Merge branch 'master' of ssh://git.edgarpierre.fr:39529/m2cce/internship

swash/README.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# SWASH
+
+Ce dossier regroupe l'ensemble des scripts nécessaires à l'éxécution du modèle SWASH ainsi qu'au post-traitement des
+données.
+
+## Scripts
+
+### Animate
+
+`animate.py` permet d'obtenir une animation des résultats de SWASH.
+
+```python -m processing.animate [-c CONFIG]```
+
+* `-c CONFIG` : choix du fichier de configuration
+
+```
+[post]
+inp : dossier contenant les données d'entrée
+out : dossier de sortie
+```
+
+### Mat Npz
+
+`mat_npz` permet de convertir les données de sortie de SWASH en données Numpy plus facile à exploiter en Python.
+
+```python -m processing.mat_npz [-c CONFIG]```
+
+* `-c CONFIG` : choix du fichier de configuration
+
+```
+[swash]
+out : dossier de sortie de swash
+
+[post]
+inp : dossier de sortie pour les données numpy
+```

swash/processing/animate.py

@@ -20,7 +20,6 @@ config = configparser.ConfigParser()
 config.read(args.config)
 
 inp = pathlib.Path(config.get("post", "inp"))
-root = pathlib.Path(config.get("swash", "out"))
 out = pathlib.Path(config.get("post", "out"))
 out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 

swash/processing/layers.py

@@ -1,90 +0,0 @@
-import argparse
-import configparser
-import logging
-import pathlib
-
-import matplotlib.animation as animation
-import matplotlib.pyplot as plt
-import numpy as np
-
-parser = argparse.ArgumentParser(description="Animate swash output")
-parser.add_argument("-v", "--verbose", action="count", default=0)
-parser.add_argument("-c", "--config", default="config.ini")
-args = parser.parse_args()
-
-logging.basicConfig(level=max((10, 20 - 10 * args.verbose)))
-log = logging.getLogger("post")
-
-log.info("Starting post-processing")
-config = configparser.ConfigParser()
-config.read(args.config)
-
-inp = pathlib.Path(config.get("post", "inp"))
-root = pathlib.Path(config.get("swash", "out"))
-out = pathlib.Path(config.get("post", "out"))
-out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
-
-def data(var):
-    return np.load(inp.joinpath(f"{var}.npy"))
-
-
-x = data("xp")
-t = data("tsec")
-
-watl = data("watl")
-botl = data("botl")
-zk = data("zk")
-velk = data("velk")
-vz = data("vz")
-
-wl = np.maximum(watl, -botl)
-# print(x.size, -np.arange(0, 1 * bathy.hstru.size, 1)[::-1].size)
-
-fig, ax = plt.subplots()
-# ax.plot(x, -botl, c="k")
-# ax.fill_between(
-#    x, -botl, -data["botl"] + bathy.hstru, color="k", alpha=0.2
-# )
-
-n = 0
-vk = np.sqrt((velk[n] ** 2).sum(axis=1))
-# print(vk.shape)
-# plt.imshow(vk)
-# plt.colorbar()
-
-lines = ax.plot(x, zk[n].T, c="#0066cc")
-quiv = []
-for i in range(len(lines) - 1):
-    quiv.append(
-        ax.quiver(
-            x[::50],
-            (zk[n, i, ::50] + zk[n, i + 1, ::50]) / 2,
-            velk[n, i, 0, ::50],
-            vz[n, i, ::50],
-            units="dots",
-            width=2,
-            scale=0.05,
-        )
-    )
-
-ax.autoscale(True, "w", True)
-ax.set_ylim(top=15)
-
-
-def animate(k):
-    for i, q in enumerate(quiv):
-        q.set_UVC(
-            velk[k, i, 0, ::50],
-            vz[k, i, ::50],
-        )
-    for i, l in enumerate(lines):
-        l.set_ydata(zk[k, i])
-    return *quiv, *lines
-
-
-ani = animation.FuncAnimation(
-    fig, animate, frames=wl[:, 0].size, interval=20, blit=True
-)
-
-ani.save(out.joinpath("layers.mp4"))