source: sasview/inversionview/src/sans/perspectives/pr/pr.py @ 4b73c3e

ESS_GUIESS_GUI_DocsESS_GUI_batch_fittingESS_GUI_bumps_abstractionESS_GUI_iss1116ESS_GUI_iss879ESS_GUI_iss959ESS_GUI_openclESS_GUI_orderingESS_GUI_sync_sascalccostrafo411magnetic_scattrelease-4.1.1release-4.1.2release-4.2.2release_4.0.1ticket-1009ticket-1094-headlessticket-1242-2d-resolutionticket-1243ticket-1249ticket885unittest-saveload
Last change on this file since 4b73c3e was 4b73c3e, checked in by Mathieu Doucet <doucetm@…>, 12 years ago

Fixing code style problems and bugs

  • Property mode set to 100644
File size: 48.5 KB
Line 
1
2################################################################################
3#This software was developed by the University of Tennessee as part of the
4#Distributed Data Analysis of Neutron Scattering Experiments (DANSE)
5#project funded by the US National Science Foundation.
6#
7#See the license text in license.txt
8#
9#copyright 2009, University of Tennessee
10################################################################################
11
12
13# Make sure the option of saving each curve is available
14# Use the I(q) curve as input and compare the output to P(r)
15
16import os
17import sys
18import wx
19import logging
20import time
21import math
22import numpy
23import pylab
24from sans.guiframe.dataFitting import Data1D
25from sans.guiframe.events import NewPlotEvent
26from sans.guiframe.events import StatusEvent
27from sans.guiframe.gui_style import GUIFRAME_ID   
28from sans.pr.invertor import Invertor
29from sans.dataloader.loader import Loader
30import sans.dataloader
31
32from pr_widgets import load_error
33from sans.guiframe.plugin_base import PluginBase
34
35
36PR_FIT_LABEL       = r"$P_{fit}(r)$"
37PR_LOADED_LABEL    = r"$P_{loaded}(r)$"
38IQ_DATA_LABEL      = r"$I_{obs}(q)$"
39IQ_FIT_LABEL       = r"$I_{fit}(q)$"
40IQ_SMEARED_LABEL   = r"$I_{smeared}(q)$"
41GROUP_ID_IQ_DATA = r"$I_{obs}(q)$"
42GROUP_ID_PR_FIT = r"$P_{fit}(r)$"
43
44
45
46class Plugin(PluginBase):
47    """
48        P(r) inversion perspective
49    """
50    DEFAULT_ALPHA = 0.0001
51    DEFAULT_NFUNC = 10
52    DEFAULT_DMAX  = 140.0
53   
54    def __init__(self, standalone=True):
55        PluginBase.__init__(self, name="Pr Inversion", standalone=standalone)
56        ## Simulation window manager
57        self.simview = None
58       
59        ## State data
60        self.alpha      = self.DEFAULT_ALPHA
61        self.nfunc      = self.DEFAULT_NFUNC
62        self.max_length = self.DEFAULT_DMAX
63        self.q_min      = None
64        self.q_max      = None
65        self.has_bck    = False
66        self.slit_height = 0
67        self.slit_width  = 0
68        ## Remember last plottable processed
69        self.last_data  = "sphere_60_q0_2.txt"
70        self._current_file_data = None
71        ## Time elapsed for last computation [sec]
72        # Start with a good default
73        self.elapsed = 0.022
74        self.iq_data_shown = False
75       
76        ## Current invertor
77        self.invertor    = None
78        self.pr          = None
79        self.data_id = IQ_DATA_LABEL
80        # Copy of the last result in case we need to display it.
81        self._last_pr    = None
82        self._last_out   = None
83        self._last_cov   = None
84        ## Calculation thread
85        self.calc_thread = None
86        ## Estimation thread
87        self.estimation_thread = None
88        ## Result panel
89        self.control_panel = None
90        ## Currently views plottable
91        self.current_plottable = None
92        ## Number of P(r) points to display on the output plot
93        self._pr_npts = 51
94        ## Flag to let the plug-in know that it is running standalone
95        self.standalone = standalone
96        self._normalize_output = False
97        self._scale_output_unity = False
98       
99        ## List of added P(r) plots
100        self._added_plots = {}
101        self._default_Iq  = {}
102        self.list_plot_id = []
103       
104        # Associate the inversion state reader with .prv files
105        from inversion_state import Reader
106         
107        # Create a CanSAS/Pr reader
108        self.state_reader = Reader(self.set_state)
109        self._extensions = '.prv'
110        l = Loader()
111        l.associate_file_reader('.prv', self.state_reader)
112        #l.associate_file_reader(".svs", self.state_reader)
113               
114        # Log startup
115        logging.info("Pr(r) plug-in started")
116       
117    def delete_data(self, data_id):
118        """
119        delete the data association with prview
120        """
121        self.control_panel.clear_panel()
122       
123    def get_data(self):
124        """
125            Returns the current data
126        """
127        return self.current_plottable
128   
129    def set_state(self, state=None, datainfo=None):
130        """
131        Call-back method for the inversion state reader.
132        This method is called when a .prv file is loaded.
133       
134        :param state: InversionState object
135        :param datainfo: Data1D object [optional]
136       
137        """
138        try:
139            if datainfo.__class__.__name__ == 'list':
140                if len(datainfo) >= 1:
141                    data = datainfo[0]
142                else:
143                    data = None
144            else:
145                data = datainfo
146            if data is None:
147                msg =  "Pr.set_state: datainfo parameter cannot "
148                msg += "be None in standalone mode"
149                raise RuntimeError, msg
150           
151            # Ensuring that plots are coordinated correctly
152            t = time.localtime(data.meta_data['prstate'].timestamp)
153            time_str = time.strftime("%b %d %H:%M", t)
154           
155            # Check that no time stamp is already appended
156            max_char = data.meta_data['prstate'].file.find("[")
157            if max_char < 0:
158                max_char = len(data.meta_data['prstate'].file)
159           
160            datainfo.meta_data['prstate'].file =\
161                data.meta_data['prstate'].file[0:max_char]\
162                + ' [' + time_str + ']'
163           
164            data.filename = data.meta_data['prstate'].file
165            # TODO:
166            #remove this call when state save all information about the gui data
167            # such as ID , Group_ID, etc...
168            #make self.current_plottable = datainfo directly
169            self.current_plottable = self.parent.create_gui_data(data, None)
170            self.current_plottable.group_id = data.meta_data['prstate'].file
171           
172            # Make sure the user sees the P(r) panel after loading
173            #self.parent.set_perspective(self.perspective) 
174            self.on_perspective(event=None)   
175            # Load the P(r) results
176            #state = self.state_reader.get_state()
177            data_dict = {self.current_plottable.id:self.current_plottable}
178            self.parent.add_data(data_list=data_dict)
179            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=self.current_plottable,
180                                        title=self.current_plottable.title))
181            self.control_panel.set_state(state)
182        except:
183            logging.error("prview.set_state: %s" % sys.exc_value)
184
185 
186    def help(self, evt):
187        """
188        Show a general help dialog.
189       
190        :TODO: replace the text with a nice image
191       
192        """
193        from inversion_panel import HelpDialog
194        dialog = HelpDialog(None, -1)
195        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
196            dialog.Destroy()
197        else:
198            dialog.Destroy()
199   
200    def _fit_pr(self, evt):
201        """
202        """
203        # Generate P(r) for sphere
204        radius = 60.0
205        d_max  = 2*radius
206       
207        r = pylab.arange(0.01, d_max, d_max/51.0)
208        M = len(r)
209        y = numpy.zeros(M)
210        pr_err = numpy.zeros(M)
211       
212        sum = 0.0
213        for j in range(M):
214            value = self.pr_theory(r[j], radius)
215            sum += value
216            y[j] = value
217            pr_err[j] = math.sqrt(y[j])
218
219        y = y/sum*d_max/len(r)
220
221        # Perform fit
222        pr = Invertor()
223        pr.d_max = d_max
224        pr.alpha = 0
225        pr.x = r
226        pr.y = y
227        pr.err = pr_err
228        out, cov = pr.pr_fit()
229        for i in range(len(out)):
230            print "%g +- %g" % (out[i], math.sqrt(cov[i][i]))
231       
232        # Show input P(r)
233        title = "Pr"
234        new_plot = Data1D(pr.x, pr.y, dy=pr.err)
235        new_plot.name = "P_{obs}(r)"
236        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
237        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
238        new_plot.group_id = "P_{obs}(r)"
239        new_plot.id = "P_{obs}(r)"
240        new_plot.title = title
241        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,  theory=new_plot)
242        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
243
244        # Show P(r) fit
245        self.show_pr(out, pr)
246       
247        # Show I(q) fit
248        q = pylab.arange(0.001, 0.1, 0.01/51.0)
249        self.show_iq(out, pr, q)
250       
251    def show_shpere(self, x, radius=70.0, x_range=70.0):
252        """
253        """
254        # Show P(r)
255        y_true = numpy.zeros(len(x))
256
257        sum_true = 0.0
258        for i in range(len(x)):
259            y_true[i] = self.pr_theory(x[i], radius)           
260            sum_true += y_true[i]
261           
262        y_true = y_true/sum_true*x_range/len(x)
263       
264        # Show the theory P(r)
265        new_plot = Data1D(x, y_true)
266        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
267        new_plot.name = "P_{true}(r)"
268        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
269        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
270        new_plot.id = "P_{true}(r)"
271        new_plot.group_id = "P_{true}(r)"
272        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
273        #Put this call in plottables/guitools   
274        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot,
275                                                title="Sphere P(r)"))
276       
277       
278    def get_npts(self):
279        """
280        Returns the number of points in the I(q) data
281        """
282        try:
283            return len(self.pr.x)
284        except:
285            return 0
286       
287    def show_iq(self, out, pr, q=None):
288        """
289        """ 
290        qtemp = pr.x
291        if not q == None:
292            qtemp = q
293
294        # Make a plot
295        maxq = -1
296        for q_i in qtemp:
297            if q_i>maxq:
298                maxq=q_i
299               
300        minq = 0.001
301       
302        # Check for user min/max
303        if not pr.q_min == None:
304            minq = pr.q_min
305        if not pr.q_max == None:
306            maxq = pr.q_max
307               
308        x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
309        y = numpy.zeros(len(x))
310        err = numpy.zeros(len(x))
311        for i in range(len(x)):
312            value = pr.iq(out, x[i])
313            y[i] = value
314            try:
315                err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
316            except:
317                err[i] = 1.0
318                print "Error getting error", value, x[i]
319               
320        new_plot = Data1D(x, y)
321        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
322        new_plot.name = IQ_FIT_LABEL
323        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
324        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
325        title = "I(q)"
326        new_plot.title = title
327       
328        # If we have a group ID, use it
329        if pr.info.has_key("plot_group_id"):
330            new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
331        new_plot.id = IQ_FIT_LABEL
332        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
333       
334        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
335       
336        # If we have used slit smearing, plot the smeared I(q) too
337        if pr.slit_width > 0 or pr.slit_height > 0:
338            x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
339            y = numpy.zeros(len(x))
340            err = numpy.zeros(len(x))
341            for i in range(len(x)):
342                value = pr.iq_smeared(out, x[i])
343                y[i] = value
344                try:
345                    err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
346                except:
347                    err[i] = 1.0
348                    print "Error getting error", value, x[i]
349                   
350            new_plot = Data1D(x, y)
351            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
352            new_plot.name = IQ_SMEARED_LABEL
353            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
354            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
355            # If we have a group ID, use it
356            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
357              new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
358            new_plot.id = IQ_SMEARED_LABEL
359            new_plot.title = title
360            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
361            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
362       
363    def _on_pr_npts(self, evt):
364        """
365        Redisplay P(r) with a different number of points
366        """   
367        from inversion_panel import PrDistDialog
368        dialog = PrDistDialog(None, -1)
369        dialog.set_content(self._pr_npts)
370        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
371            self._pr_npts= dialog.get_content()
372            dialog.Destroy()
373            self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
374        else:
375            dialog.Destroy()
376       
377       
378    def show_pr(self, out, pr, cov=None):
379        """
380        """     
381        # Show P(r)
382        x = pylab.arange(0.0, pr.d_max, pr.d_max/self._pr_npts)
383   
384        y = numpy.zeros(len(x))
385        dy = numpy.zeros(len(x))
386        y_true = numpy.zeros(len(x))
387
388        sum = 0.0
389        pmax = 0.0
390        cov2 = numpy.ascontiguousarray(cov)
391       
392        for i in range(len(x)):
393            if cov2==None:
394                value = pr.pr(out, x[i])
395            else:
396                (value, dy[i]) = pr.pr_err(out, cov2, x[i])
397            sum += value*pr.d_max/len(x)
398           
399            # keep track of the maximum P(r) value
400            if value>pmax:
401                pmax = value
402               
403            y[i] = value
404               
405        if self._normalize_output==True:
406            y = y/sum
407            dy = dy/sum
408        elif self._scale_output_unity==True:
409            y = y/pmax
410            dy = dy/pmax
411       
412        if cov2==None:
413            new_plot = Data1D(x, y)
414            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
415        else:
416            new_plot = Data1D(x, y, dy=dy)
417        new_plot.name = PR_FIT_LABEL
418        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
419        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
420        new_plot.title = "P(r) fit"
421        new_plot.id = PR_FIT_LABEL
422        # Make sure that the plot is linear
423        new_plot.xtransform = "x"
424        new_plot.ytransform = "y" 
425        new_plot.group_id = GROUP_ID_PR_FIT
426        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)   
427        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="P(r) fit"))
428        return x, pr.d_max
429         
430    def load(self, data):
431        """
432        Load data. This will eventually be replaced
433        by our standard DataLoader class.
434        """
435        class FileData:
436            x = None
437            y = None
438            err = None
439            path = None
440           
441            def __init__(self, path):
442                self.path = path
443               
444        self._current_file_data = FileData(data.path)
445       
446        # Use data loader to load file
447        #dataread = Loader().load(path)
448        dataread = data
449        # Notify the user if we could not read the file
450        if dataread is None:
451            raise RuntimeError, "Invalid data"
452           
453        x = None
454        y = None
455        err = None
456        if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
457            x = dataread.x
458            y = dataread.y
459            err = dataread.dy
460        else:
461            if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
462                x = dataread[0].x
463                y = dataread[0].y
464                err = dataread[0].dy
465                msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
466                msg += "Only the first data set was loaded." 
467                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
468            else:
469                if dataread is None:
470                    return x, y, err
471                raise RuntimeError, "This tool can only read 1D data"
472       
473        self._current_file_data.x = x
474        self._current_file_data.y = y
475        self._current_file_data.err = err
476        return x, y, err
477               
478    def load_columns(self, path = "sphere_60_q0_2.txt"):
479        """
480        Load 2- or 3- column ascii
481        """
482        # Read the data from the data file
483        data_x   = numpy.zeros(0)
484        data_y   = numpy.zeros(0)
485        data_err = numpy.zeros(0)
486        scale    = None
487        min_err  = 0.0
488        if not path == None:
489            input_f = open(path,'r')
490            buff    = input_f.read()
491            lines   = buff.split('\n')
492            for line in lines:
493                try:
494                    toks = line.split()
495                    x = float(toks[0])
496                    y = float(toks[1])
497                    if len(toks)>2:
498                        err = float(toks[2])
499                    else:
500                        if scale==None:
501                            scale = 0.05*math.sqrt(y)
502                            #scale = 0.05/math.sqrt(y)
503                            min_err = 0.01*y
504                        err = scale*math.sqrt(y)+min_err
505                        #err = 0
506                       
507                    data_x = numpy.append(data_x, x)
508                    data_y = numpy.append(data_y, y)
509                    data_err = numpy.append(data_err, err)
510                except:
511                    pass
512                   
513        if not scale==None:
514            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
515            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
516        else:
517            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
518                       
519        return data_x, data_y, data_err     
520       
521    def load_abs(self, path):
522        """
523        Load an IGOR .ABS reduced file
524       
525        :param path: file path
526       
527        :return: x, y, err vectors
528       
529        """
530        # Read the data from the data file
531        data_x   = numpy.zeros(0)
532        data_y   = numpy.zeros(0)
533        data_err = numpy.zeros(0)
534        scale    = None
535        min_err  = 0.0
536       
537        data_started = False
538        if not path == None:
539            input_f = open(path,'r')
540            buff    = input_f.read()
541            lines   = buff.split('\n')
542            for line in lines:
543                if data_started == True:
544                    try:
545                        toks = line.split()
546                        x = float(toks[0])
547                        y = float(toks[1])
548                        if len(toks)>2:
549                            err = float(toks[2])
550                        else:
551                            if scale == None:
552                                scale = 0.05*math.sqrt(y)
553                                #scale = 0.05/math.sqrt(y)
554                                min_err = 0.01*y
555                            err = scale*math.sqrt(y)+min_err
556                            #err = 0
557                           
558                        data_x = numpy.append(data_x, x)
559                        data_y = numpy.append(data_y, y)
560                        data_err = numpy.append(data_err, err)
561                    except:
562                        pass
563                elif line.find("The 6 columns")>=0:
564                    data_started = True     
565                   
566        if not scale == None:
567            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
568            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
569        else:
570            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
571                       
572        return data_x, data_y, data_err     
573       
574    def pr_theory(self, r, R):
575        """ 
576            Return P(r) of a sphere for a given R
577            For test purposes
578        """
579        if r <= 2*R:
580            return 12.0* ((0.5*r/R)**2) * ((1.0-0.5*r/R)**2) * ( 2.0 + 0.5*r/R )
581        else:
582            return 0.0
583
584    def get_context_menu(self, plotpanel=None):
585        """
586        Get the context menu items available for P(r)
587       
588        :param graph: the Graph object to which we attach the context menu
589       
590        :return: a list of menu items with call-back function
591       
592        """
593        graph = plotpanel.graph
594        # Look whether this Graph contains P(r) data
595        if graph.selected_plottable not in plotpanel.plots:
596            return []
597        item = plotpanel.plots[graph.selected_plottable]
598        if item.id == PR_FIT_LABEL:
599            #add_data_hint = "Load a data file and display it on this plot"
600            #["Add P(r) data",add_data_hint , self._on_add_data],
601            change_n_hint = "Change the number of"
602            change_n_hint += " points on the P(r) output"
603            change_n_label = "Change number of P(r) points"
604            m_list = [[change_n_label, change_n_hint , self._on_pr_npts]]
605
606            if self._scale_output_unity or self._normalize_output:
607                hint = "Let the output P(r) keep the scale of the data"
608                m_list.append(["Disable P(r) scaling", hint, 
609                               self._on_disable_scaling])
610            if not self._scale_output_unity:
611                m_list.append(["Scale P_max(r) to unity", 
612                               "Scale P(r) so that its maximum is 1", 
613                               self._on_scale_unity])
614            if not self._normalize_output:
615                m_list.append(["Normalize P(r) to unity", 
616                               "Normalize the integral of P(r) to 1", 
617                               self._on_normalize])
618               
619            return m_list
620             
621        elif item.id in [PR_LOADED_LABEL, IQ_DATA_LABEL, IQ_FIT_LABEL,
622                          IQ_SMEARED_LABEL]:
623            return []
624        elif item.id == graph.selected_plottable:
625           if not self.standalone and issubclass(item.__class__, Data1D):
626                return [["Compute P(r)", 
627                             "Compute P(r) from distribution", 
628                             self._on_context_inversion]]     
629               
630        return []
631
632    def _on_disable_scaling(self, evt):
633        """
634        Disable P(r) scaling
635           
636        :param evt: Menu event
637       
638        """
639        self._normalize_output = False
640        self._scale_output_unity = False
641        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
642       
643        # Now replot the original added data
644        for plot in self._added_plots:
645            self._added_plots[plot].y = numpy.copy(self._default_Iq[plot])
646            wx.PostEvent(self.parent, 
647                         NewPlotEvent(plot=self._added_plots[plot], 
648                                      title=self._added_plots[plot].name,
649                                                   update=True))       
650       
651        # Need the update flag in the NewPlotEvent to protect against
652        # the plot no longer being there...
653       
654    def _on_normalize(self, evt):
655        """
656        Normalize the area under the P(r) curve to 1.
657        This operation is done for all displayed plots.
658       
659        :param evt: Menu event
660       
661        """
662        self._normalize_output = True
663        self._scale_output_unity = False
664           
665        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
666       
667        # Now scale the added plots too
668        for plot in self._added_plots:
669            sum = numpy.sum(self._added_plots[plot].y)
670            npts = len(self._added_plots[plot].x)
671            sum *= self._added_plots[plot].x[npts-1]/npts
672            y = self._added_plots[plot].y/sum
673           
674            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
675            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
676            new_plot.group_id = self._added_plots[plot].group_id
677            new_plot.id = self._added_plots[plot].id
678            new_plot.title = self._added_plots[plot].title
679            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
680            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
681            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
682            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)       
683            wx.PostEvent(self.parent, 
684                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
685                                         title=self._added_plots[plot].name))
686       
687    def _on_scale_unity(self, evt):
688        """
689        Scale the maximum P(r) value on each displayed plot to 1.
690       
691        :param evt: Menu event
692       
693        """
694        self._scale_output_unity = True
695        self._normalize_output = False
696           
697        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
698       
699        # Now scale the added plots too
700        for plot in self._added_plots:
701            _max = 0
702            for y in self._added_plots[plot].y:
703                if y>_max: 
704                    _max = y
705            y = self._added_plots[plot].y/_max
706           
707            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
708            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
709            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
710            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
711            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
712            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,theory=new_plot)       
713            wx.PostEvent(self.parent, 
714                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
715                                title=self._added_plots[plot].name))       
716               
717    def start_thread(self):
718        """
719        """
720        from pr_thread import CalcPr
721       
722        # If a thread is already started, stop it
723        if self.calc_thread != None and self.calc_thread.isrunning():
724            self.calc_thread.stop()
725               
726        pr = self.pr.clone()
727        self.calc_thread = CalcPr(pr, self.nfunc,
728                                   error_func=self._thread_error, 
729                                   completefn=self._completed, updatefn=None)
730        self.calc_thread.queue()
731        self.calc_thread.ready(2.5)
732   
733    def _thread_error(self, error):
734        """
735        """
736        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=error))
737   
738    def _estimate_completed(self, alpha, message, elapsed):
739        """
740        Parameter estimation completed,
741        display the results to the user
742       
743        :param alpha: estimated best alpha
744        :param elapsed: computation time
745       
746        """
747        # Save useful info
748        self.elapsed = elapsed
749        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
750        if not message==None:
751            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
752        self.perform_estimateNT()
753   
754    def _estimateNT_completed(self, nterms, alpha, message, elapsed):
755        """
756        Parameter estimation completed,
757        display the results to the user
758       
759        :param alpha: estimated best alpha
760        :param nterms: estimated number of terms
761        :param elapsed: computation time
762       
763        """
764        # Save useful info
765        self.elapsed = elapsed
766        self.control_panel.nterms_estimate = nterms
767        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
768        if not message==None:
769            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
770   
771    def _completed(self, out, cov, pr, elapsed):
772        """
773        wxCallAfter Method called with the results when the inversion
774        is done
775       
776        :param out: output coefficient for the base functions
777        :param cov: covariance matrix
778        :param pr: Invertor instance
779        :param elapsed: time spent computing
780        """
781        # Ensure hat you have all inputs are ready at the time call happens:
782        # Without CallAfter, it will freeze with wx >= 2.9.
783        wx.CallAfter(self._completed_call, out, cov, pr, elapsed)
784       
785    def _completed_call(self, out, cov, pr, elapsed):
786        """
787        Method called with the results when the inversion
788        is done
789       
790        :param out: output coefficient for the base functions
791        :param cov: covariance matrix
792        :param pr: Invertor instance
793        :param elapsed: time spent computing
794       
795        """
796        # Save useful info
797        self.elapsed = elapsed
798        # Keep a copy of the last result
799        self._last_pr  = pr.clone()
800        self._last_out = out
801        self._last_cov = cov
802       
803        # Save Pr invertor
804        self.pr = pr
805       
806        #message = "Computation completed in"
807        #message +=  %g seconds [chi2=%g]" % (elapsed, pr.chi2)
808        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
809
810        cov = numpy.ascontiguousarray(cov)
811
812        # Show result on control panel
813        self.control_panel.chi2 = pr.chi2
814        self.control_panel.elapsed = elapsed
815        self.control_panel.oscillation = pr.oscillations(out)
816        self.control_panel.positive = pr.get_positive(out)
817        self.control_panel.pos_err  = pr.get_pos_err(out, cov)
818        self.control_panel.rg = pr.rg(out)
819        self.control_panel.iq0 = pr.iq0(out)
820        self.control_panel.bck = pr.background
821                       
822        # Show I(q) fit
823        self.show_iq(out, self.pr)
824       
825        # Show P(r) fit
826        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov) 
827               
828    def show_data(self, path=None, data=None, reset=False):
829        """
830        Show data read from a file
831       
832        :param path: file path
833        :param reset: if True all other plottables will be cleared
834       
835        """
836        #if path is not None:
837        if data is not None:
838            try:
839                pr = self._create_file_pr(data)
840            except:
841                status = "Problem reading data: %s" % sys.exc_value
842                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=status))
843                raise RuntimeError, status
844               
845            # If the file contains nothing, just return
846            if pr is None:
847                raise RuntimeError, "Loaded data is invalid"
848           
849            self.pr = pr
850       
851        # Make a plot of I(q) data
852        if self.pr.err == None:
853            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y)
854            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
855        else:
856            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
857        new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
858        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
859        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
860        new_plot.interactive = True
861        new_plot.group_id = GROUP_ID_IQ_DATA
862        new_plot.id = self.data_id
863        new_plot.title = "I(q)"   
864        wx.PostEvent(self.parent, 
865                     NewPlotEvent(plot=new_plot, title="I(q)", reset=reset))
866       
867        self.current_plottable = new_plot
868        # Get Q range
869        self.control_panel.q_min = self.pr.x.min()
870        self.control_panel.q_max = self.pr.x.max()
871           
872    def save_data(self, filepath, prstate=None):
873        """
874        Save data in provided state object.
875       
876        :TODO: move the state code away from inversion_panel and move it here.
877                Then remove the "prstate" input and make this method private.
878               
879        :param filepath: path of file to write to
880        :param prstate: P(r) inversion state
881       
882        """
883        #TODO: do we need this or can we use DataLoader.loader.save directly?
884       
885        # Add output data and coefficients to state
886        prstate.coefficients = self._last_out
887        prstate.covariance = self._last_cov
888       
889        # Write the output to file
890        # First, check that the data is of the right type
891        if issubclass(self.current_plottable.__class__,
892                       sans.dataloader.data_info.Data1D):
893            self.state_reader.write(filepath, self.current_plottable, prstate)
894        else:
895            msg = "pr.save_data: the data being saved is not a"
896            msg += " sans.dataloader.data_info.Data1D object" 
897            raise RuntimeError, msg
898       
899       
900    def setup_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, q_min=None, q_max=None, 
901                             bck=False, height=0, width=0):
902        """
903        """
904        self.alpha = alpha
905        self.nfunc = nfunc
906        self.max_length = d_max
907        self.q_min = q_min
908        self.q_max = q_max
909        self.has_bck = bck
910        self.slit_height = height
911        self.slit_width  = width
912       
913        try:
914            pr = self._create_plot_pr()
915            if not pr==None:
916                self.pr = pr
917                self.perform_inversion()
918        except:
919            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
920
921    def estimate_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, 
922                                q_min=None, q_max=None, 
923                                bck=False, height=0, width=0):
924        """
925        """
926        self.alpha = alpha
927        self.nfunc = nfunc
928        self.max_length = d_max
929        self.q_min = q_min
930        self.q_max = q_max
931        self.has_bck = bck
932        self.slit_height = height
933        self.slit_width  = width
934       
935        try:
936            pr = self._create_plot_pr()
937            if not pr==None:
938                self.pr = pr
939                self.perform_estimate()
940        except:
941            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))           
942
943    def _create_plot_pr(self, estimate=False):
944        """
945        Create and prepare invertor instance from
946        a plottable data set.
947       
948        :param path: path of the file to read in
949       
950        """
951        # Sanity check
952        if self.current_plottable is None:
953            msg = "Please load a valid data set before proceeding."
954            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg)) 
955            return None   
956       
957        # Get the data from the chosen data set and perform inversion
958        pr = Invertor()
959        pr.d_max = self.max_length
960        pr.alpha = self.alpha
961        pr.q_min = self.q_min
962        pr.q_max = self.q_max
963        pr.x = self.current_plottable.x
964        pr.y = self.current_plottable.y
965        pr.has_bck = self.has_bck
966        pr.slit_height = self.slit_height
967        pr.slit_width = self.slit_width
968       
969        # Keep track of the plot window title to ensure that
970        # we can overlay the plots
971        pr.info["plot_group_id"] = self.current_plottable.group_id
972       
973        # Fill in errors if none were provided
974        err = self.current_plottable.dy
975        all_zeros = True
976        if err == None:
977            err = numpy.zeros(len(pr.y)) 
978        else:   
979            for i in range(len(err)):
980                if err[i]>0:
981                    all_zeros = False
982       
983        if all_zeros:       
984            scale = None
985            min_err = 0.0
986            for i in range(len(pr.y)):
987                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
988                if scale==None:
989                    scale = 0.05*math.sqrt(pr.y[i])
990                    min_err = 0.01*pr.y[i]
991                err[i] = scale*math.sqrt( math.fabs(pr.y[i]) ) + min_err
992            message = "The loaded file had no error bars, "
993            message += "statistical errors are assumed."
994            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
995
996        pr.err = err
997       
998        return pr
999
1000         
1001    def setup_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1002                             path=None, q_min=None, q_max=None, 
1003                             bck=False, height=0, width=0):
1004        """
1005        """
1006        self.alpha = alpha
1007        self.nfunc = nfunc
1008        self.max_length = d_max
1009        self.q_min = q_min
1010        self.q_max = q_max
1011        self.has_bck = bck
1012        self.slit_height = height
1013        self.slit_width  = width
1014       
1015        try:
1016            #pr = self._create_file_pr(path)
1017            pr = self._create_file_pr(data)
1018            if not pr==None:
1019                self.pr = pr
1020                self.perform_inversion()
1021        except:
1022            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1023         
1024    def estimate_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1025                                path=None, q_min=None, q_max=None, 
1026                                bck=False, height=0, width=0):
1027        """
1028        """
1029        self.alpha = alpha
1030        self.nfunc = nfunc
1031        self.max_length = d_max
1032        self.q_min = q_min
1033        self.q_max = q_max
1034        self.has_bck = bck
1035        self.slit_height = height
1036        self.slit_width  = width
1037       
1038        try:
1039            pr = self._create_file_pr(data)
1040            #pr = self._create_file_pr(path)
1041            if not pr is None:
1042                self.pr = pr
1043                self.perform_estimate()
1044        except:
1045            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1046               
1047         
1048    def _create_file_pr(self, data):
1049        """
1050        Create and prepare invertor instance from
1051        a file data set.
1052       
1053        :param path: path of the file to read in
1054       
1055        """
1056        # Load data
1057        #if os.path.isfile(path):
1058        """   
1059        if self._current_file_data is not None \
1060            and self._current_file_data.path==path:
1061            # Protect against corrupted data from
1062            # previous failed load attempt
1063            if self._current_file_data.x is None:
1064                return None
1065            x = self._current_file_data.x
1066            y = self._current_file_data.y
1067            err = self._current_file_data.err
1068           
1069            message = "The data from this file has already been loaded."
1070            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1071        else:
1072        """
1073        # Reset the status bar so that we don't get mixed up
1074        # with old messages.
1075        #TODO: refactor this into a proper status handling
1076        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
1077        try:
1078            class FileData:
1079                x = None
1080                y = None
1081                err = None
1082                path = None
1083                def __init__(self, path):
1084                    self.path = path
1085               
1086            self._current_file_data = FileData(data.path)
1087            self._current_file_data.x = data.x
1088            self._current_file_data.y = data.y
1089            self._current_file_data.err = data.dy
1090            x, y, err = data.x, data.y, data.dy
1091        except:
1092            load_error(sys.exc_value)
1093            return None
1094       
1095        # If the file contains no data, just return
1096        if x is None or len(x) == 0:
1097            load_error("The loaded file contains no data")
1098            return None
1099
1100        # If we have not errors, add statistical errors
1101        if y is not None:
1102            if err == None or numpy.all(err) == 0:
1103                err = numpy.zeros(len(y))
1104                scale = None
1105                min_err = 0.0
1106                for i in range(len(y)):
1107                    # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1108                    if scale == None:
1109                        scale = 0.05 * math.sqrt(y[i])
1110                        min_err = 0.01 * y[i]
1111                    err[i] = scale * math.sqrt(math.fabs(y[i])) + min_err
1112                message = "The loaded file had no error bars, "
1113                message += "statistical errors are assumed."
1114                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1115       
1116        try:
1117            # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1118            pr = Invertor()
1119            pr.d_max = self.max_length
1120            pr.alpha = self.alpha
1121            pr.q_min = self.q_min
1122            pr.q_max = self.q_max
1123            pr.x = x
1124            pr.y = y
1125            pr.err = err
1126            pr.has_bck = self.has_bck
1127            pr.slit_height = self.slit_height
1128            pr.slit_width = self.slit_width
1129            return pr
1130        except:
1131            load_error(sys.exc_value)
1132        return None
1133       
1134    def perform_estimate(self):
1135        """
1136        """
1137        from pr_thread import EstimatePr
1138        from copy import deepcopy
1139       
1140        # If a thread is already started, stop it
1141        if self.estimation_thread != None and \
1142            self.estimation_thread.isrunning():
1143            self.estimation_thread.stop()
1144               
1145        pr = self.pr.clone()
1146        self.estimation_thread = EstimatePr(pr, self.nfunc,
1147                                             error_func=self._thread_error, 
1148                                         completefn = self._estimate_completed, 
1149                                            updatefn   = None)
1150        self.estimation_thread.queue()
1151        self.estimation_thread.ready(2.5)
1152   
1153    def perform_estimateNT(self):
1154        """
1155        """
1156        from pr_thread import EstimateNT
1157        from copy import deepcopy
1158       
1159        # If a thread is already started, stop it
1160        if self.estimation_thread != None and self.estimation_thread.isrunning():
1161            self.estimation_thread.stop()
1162               
1163        pr = self.pr.clone()
1164        # Skip the slit settings for the estimation
1165        # It slows down the application and it doesn't change the estimates
1166        pr.slit_height = 0.0
1167        pr.slit_width  = 0.0
1168        self.estimation_thread = EstimateNT(pr, self.nfunc, 
1169                                            error_func=self._thread_error, 
1170                                        completefn = self._estimateNT_completed, 
1171                                            updatefn   = None)
1172        self.estimation_thread.queue()
1173        self.estimation_thread.ready(2.5)
1174       
1175    def perform_inversion(self):
1176        """
1177        """
1178        # Time estimate
1179        #estimated = self.elapsed*self.nfunc**2
1180        #message = "Computation time may take up to %g seconds" % self.elapsed
1181        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1182       
1183        # Start inversion thread
1184        self.start_thread()
1185        return
1186       
1187        out, cov = self.pr.lstsq(self.nfunc)
1188       
1189        # Save useful info
1190        self.elapsed = self.pr.elapsed
1191       
1192        for i in range(len(out)):
1193            try:
1194                print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
1195                                         math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
1196            except: 
1197                print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
1198       
1199        # Make a plot of I(q) data
1200        new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
1201        new_plot.name = "I_{obs}(q)"
1202        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
1203        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
1204        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
1205        # Show I(q) fit
1206        self.show_iq(out, self.pr)
1207        # Show P(r) fit
1208        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov=cov)
1209       
1210    def _on_context_inversion(self, event):
1211        """
1212        """
1213        panel = event.GetEventObject()
1214        Plugin.on_perspective(self, event=event)
1215
1216        # If we have more than one displayed plot, make the user choose
1217        if len(panel.plots) >= 1 and \
1218            panel.graph.selected_plottable in panel.plots:
1219            dataset = panel.plots[panel.graph.selected_plottable].name
1220        else:
1221            logging.info("Prview Error: No data is available")
1222            return
1223       
1224        # Store a reference to the current plottable
1225        # If we have a suggested value, use it.
1226        try:
1227            estimate = float(self.control_panel.alpha_estimate)
1228            self.control_panel.alpha = estimate
1229        except:
1230            self.control_panel.alpha = self.alpha
1231            logging.info("Prview :Alpha Not estimate yet")
1232            pass
1233        try:
1234            estimate = int(self.control_panel.nterms_estimate)
1235            self.control_panel.nfunc = estimate
1236        except:
1237            self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1238            logging.info("Prview : ntemrs Not estimate yet")
1239            pass
1240       
1241        self.current_plottable = panel.plots[panel.graph.selected_plottable]
1242        self.set_data([self.current_plottable])
1243        self.control_panel.plotname = dataset
1244        #self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1245        self.control_panel.d_max = self.max_length
1246        #self.parent.set_perspective(self.perspective)
1247        self.control_panel._on_invert(None)
1248           
1249    def get_panels(self, parent):
1250        """
1251            Create and return a list of panel objects
1252        """
1253        from inversion_panel import InversionControl
1254       
1255        self.parent = parent
1256        self.control_panel = InversionControl(self.parent, -1, 
1257                                              style=wx.RAISED_BORDER,
1258                                              standalone=self.standalone)
1259        self.control_panel.set_manager(self)
1260        self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1261        self.control_panel.d_max = self.max_length
1262        self.control_panel.alpha = self.alpha
1263        self.perspective = []
1264        self.perspective.append(self.control_panel.window_name)
1265     
1266        return [self.control_panel]
1267   
1268    def set_data(self, data_list=None):
1269        """
1270        receive a list of data to compute pr
1271        """
1272        if data_list is None:
1273            data_list = []
1274        if len(data_list) >= 1:
1275            if len(data_list) == 1:
1276                data = data_list[0]
1277            else:
1278                data_1d_list = []
1279                data_2d_list = []
1280                error_msg = ""
1281                # separate data into data1d and data2d list
1282                for data in data_list:
1283                    if data is not None:
1284                        if issubclass(data.__class__, Data1D):
1285                            data_1d_list.append(data)
1286                        else:
1287                            error_msg += " %s  type %s \n" % (str(data.name),
1288                                             str(data.__class__.__name__))
1289                            data_2d_list.append(data)
1290                if len(data_2d_list) > 0:
1291                    msg = "PrView does not support the following data types:\n"
1292                    msg += error_msg
1293                if len(data_1d_list) == 0:
1294                    wx.PostEvent(self.parent, 
1295                    StatusEvent(status=msg, info='error'))
1296                    return
1297                msg += "Prview does not allow multiple data!\n"
1298                msg += "Please select one.\n"
1299                if len(data_list) > 1:
1300                    from pr_widgets import DataDialog
1301                    dlg = DataDialog(data_list=data_1d_list, text=msg)
1302                    if dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
1303                        data = dlg.get_data()
1304                    else:
1305                        data = None
1306                    dlg.Destroy()
1307            if data is None:
1308                msg += "PrView receives no data. \n"
1309                wx.PostEvent(self.parent, 
1310                     StatusEvent(status=msg, info='error'))
1311                return
1312            if issubclass(data.__class__, Data1D):
1313                try:
1314                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(action='remove',
1315                                                group_id=GROUP_ID_IQ_DATA, 
1316                                                id=self.data_id))
1317                                             
1318                    self.data_id = data.id
1319                    self.control_panel._change_file(evt=None, data=data)
1320                except:
1321                    msg = "Prview Set_data: " + str(sys.exc_value)
1322                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg,
1323                                                            info="error"))
1324            else:   
1325                msg = "Pr cannot be computed for data of "
1326                msg += "type %s" % (data_list[0].__class__.__name__)
1327                wx.PostEvent(self.parent, 
1328                         StatusEvent(status=msg, info='error'))
1329        else:
1330            msg = "Pr contain no data"
1331            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg, info='warning'))
1332           
1333    def post_init(self):
1334        """
1335            Post initialization call back to close the loose ends
1336            [Somehow openGL needs this call]
1337        """
1338        if self.standalone:
1339            self.parent.set_perspective(self.perspective)
1340 
1341if __name__ == "__main__":
1342    i = Plugin()
1343    print i.perform_estimateNT()
1344   
1345   
1346   
1347   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.