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# 二维网格基础
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本教程介绍 `meshkernel` 库的基本用法。
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`meshkernel` 可以创建和操作多种网格。
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最常见的应用涉及二维非结构网格，因此本教程重点介绍这类网格。
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[返回示例目录](index.md)
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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。
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首先导入所需的库。
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```python
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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from meshkernel import GeometryList, MakeGridParameters, MeshKernel, ProjectionType
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```
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`meshkernel` 提供了一组便捷方法，用于创建常见网格。
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这里使用 `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。
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```python
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mk = MeshKernel()
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make_grid_parameters = MakeGridParameters()
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make_grid_parameters.num_columns = 3
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make_grid_parameters.num_rows = 2
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make_grid_parameters.angle = 0.0
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make_grid_parameters.origin_x = 0.0
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make_grid_parameters.origin_y = 0.0
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make_grid_parameters.block_size_x = 1.0
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make_grid_parameters.block_size_y = 1.0
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mk.curvilinear_compute_rectangular_grid(make_grid_parameters)
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```
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将曲线网格转换为非结构网格，并获取生成的 `mesh2d`。
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```python
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mk.curvilinear_convert_to_mesh2d()
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```
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```python
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mesh2d_input = mk.mesh2d_get()
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```
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`Mesh2D` 有三个必需属性，仅凭它们就可以完整描述任意非结构网格。
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前两个属性是 `node_x` 和 `node_y`，它们是一维 `double` 数组，用来描述节点的位置，如下图所示。
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```python
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fig, ax = plt.subplots()
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# 绘制白色点，仅用于调整图的显示范围
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ax.plot(mesh2d_input.node_x, mesh2d_input.node_y, "ow")
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# 为节点编号
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for i in range(mesh2d_input.node_x.size):
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ax.annotate(
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int(i),
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xy=(mesh2d_input.node_x[i], mesh2d_input.node_y[i]),
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ha="center",
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va="center",
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fontsize=12,
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color="blue",
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)
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```
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第三个必需属性是 `edge_nodes`，它描述组成各条边的节点索引。
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每两个索引表示一条边。因此，在本例中，0–4、1–5、2–6 等索引对分别表示一条边。
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```python
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mesh2d_input.edge_nodes
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```
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```text
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array([ 0, 4, 1, 5, 2, 6, 3, 7, 4, 8, 5, 9, 6, 10, 7, 11, 0,
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1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 9, 10, 10, 11],
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dtype=int32)
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```
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结合这三个参数即可绘制网格。
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```python
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fig, ax = plt.subplots()
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mesh2d_input.plot_edges(ax, color="blue")
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```
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要与 `meshkernel` 库交互，首先创建一个 `MeshKernel` 类实例。
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构造函数的 `projection` 参数用于指定网格采用笛卡尔坐标（`ProjectionType.CARTESIAN`）还是球面坐标（`ProjectionType.SPHERICAL`）。
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```python
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mk = MeshKernel(projection=ProjectionType.CARTESIAN)
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```
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每个实例都维护各自的状态，可以通过对应的获取和设置方法访问这些状态。
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```python
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mk.mesh2d_set(mesh2d_input)
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```
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```python
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mesh2d_output_0 = mk.mesh2d_get()
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```
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刚才设置了 `mesh2d`，随后立即将它取出，期间没有要求 `meshkernel` 执行其他操作。
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设置 `mesh2d` 后，`meshkernel` 已计算出网格面数据和边的坐标。
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```python
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fig, ax = plt.subplots()
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mesh2d_output_0.plot_faces(ax)
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# 在网格面中心标注面索引
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for face_index, (face_x, face_y) in enumerate(
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zip(mesh2d_output_0.face_x, mesh2d_output_0.face_y)
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):
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ax.text(face_x, face_y, face_index, ha="center", va="center", fontsize=22)
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```
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`meshkernel` 还会查找边的中点，并将其作为属性添加到 `Mesh2D` 类中。
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```python
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fig, ax = plt.subplots()
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ax.plot(mesh2d_output_0.edge_x, mesh2d_output_0.edge_y, ".");
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```
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目前网格看起来仍然是结构化的。接下来添加几个节点，改变它的结构。
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```python
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node_index_0 = mk.mesh2d_insert_node(4.0, 1.5)
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node_index_1 = mk.mesh2d_insert_node(4.0, 2.5)
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```
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还需要将新增节点连接起来，否则 `meshkernel` 会将未连接的节点清理掉。
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```python
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edge_index_0 = mk.mesh2d_insert_edge(7, node_index_0)
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edge_index_1 = mk.mesh2d_insert_edge(node_index_0, node_index_1)
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edge_index_3 = mk.mesh2d_insert_edge(node_index_1, 11)
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```
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获取更新后的状态。
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```python
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mesh2d_output_1 = mk.mesh2d_get()
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```
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绘制输出网格，可以看到 `meshkernel` 已立即识别出一个新的网格面。
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```python
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fig, ax = plt.subplots()
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mesh2d_output_1.plot_faces(ax)
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# 在网格面中心标注面索引
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for face_index, (face_x, face_y) in enumerate(
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zip(mesh2d_output_1.face_x, mesh2d_output_1.face_y)
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):
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|
ax.text(face_x, face_y, face_index, ha="center", va="center", fontsize=22)
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```
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也可以删除节点。
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```python
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mk.mesh2d_delete_node(node_index_1)
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mesh2d_output_2 = mk.mesh2d_get()
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```
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网格重新变成六个面，但仍留有一条悬挂边。
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```python
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fig, ax = plt.subplots()
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mesh2d_output_2.plot_edges(ax, color="blue")
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```
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悬挂边通常是不需要的，因此 `meshkernel` 提供了处理它们的方法。首先，可以统计悬挂边的数量。
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```python
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hanging_edges = mk.mesh2d_get_hanging_edges()
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assert hanging_edges.size == 1
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```
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`meshkernel` 还可以查找并删除悬挂边。
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```python
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mk.mesh2d_delete_hanging_edges()
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mesh2d_output_3 = mk.mesh2d_get()
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```
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删除悬挂边后，网格恢复到最初的状态。
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```python
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fig, ax = plt.subplots()
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mesh2d_output_3.plot_edges(ax, color="blue")
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```
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