制图小技巧：巧用Python和ELK瞬间完成总图建筑名称标注
那么今天我们就转战制图技巧篇，和童鞋们聊一下总平面图中的建筑名称标注问题。
对于总平面图，各位应该都知道，我们除了对于建筑，场地，道路等等图面元素的绘制之外，另外一个必不可少的过程就是对于周边已有建筑（场地）名称的标注（比如上图中黑色文字）。特别是对于城市中的设计，比如一些老旧城区的改造项目，因为周边已有的著名建筑较多，往往我们在总平面中需要进行很多名称标注。
而大部分童鞋对于名称标注的方法，应该都是图纸绘制好了之后，在PS或者AI这样的一些平面软件中进行逐一的绘制，这种方法本身没有什么问题，但是如果需要标注的建筑名称很多的话，这样无疑是一种比较低效的方法。
而目前在建筑行业，大家都在强调智能化和批量化，那么对于建筑名称标注这样一个简单的需求，我们能不能同样的通过一些手段实现智能化的高效操作了？这个就是我们今天制图技巧讲解的重点。
STEP 1
场地绘制
当然在进行标注之前我们首先要绘制场地，对于高效绘制场地的方法，相信各位制图教室的读者应该都非常清楚了，就是使用ELK这样一款GH插件，可以通过导入的OSM数据直接在Rhino中生成场地。
具体操作大家可以参考LAC往期的文章SITE ANALYSIS：从ELK到AI的工作流.
这里就不再赘述了。因为这次我们主要说的是后续的智能标注，所以我们就选择一个已有著名建筑最多的地方——帝都的故宫，在openstreetmap上选择北京，找到故宫，导出OSM数据。
在grasshopper中，使用file path 打开OSM文件，结合ELk的location和OSMData运算器，通过右键点击OSMData运算器选择不同的类型我们可以非常快的获取所需类型的位置点，使用polyline链接成线。
对于故宫这样一个场地的总平面，我们一般需要绘制的类型有building,highway和waterway。复制两份，设置不同的Feature Type就可以了。
到此为止，我们就完成了大家都非常熟悉的场地绘制了，下面我们就要进入第二环节，智能标注。
STEP 2
智能标注
对于标注，首先还是需要求助于我们的ELK运算器。因为这里面主要是建筑名称的标注，所以我们把道路和水系放在上面，重点关注我们的建筑。
那么这个时候大家需要仔细看下我们的OSMData运算器，除了用于生成点阵的W端，我们还有一个一直被忽略的K端，那么它是干什么的了？
通过链接Panel，我们可以发现K端包含的是每个建筑的建筑信息，并且在每个树状数据的第二项（Index为1），就是我们需要的建筑名称。
那么我们直接使用List Item，提取每组数据中的第二项（Index为1），就获得了如下图中的所有建筑的名称。
之后，按照大家的想法，我们只需要把建筑的名称在图纸上标注起来就可以了。使用Text Tag 3D 运算器将文字标注在每个建筑中心处，通过S端我们可以改变文字的大小。
当然大家如果想对于文字位置进行调整的话，我们可以对中心坐标进行修正（比如减少X值使其居中）。
那么这样我们就智能的批量完成了文字的标注，但是我们的任务真的圆满完成了吗？答案是远远没有。
对于目前的文字标注，主要有三个问题：
1：重要建筑的确是成功的将名称标注上去了，但是对于附属建筑，标注的结果却非常奇怪，出现了类似于building yes之类的东西。并且大家绘制过总图应该知道，我们真正需要标注的是重要的已有建筑，对于一些无关紧要的建筑我们是不需要标注的，而目前模型中所有的建筑无论是否重要，都有相应的标注。
2：即使对于正确出现名字的重要建筑，显示上是name：名称这样的一种形式。相信大家在绘制总平面的时候应该没有人会在标注前面加一个'’name：'’吧。所以这里同样需要修正。
3：对于建筑图纸，我们是十分重视最终的图面效果的，文字标注同样如此，而目前我们的标注只能使用系统默认的字体，这与我们对于图纸外观的需求是不符合的，最好我们可以在Rhino中直接自定义标注字体。
所以对于目前的标注系统，我们还是需要进行后续的修正。
STEP 3
标注修正
针对上面提出的三个问题，我们一个个来看。首先第一个问题，附属建筑的标注问题。
首先我们需要明白为什么会有这种标注的问题，通过仔细观察链接的panel，我们发现原来是因为有些建筑并没有name信息，而在index为1的位置出现了其他的一些信息。这导致了如果我们直接使用list item提取第二项的话，会提取出来很多错误的信息。
那么知道原因之后，我们就要想办法对它进行修正了。最直观的处理方法应该是是如果第二项（Index为1）位置上不是name信息的话，我们就把他清除掉。那么如何进行这样一个判断和清除的操作了？
像这种对于数据直接的处理，虽然使用GH同样可以完成，但效率和便捷程度是远远弱于代码的，所以我们在这使用Python语言来完成这个操作。
打开GH Python，把输入的index=1的数据拍平。GH Python运算器的输入端设为list access.
之后双击GH Python，进入编码区域，我们先假设我们处理好的数据为a。将a设为一个空的列表[]。
之后我们先考虑一下如何判断。通过之前的观察我们知道正确名称的格式是“name:名称”，那么在这我们可以使用一个非常讨巧的方法，我们通过判断第一个字母是否为n进行筛选，是n的话保留，不是n的话删除（把一个空值赋予它）。
首先通过一个循环遍历所有元素。
如果每一项的第一个字母不是n的话，把这一项设为空值（等于删除）
把i值追加到a列表中（使用append方法）。
点击Test,使用panel链接输出的a端，我们可以看到所有不符合要求的数据都被清除了，通过短短几行的代码我们就实现了一个数据判断和修改的操作。
那下面我们来解决第二个问题，把那个烦人的"name:"的前缀删掉。这个操作通过Python同样非常简单。
我们再使用一个GH Python运算器，还是先用循环来遍历元素
转化为字符串后我们只保留从第六个开始的元素。把修改后的元素同样通过append方法加到a列表里面去。
当然对于这一步如果大家对于Python字符串没有任何了解的话可能会有一点的困惑，所以我们在这简单说一下Python字符串的事情。
比如我们在Python里面以我的名字洪宸创建一个字符串a,字符串里面每一个字母都对应着一个元素。（大家可以把这个字符串看做一个GH中的列表，里面每个字母是一个对应的物体，H是0项，o是1项，n是二项等等）
知道这个之后，对于name:名称这样一个字符串，我们只要从第6项开始截取就可以只获得后面的名称啦，所以在这里i=i[5:].
我们看一下修改后的结果。
链接到Text tag端。我们可以发现附属建筑不再具有标注，并且重要建筑的标注只有其名称。
最后我们解决最后一个问题，字体的问题。对于字体的自定义控制我们需要借助一个非常著名的GH插件叫做Human。在这里我们只需要使用到Human的两个运算器:Fonts和Text3d.
Fonts实际上是把电脑中所有的字体调入到GH中，我们可以通过list item运算器来选择自己的喜好的字体。
之后我们需要连接Text3d运算器，Human的Text3d实际上相当于一个GH原有的Text3d的加强版，多了很多可以自定义的输入端，比如字体的F端。所以连接方式也与原来的tag基本一致，我们只需要多连接一下控制字体的F端。
最后大家只要把这些生成的名称和其他Elk生成的建筑，道路，水网一起bake到Rhino相应的图层中，再倒入到AI中修改线宽就可以啦。不过倒入的时候小伙伴们需要注意下，直接使用AI格式导入的话，AI对于文字的识别会出现乱码，我们需要将Rhino物体导出为CAD文件，再导入进AI。
最后总结一下本次教程的重点：
1：Elk OSM Data运算器的 K端为建筑信息，包含主要建筑物的名称。
2：使用GH Python对于建筑名称信息进行筛选和修正
3：使用Human插件，自定义字体，生成标注
3：将bake好的Rhino物体以CAD格式导入AI进行后续的调整。
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洪宸
二七
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