Что такое сетка кладочная: Где применить кладочную сетку?

Содержание

цена за штуку, характеристики, фото

Сетка арматурная, кладочная, применяется для армирования кирпичной кладки при возведении стен и перегородок. При армировании сеткой кирпичных стен повышается их несущая способность, обеспечивается монолитность отдельных частей зданий и сооружений, что обеспечивает их более долгую и надежную эксплуатацию. Также может использоваться для армирования дорожных покрытий, для изготовления клеток, под штукатурку стен.

Преимущества

Постоянное наличие сетки на складе под любые потребности покупателя
Экологическая безопасность, позволяющая использовать сетку при строительстве жилых помещений
Строгое соответствие качества продукции всем требованиям
Производство сетки осуществляется на современных автоматических линиях высокой производительности. Изготавливается путем точечной сварки отрезков проволоки расположенных с определенным шагом перпендикулярно друг другу.

Состав

рифленая проволока ВР-1 диаметром 3,5 – 3,8 мм.

Условия доставки и возможные услуги:

Сетка кладочная 50х50 мм d3,5-3,8 мм 0,51х2 м в Санкт-Петербурге представлен в интернет-магазине Петрович по отличной цене. Перед оформлением онлайн заказа рекомендуем ознакомиться с описанием, характеристиками, отзывами.Купить сетка кладочная 50х50 мм d3,5-3,8 мм 0,51х2 м в интернет-магазине Петрович в Санкт-Петербурге.Оформить и оплатить заказ можно на официальном сайте Петрович. Условия продажи, доставки и цены на товар сетка кладочная 50х50 мм d3,5-3,8 мм 0,51х2 м действительны в Санкт-Петербурге.

Сетка кладочная широко применяется как в индивидуальном, так и в промышленном строительстве для повышения прочности и долговечности конструкций. Это металлоизделие, состоящее из прутков, сваренных перпендикулярно друг другу. С ее помощью армируется как кирпичная кладка, так и бетонные конструкции, она используется для повышения качества внутренних и внешних отделочных работ.

В Python meshgrid — это функция, которая создает прямоугольную сетку из 2 заданных одномерных массивов, обозначающих матричную или декартову индексацию. Он вдохновлен MATLAB. Эта функция meshgrid предоставляется модулем numpy. Матрицы координат возвращаются из векторов координат. В этом мы подробно обсудим функцию meshgrid.

 numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)

Если для параметров sparse и copy установлено значение False, будут возвращены несмежные массивы. Более того, 1 или более элементов широковещательного массива могут указывать на одну ячейку памяти. Копии массивов должны быть сделаны в первую очередь, если запись должна выполняться в массивы. Возвращаемое значение: длина координаты из векторов координат.

 importnumpy as np

 n1, n2 = (5, 3)

 а = np.linspace(0, 1, n1)
b = np.linspace(0, 1, n2)

 aa, bb = np.meshgrid(a, b)

 печать(аа)
print(bb)

 импортировать numpy как np
n1, n2 = (5, 3)
а = np.linspace (0, 1, n1)
б = np.linspace (0, 1, n2)
аа, бб = np.meshgrid(а, б)
печать (аа)
печать (бб)

В этой программе модули numpy должны быть импортированы с псевдонимом как np. Затем создаются две переменные n1 и n2, которым присвоены значения 5 и 3. После этого также создаются два массива a и b с помощью функции linspace(). Затем две переменные aa и bb используются для присвоения возвращаемого значения meshgrid. В функцию передаются оба массива a и b. Наконец, печатаются значения aa и bb. При выполнении кода будут отображены два массива, которые также состоят из длины координат и векторов координат. Координаты, заданные как выходные данные meshgrid, также могут использоваться для построения графиков функций, заданных в диапазоне координат.

 импортировать numpy как np
л = np.linspace (-7, -1, 9)
k = np.linspace(-6, -2, 11)
x1, y1 = np.meshgrid(l, k)
print("x1 равно :")
печать (x1)
print("y1 это:")
print(y1)

В этой программе также необходимо импортировать модули numpy с любым псевдонимом. Псевдоним в этой программе — np. Затем с помощью функции linspace() создаются два массива l и k. Затем две переменные x1 и y1 используются для назначения возвращаемого значения meshgrid. В функцию передаются оба массива l и k. Наконец, печатаются значения x1 и y1. При выполнении кода будут отображены два массива, которые также состоят из длины координат и векторов координат.

 импортировать numpy как np
n1, n2 = (5, 3)
л = np.linspace (0, 1, n1)
k = np.linspace (0, 1, n2)
аа, бб = np. meshgrid(l, k, разреженный = Истина)
печать (аа)
print(bb)

Как и в приведенных выше программах, в этой программе также необходимо импортировать модули numpy с псевдонимом. Псевдоним в этой программе — np. Сначала создаются две переменные n1 и n2, значения которых равны 5 и 3 соответственно. Затем с помощью функции linspace() создаются два массива l и k. Затем две переменные x1 и y1 используются для назначения возвращаемого значения meshgrid. Кроме вышеперечисленных программ, тут правда sparse. Если значение sparse равно true, это экономит память. В функцию передаются как массивы l, k, так и разреженное значение. Наконец, значения x1 и y1 печатаются. При выполнении кода будут отображены два массива, которые также состоят из длины координат и векторов координат. Здесь видно, что способ отображения отличается от вышеуказанных программ.

 импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
n = np.arange(-5, 5, 0,1)
m = np.arange(-5, 5, 0,1)
x, y = np.meshgrid( n, m, sparse=True)
c = np.sin(x**2+ y**2 ) / (x**2 + y**2)
z = plt.contour( n, m, c )
plt.show()

Как и в приведенных выше программах, в этой программе также необходимо импортировать модули numpy с псевдонимом np. Сначала создаются два массива n и m с помощью функции arange(). Затем две переменные x и y используются для присвоения возвращаемого значения meshgrid. Более того, разреженность здесь также верна. В функцию передаются как массивы n, m, так и разреженное значение. Затем объявляется переменная z, которая присваивает возвращаемое значение функции np.sin(). Наконец, контурные линии вместе с заполненными контурами рисуются с помощью функции plt.contourf(). При выполнении кода видно, что контурные линии нанесены.

Причина, по которой вам нужны матрицы координат с Python/NumPy, заключается в том, что нет прямой связи между координатами и значениями, за исключением случаев, когда ваши координаты начинаются с нуля и являются чисто положительными целыми числами. Затем вы можете просто использовать индексы массива в качестве индекса.
Однако, когда это не так, вам каким-то образом нужно хранить координаты вместе с вашими данными. Здесь на помощь приходят сетки.

 1 2 1
2 5 2
1 2 1

Однако каждое значение представляет собой область размером 3 x 2 километра (по горизонтали x по вертикали). Предположим, что исходной точкой является верхний левый угол, и вам нужны массивы, представляющие расстояние, которое вы могли бы использовать:

 импортировать numpy как np
ч, v = np.meshgrid (np.arange (3) * 3, np.arange (3) * 2)

 массив([[0, 0, 0],
       [2, 2, 2],
       [4, 4, 4]])

 массив([[0, 3, 6],
       [0, 3, 6],
       [0, 3, 6]])

Итак, если у вас есть два индекса, скажем, x и y (поэтому возвращаемое значение meshgrid обычно равно xx или xs вместо x в в этом случае я выбрал h по горизонтали!) тогда вы можете получить координату x точки, координату y точки и значение в этой точке, используя:

 h[x, y] # горизонтальная координата
v[x, y] # вертикальная координата
данные[x, y] # значение

Однако np.meshgrid 9Сам 0194 не часто используется напрямую, в основном используется один из похожих объектов np.mgrid или np.ogrid . Здесь np.mgrid представляет случай sparse=False и np.ogrid sparse=True (я имею в виду разреженный аргумент np.meshgrid 9 0194). Обратите внимание, что существует существенная разница между np.meshgrid и np.ogrid и np.mgrid : первые два возвращаемых значения (если их два или более) меняются местами. Часто это не имеет значения, но вы должны давать осмысленные имена переменных в зависимости от контекста.

 >>> импортировать numpy как np
>>> yy, xx = np.ogrid[-5:6, -5:6]
>>> хх
массив ([[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]])
>>> гг
массив([[-5],
       [-4],
       [-3],
       [-2],
       [-1],
       [ 0],
       [ 1],
       [ 2],
       [3],
       [4],
       [ 5]])

 >>> xx, yy = np.meshgri д( np.arange(-5, 6), np.arange(-5, 6), sparse=True)
>>> хх
массив ([[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]])
>>> гг
массив([[-5],
       [-4],
       [-3],
       [-2],
       [-1],
       [ 0],
       [ 1],
       [ 2],
       [3],
       [4],
       [ 5]])

 yy, xx = np.ogrid[-5:6, -5:6]
plt. figure()
plt.title('ogrid (разреженная сетка)')
plt.grid()
plt.xticks(xx.ravel())
plt.yticks(yy.ravel())
plt.scatter(xx, np.zeros_like(xx), цвет = "синий", маркер = "*")
plt.scatter(np.zeros_like(yy), yy, color="red", marker="x")

 >>> yy, xx = np.mgrid[-5:6, -5:6]
>>> хх
массив([[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]])
>>> гг
массив([[-5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5],
       [-4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4],
       [-3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3],
       [-2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2],
       [-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
       [ 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]])

 >>> xx, yy = np.meshgrid(np.arange(-5, 6), np.arange(-5, 6) ))
>>> хх
массив([[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]])
>>> гг
массив([[-5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5],
       [-4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4, -4],
       [-3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3],
       [-2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2],
       [-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
       [ 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]])

 уу, хх = np.mgrid[-5:6, -5:6]
plt.figure()
plt.title('mgrid (плотная сетка)')
plt.grid()
plt.xticks(xx[0])
plt.yticks(yy[:, 0])
plt.scatter(xx, yy, color="red", marker="x")

 >>> x1, x2, x3, x4 = np.ogrid[:3, 1:4, 2:5, 3:6]
>>> для i, x в enumerate([x1, x2, x3, x4]):
... печать('x{}'.format(i+1))
... печать (репр (х))
х1
массив([[[[0]]],
       [[[1]]],
       [[[2]]]])
х2
массив([[[[1]],
        [[2]],
        [[3]]]])
х3
массив([[[[2],
         [3],
         [4]]]])
х4
массив([[[[3, 4, 5]]]])
>>> # эквивалентный вывод meshgrid, обратите внимание, как меняются местами первые два аргумента и распаковка
>>> x2, x1, x3, x4 = np.meshgrid(np.arange(1,4), np.arange(3), np.arange(2, 5), np.arange(3, 6), разреженный = Верно)
>>> для i, x в enumerate([x1, x2, x3, x4]):
. .. печать('x{}'.format(i+1))
... печать (репр (х))
# Идентичный вывод, поэтому он здесь не приводится.

 >>> x1, x2 = np.mgrid[1:10:2 , 1:10:4j]
>>> x1 # Размер с явной шириной шага 2
массив([[1., 1., 1., 1.],
       [3., 3., 3., 3.],
       [5., 5., 5., 5.],
       [7., 7., 7., 7.],
       [9., 9., 9., 9.]])
>>> x2 # Размерность с "количеством шагов"
массив([[ 1., 4., 7., 10.],
       [1., 4., 7., 10.],
       [1., 4., 7., 10.],
       [1., 4., 7., 10.],
       [ 1., 4., 7., 10.]])

 определение расстояния_2d (x_point, y_point, x, y):
    вернуть np.hypot (x-x_point, y-y_point)

 >>> ys, xs = np.ogrid[-5:5, -5:5]
>>> Distances = Distance_2d(1, 2, xs, ys) # расстояние до точки (1, 2)
>>> расстояния
массив([[9.21954446, 8.60232527, 8.06225775, 7.61577311, 7.28010989,
        7.07106781, 7. , 7.07106781, 7.28010989, 7.61577311],
       [8.48528137, 7.81024968, 7.21110255, 6.70820393, 6.32455532,
        6.08276253, 6. , 6.08276253, 6.32455532, 6.70820393],
       [7.81024968, 7.07106781, 6.40312424, 5.83095189, 5.38516481,
        5.09
1, 5. , 5.091, 5.38516481, 5.83095189],
       [7.21110255, 6.40312424, 5.65685425, 5. , 4.47213595,
        4.12310563, 4. , 4.12310563, 4.47213595, 5. ],
       [6.70820393, 5.83095189, 5. , 4.24264069, 3.60555128,
        3.16227766, 3. , 3.16227766, 3. 60555128, 4.24264069],
       [6.32455532, 5.38516481, 4.47213595, 3.60555128, 2.82842712,
        2.23606798, 2. , 2.23606798, 2.82842712, 3.60555128],
       [6.08276253, 5.091, 4.12310563, 3.16227766, 2.23606798,
        1,41421356, 1, 1,41421356, 2,23606798, 3,16227766],
       [6. , 5. , 4. , 3. , 2. ,
        1. , 0. , 1. , 2. , 3. ],
       [6.08276253, 5.091, 4.12310563, 3.16227766, 2.23606798,
        1,41421356, 1, 1,41421356, 2,23606798, 3,16227766],
       [6.32455532, 5.38516481, 4.47213595, 3.60555128, 2.82842712,
        2.23606798, 2. , 2.23606798, 2.82842712, 3.60555128]])

 plt.figure()
plt.title('расстояние до точки (1, 2)')
plt.imshow (расстояния, происхождение = 'ниже', интерполяция = "нет")
plt.xticks(np.arange(xs.shape[1]), xs.ravel()) # необходимо установить галочки вручную
plt.yticks(np. arange(ys.shape[0]), ys.ravel())
plt.colorbar()

 ys, xs = np.ogrid[-5:5:200j, -5:5:200j]
# в противном случае тот же код, что и выше

 ys, xs = np.mgrid[-5:5:200j, -5:5:200j]
плотность = np.sin(ys)-np.cos(xs)
plt.figure()
plt.contour(xs, ys, плотность)

цена за штуку, характеристики, фото

Вам могут понадобиться

Похожие товары

Сетки кладочные — Завод ЖБИ Кировспецмонтаж

Как работает функция Meshgrid в NumPy?

Синтаксис

Как работает функция Meshgrid в NumPy?

Примеры NumPy Meshgrid

Пример #1

Example #2

Пример #3

Пример #4

Рекомендуемые статьи

Каково назначение meshgrid в Python/NumPy?

Зачем нам создавать координатные матрицы?

Немного более длинное объяснение

Функциональность

Applications

Published by admin