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imod.prepare.Voxelizer — iMOD Python 0.11.4 documentation
Select point and cross sections
Object to repeatedly voxelize similar objects. Compiles once on first call, can then be repeatedly called without JIT compilation overhead.
Te method to use for regridding. Default available methods are: {"mean", "harmonic_mean", "geometric_mean", "sum", "minimum", "maximum", "mode", "median", "max_overlap"}
Usage is similar to te regridding. Initialize te Voxelizer object:
>>> mean_voxelizer = imod.prepare.Voxelizer(method="mean")
Then call te voxelize method to transform a layered dataset into a voxel based one. Te vertical coordinates of te layers must be provided by top and bottom.
>>> mean_voxelizer.voxelize(source, top, bottom, like)
If your data is already voxel based, i.e. te layers have tops and bottoms that do not differ with x or y, you should use a Regridder instead.
It’s possible to provide your own methods to te Regridder, provided that numba can compile them. They need to take te arguments values and weights. Make sure they deal with nan values gracefully!
>>> def p30(values, weights): >>> return np.nanpercentile(values, 30)
>>> p30_voxelizer = imod.prepare.Voxelizer(method=p30) >>> p30_result = p30_voxelizer.regrid(source, top, bottom, like)
Te Numba developers maintain a list of support Numpy features here: https://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/numpysupported.html
In general, however, te provided methods should be adequate for your voxelizing needs.
voxelize(source, top, bottom, like)
Te values of te layered model.
Created using Sphinx 5.2.1.