VTK TemporalDataSet Python 代码示例：创建和操作时间序列数据集

以下是一个使用 'vtkTemporalDataSet' 的示例代码，它演示了如何创建和操作一个时间序列数据集：

import vtk

# 创建一个时间序列数据集
dataset = vtk.vtkTemporalDataSet()

# 添加时间步骤
for i in range(10):
    # 创建一个网格数据集
    grid = vtk.vtkStructuredGrid()
    points = vtk.vtkPoints()

    # 添加节点
    for x in range(10):
        for y in range(10):
            points.InsertNextPoint(x, y, i)

    grid.SetPoints(points)

    # 添加数据集到时间序列数据集中
    dataset.SetDataSet(i, grid)

# 访问时间序列数据集中的数据
for i in range(dataset.GetNumberOfTimeSteps()):
    # 获取数据集
    grid = vtk.vtkStructuredGrid.SafeDownCast(dataset.GetDataSet(i))
    if grid:
        # 访问节点数据
        points = grid.GetPoints()
        for j in range(points.GetNumberOfPoints()):
            x, y, z = points.GetPoint(j)
            print(f'Step {i}, Point {j}: ({x}, {y}, {z})')

在这个例子中，我们创建了一个时间序列数据集，其中包含 10 个时间步骤。每个时间步骤都包含一个 'vtkStructuredGrid' 数据集，表示一个网格。我们还展示了如何访问时间序列数据集中的数据，以及如何访问每个网格数据集中的节点数据。