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インストール

pip install emout

3D 可視化（PyVista）を使う場合:

pip install "emout[pyvista]"

シミュレーションデータの読み込み

import emout

data = emout.Emout("output_dir")

Emout はディレクトリ内の HDF5 ファイルとパラメータファイル（plasma.inp または plasma.toml）をスキャンします。 変数名は EMSES のファイル名規則から自動的に解決されます:

属性	ファイルパターン	説明
data.phisp	phisp00_0000.h5	静電ポテンシャル
data.nd1p	nd1p00_0000.h5	種1 の数密度
data.j1x	j1x00_0000.h5	種1 の電流密度 (x成分)
data.ex	ex00_0000.h5	電場 (x成分)
data.bz	bz00_0000.h5	磁場 (z成分)
data.rex	ex から再配置	再配置された電場 (x成分)
data.j1xy	j1x + j1y	2D ベクトル（自動結合）
data.j1xyz	j1x + j1y + j1z	3D ベクトル（自動結合）
data.icur	icur（テキスト）	電流データ（pandas DataFrame）
data.pbody	pbody（テキスト）	導体データ（pandas DataFrame）

各属性は時系列オブジェクトです。タイムステップでインデックスすると NumPy 互換の配列を返します:

len(data.phisp)       # タイムステップ数
data.phisp[0].shape   # (nz, ny, nx)
data.phisp[-1]        # 最終ステップ

最初のプロット

# 最終ステップの xz 平面（y = ny/2）の電位 2D カラーマップ
data.phisp[-1, :, data.inp.ny // 2, :].plot()

スライスの軸順序は (t, z, y, x) です。2D または 1D にスライスした後、.plot() を呼ぶだけで SI 単位付きの図が表示されます。

追加出力の結合

シミュレーションが追加ディレクトリに継続出力した場合:

# 自動検出
data = emout.Emout("output_dir", ad="auto")

# 手動指定
data = emout.Emout("output_dir", append_directories=["output_dir_2", "output_dir_3"])

粒子データ

EMSES の粒子出力は種ごとに自動グルーピングされます:

p4 = data.p4              # 種4
p4.x, p4.y, p4.z          # 位置の時系列
p4.vx, p4.vy, p4.vz       # 速度の時系列
p4.tid                     # トレース ID

# pandas Series に変換
data.p4.vx[0].val_si.to_series().hist(bins=200)