# 一维网格基础

本教程介绍一维网格的处理方式，以及一维网格与二维网格之间的交互。

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以下保留原笔记本的代码和已保存输出；转换过程中未重新执行代码。

首先导入所需的库。

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from meshkernel import Mesh1d, GeometryList, MakeGridParameters, MeshKernel
```

首先，使用正弦函数上的八个点描述一维网格。原说明写为六个点，此处按下方 `np.linspace(..., 8)` 代码修正。

```python
node_x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 8)
node_y = np.sin(node_x)
```

为了形成一条连续的折线，将每个点与下一个点相连。

```python
edge_nodes = np.zeros(node_x.size * 2, np.int32)
edge_index = 0
for node_index in range(node_x.size - 1):
    edge_nodes[edge_index] = node_index
    edge_index += 1
    edge_nodes[edge_index] = node_index + 1
    edge_index += 1
```

然后创建 `Mesh1d` 实例。

```python
mesh1d_input = Mesh1d(node_x, node_y, edge_nodes)
```

创建 `MeshKernel` 实例。

```python
mk = MeshKernel()
```

使用 `curvilinear_compute_rectangular_grid` 方法创建一个简单的曲线网格。该方法的完整参数请参阅相应文档。

```python
make_grid_parameters = MakeGridParameters()
make_grid_parameters.num_columns = 7
make_grid_parameters.num_rows = 3
make_grid_parameters.angle = 0.0
make_grid_parameters.origin_x = -0.1
make_grid_parameters.origin_y = -1.5
make_grid_parameters.block_size_x = 1.0
make_grid_parameters.block_size_y = 1.0

mk.curvilinear_compute_rectangular_grid(make_grid_parameters)
```

将曲线网格转换为非结构 `mesh2d`，并从 `MeshKernel` 中获取该网格。

```python
mk.curvilinear_convert_to_mesh2d()
mesh2d_input = mk.mesh2d_get()
```

设置 `mesh1d`。

```python
mk.mesh1d_set(mesh1d_input)
```

当前网格如下图所示：

```python
fig, ax = plt.subplots()

mesh1d_input.plot_edges(ax, color="blue")
mesh2d_input.plot_edges(ax, color="black")
```

![单元格 18 的绘图输出](images/02_mesh1d_basics_18_0.png)

同时使用一维和二维网格时，通常需要在它们之间建立连接（contacts）。

所有连接计算方法都需要节点掩码，用于确定哪些一维节点应参与连接。

本例考虑所有节点。

```python
node_mask = np.full(mesh1d_input.node_x.size, True)
```

调用 `contacts_compute_multiple` 方法建立连接。

```python
mk.contacts_compute_multiple(node_mask)
```

然后从 `MeshKernel` 实例中获取状态。

```python
mesh1d_output_0 = mk.mesh1d_get()
mesh2d_output_0 = mk.mesh2d_get()
contacts_output_0 = mk.contacts_get()
```

可以看到，一维节点与二维网格面之间已经建立了连接。

```python
fig, ax = plt.subplots()
mesh1d_output_0.plot_edges(ax, color="blue")
mesh2d_output_0.plot_edges(ax, color="black")
contacts_output_0.plot_edges(ax, mesh1d_output_0, mesh2d_output_0, color="red")
```

![单元格 26 的绘图输出](images/02_mesh1d_basics_26_0.png)