serif")),
)
return fig