python讀取abaqus矩陣文件的案例
01 用Python讀取和寫入wav聲音文件
01 用python讀取wav聲音文件（使用wave模塊）
import numpy as np #載入numpy庫
import matplotlib.pyplot as plt #載入matplotlib庫的pyplot模塊
import wave #載入wave模塊
f=wave.open(r'E:\abearing\rotor.wav','rb') #打開wav文件
nchannels,sampwidth,framerate,nframes=f.getparams()[:4] #獲取wav文件的聲道數，量化位數，采樣率，總采樣點
f.setpos(10*framerate) #定位采樣點的開始位置，第10秒
s_data=f.readframes(20*framerate) #讀取開始位置以后的采樣點，后20秒
f.close()
w_data=np.fromstring(s_data,dtype=np.short) #將字符串轉化為數值
w_data.shape=(-1,nchannels) #將一維數組轉化為兩列數組
time=np.arange(10*framerate,30*framerate)/framerate #定義時間點
plt.subplot(211) #子圖1
plt.plot(time,w_data[:,0],c='blue')
plt.subplot(212) #子圖2
plt.plot(time,w_data[:,1],c='green')
plt.xlabel('time(second)') #X軸的標簽
02 用python寫入wav聲音文件
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as
展開 定制界面讀取 txt 文件并且繪圖（python）
摘要：本文主要使用tkinter定制GUI，讀取txt文件，使用matplotlib繪圖。
定制界面讀取wav文件并且繪圖（python）
摘要：本文主要使用tkinter定制GUI，使用wave讀取wav文件，使用matplotlib繪圖。
Abaqus二次開發讀取變形后的節點坐標并輸出到txt文件中。讀取模態頻率到txt 文件中。 ￥10
有時候在abaqus中，我們需要知道某一個集合中的節點變形后的坐標。以此為輸入來進行一些研究。這里我用一個自編函數，將節點集合變形后的坐標寫入到一個txt文件中。格式化的寫入文件，方便用此坐標來進行計算研究。
同樣有時候，需要將計算的模態頻率值提取出來。同樣用一個函數將模態頻率提取出來，放進txt文件中，方便后續研究。
讀取的節點結果如下圖所示：
讀取ABAQUS結果文件中的單元應變能并輸出至excel文件的處理腳本 ￥1
腳本內容如題。
ABAQUS批量提交Job與Python讀取ODB結果應力應變數據
該網友的問題，實際上是兩個問題：
問題1是如何批量提交job；
問題2是如何從ODB結果文件中讀取計算結果數據。
因此本文也從兩個方面來進行介紹。
問題1
如何批量提交job——計算任務
批量提交計算任務這個問題實際上是老生常談了，可以用兩種基本的方式實現。
方法1：
在cmd中使用命令行的方式，這種方式也可以保存為bat文件的方式運行，這個方式我并不常用，可參考幫助文檔中的如下部分，很詳細。
方法2
采用python程序進行批量提交
如果你的若干個job已經在job界面建好了，并且打算每算完一個job自動的進行后處理的話，采用python腳本會很方便。
展開 Abaqus二次開發之Python腳本讀取場輸出位移
本次腳本將要指定數據庫文件，并輸出指定位置（set）的位移信息。
編程思路：
寫注釋行，盡量詳細解釋腳本語句，增強可移植性；
導入相應模塊；
本次實例要輸出場輸出位移信息，必須訪問分析步、幀；
創建對象時，分步創建多個變量表示對象（推薦）：
創建變量表示odb對象，打開輸出數據庫；
創建變量表示第一個分析步；
創建變量表示第一個分析步的最后一幀；
創建變量表示節點集；（本次案例節點集只有一個節點）
創建變量表示訪問第一個分析步最后一幀的位移U.
操作腳本如下：
結果如下：
Node label: 1000
Displacement in X direction: -7.891572e-34
Displacement in Y direction: -76.45553
Displacement: 76.4555282593
注：本文中涉及的模型文件和完整腳本文件可在Up的公眾號：易木木響叮當，中回復“讀取場輸出數據”自動獲取。
展開 python 源文件 ——“面向對象“的 ABAQUS PYTHON 二次開發體驗 ￥5
本文的 python 源文件是《神乎其技！“面向對象“的 ABAQUS PYTHON 二次開發體驗》（https://www.yqgqt.org.cn/content/post/441445）一文中的源代碼。
原文有源代碼的截圖，如果對 python 熟悉，可以自己照著敲一遍（代碼不多，也有助于理解），如果不熟悉 python 建議在這里付費下載。因為自己敲代碼可能會遇到“縮進空格、標點輸入法、輸入錯誤”的小困擾，導致無法運行代碼，先下載體驗再去理解會更節省時間。
注意：下載源文件之后，要把后綴的“.txt”去掉。（.py 文件不支持上傳）
展開 使用python進行ABAQUS批處理，自動識別文件夾內的待處理inp文件 ￥10
筆者以前使用的是nastran求解器，最近剛開始接觸ABAQUS求解器，如有錯誤之處，希望各位大俠指教！
平時工作中，有時會接手好多項目，或者一個項目需要使用不同的參數進行分析，并且如果涉及非線性的分析會耗時很久，為了有效的利用時間，我決定下班的時間讓工作站自動計算，計算完成后工作站關機，并在此基礎上，構思了使用Python自動識別工作文件夾內的待計算inp文件然后順序提交求解。
程序描述：
獲取當前工作目錄后，創建用于存放結算結果的Result文件夾；
獲取當前文件夾的文件信息列表，并對該信息列表進行遍歷提交；
遍歷操作：如果這個文件是inp文件，則根據該文件提交ABAQUS求解，提取其文件名并將名字中的'.'替換為'-'（該替換是因為在使用CAE GUI提交的時候不允許有'.'，使用非ABAQUS前處理生成inp的時候文件名有可能會帶有ABAQUS提交計算時的非法字符）；
重新獲取當前文件夾的文件信息，并根據后綴類型進行保存或刪除，'.inp' '.sta' '.odb''.msg'被保存，其余的刪除，如果需要保存別的類型文件，就在類型判斷中添加即可；
工作站自動關機，如果不需要自動關機，那么可以將程序的最后兩行使用#進行注釋化或者刪除。
由于我并未選擇保留py文件，所以注意該程序的備份。
使用方法：
新建一個文件夾，將需要計算的inp文件與用于提交求解的py文件復制進去；
打開ABAQUS command，將當前工作目錄設置為1中建立的文件夾；
使用命令abaqu cae noGUI=python_BatchAbaqus.py進行求解。
展開 abaqus 2017屈曲分析后處理odb轉vtu python文件 ￥100
（1）abaqus 2017屈曲分析后處理odb轉vtu python文件
（2）單元介紹
##############################################后處理函數
# CAX3: 三節點三角形單元，用于二維和三維分析。
# CAX4R: 四節點四邊形單元，用于二維和三維分析。
# C3D8: 八節點六面體單元，用于三維分析。
# C3D8R: 八節點六面體單元，具有簡化的積分方案，用于三維分析。
# C3D6: 六節點楔形單元，用于三維分析。
# C3D4: 四節點四面體單元，用于三維分析。
# S4: 四節點殼單元，用于二維和三維分析。
# S3: 三節點殼單元，用于二維和三維分析。
展開 基于python編程操作ABAQUS輸入文件生成PD3D單元顆粒
在空間中生成剛性顆粒（注意是剛性顆粒）有下列幾種方法：
1.修改關鍵字，構建粒子生成器模型生成隨機分布剛性顆粒
2.使用python語言直接在ABAQUS中生成顆粒，并進行剛體綁定，使其成為剛性顆粒，或者直接生成解析剛體或離散剛體。
方法1生成顆粒的隨機性較好，操作簡單。方法2直接在ABAQUS界面生成顆粒，當所需顆粒數量以萬為計量單位時，在前處理界面時就會卡死，對顯卡要求極高。因此，在僅考慮到這些弊端情況下，就已經使研究人員頭皮發麻，無從下手。
在一些特定應用場合下，比如所需顆粒數量數以萬計，我們只能采用方法1生成顆粒，但我們不僅僅是需要顆粒，還需將這些顆粒與其它模型進行耦合求解計算，這個時候粒子生成器就會有局限性。此外，考慮到顆粒在空間中排布的多樣性，比如最典型的高斯分布，那么粒子生成器很難做到一步到位生成所需分布特征的顆粒。
我們今天介紹的通過python編程操作ABAQUS輸入文件生成PD3D單元顆粒，其可操作性更強，我們可以不采用粒子生成器內部定義的隨機算法生成顆粒，用戶可以根據需求自定義顆粒分布算法，以契合實際工況。此外，可省去粒子生成顆粒的分析步，直接進行工況建模求解計算。
本貼只是個人興趣，只提供思路，不提供源碼，用戶需了解ABAQUS的inp文件的書寫規則、python操作文件語法和生成顆粒的底層邏輯(分布模型)。感興趣的可以私信，提供編寫思路。
下面我們采用這一方法生成直徑2mm、3mm、4mm和5mm的混合顆粒，數量為1000。具體生成結果如下圖所示。
展開 
Abaqus采用Python 處理多個odb文件輸出excel ￥3
Python腳本操作ODB文件進行計算結果數據提取方面具有快速高效的優勢。
因計算要求，需計算大量模型，得到的數量居多的結果文件，目前網上很多代碼均針對單一odb文件的結果進行處理，并未有針對多模型，多數據進行輸出到excel表格的。故針對此需要編寫了python代碼。
Abaqus采用Python腳本提取ODB信息，輸出為VTK的UnstructureGrid文件格式 ￥49.99
在有些場景下，需要將Abaqus計算結果提取出來保存為VTK格式，用于一些可視化和數據處理（VTK在可視化這方面還是強大）。最近寫了兩個腳本，一個是保存VTK非結構網格格式的文件，一個是提取Abaqus計算結果中的網格信息、field信息，將兩個腳本結合起來就可以實現提取ODB中的信息，并保存成為VTK非結構網格文件，當然，還是需要有Abaqus環境。
注意：提取ODB信息的那個腳本目前僅僅是針對我自己提供的那個算例，有能力的朋友完全可以修改一下用于自己的情況。寫VTK非結構網格文件的那個腳本目前應該沒有太大的bug。ODB信息的提取還是需要有Abaqus環境，并不是解析二進制文件。請看清楚再確定是否需要。
之所以做這個，還是希望慢慢完善，從而積累出一定數量的腳本，用于ODB數據的提取。
以下是abaqus中的網格和云圖，和用paraview查看的vtk文件的網格和云圖：
展開 Abaqus-利用python處理有多個instances的odb文件，得到inp模型數據用于前處理
在一些情況下，odb文件中包含有多個instances，instances之間會有節點和單元是重合。很多情況下需要得到該odb模型數據，并將其導入hypermesh進行前處理。如果直接從abaqus中得到odb模型數據的inp輸入導入到hypermesh中，會有重合節點和單元報錯，然而利用python可以解決該問題。
源文件 —— 實戰！！面向對象 ABAQUS PYTHON 二次開發，加筋土擋墻參數化建模工具 ￥20
加筋土擋墻建模，“面向對象”ABAQUS PYTHON 二次開發》（https://www.yqgqt.org.cn/content/post/441859）的源文件。
源文件的使用：
將下載的 .pyc 文件放到類似這樣的路徑下 “D:\SIMULIA\CAE\2019\win_b64\code\python2.7\lib”。使用說明參考上述《實戰》一文，視頻演示如下。
源文件版本說明：
在 CAE 命令行導入 geogrid ，并實例化之后，輸入以下命令，可以看到建模工具的版本信息。
# 導入 geogrid
from geogrid import *
# 實例化
g = geogrid( )
# 查看版本信息
g.version
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加筋土擋墻參數化建模工具的說明：
（內容待續）
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