source: sasview/park_integration/test/testfitting.py @ 9e85792

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 9e85792 was 9e85792, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 16 years ago

working ont he 3 rd used cases
  • Property mode set to 100644
File size: 7.5 KB
Line 
1"""
2    Unit tests for fitting module
3"""
4import unittest
5from sans.guitools.plottables import Theory1D
6from sans.guitools.plottables import Data1D
7from sans.fit.ScipyFitting import Parameter
8import math
9class testFitModule(unittest.TestCase):
10    """ test fitting """
11    def testLoader(self):
12        """
13            test module Load
14        """
15        from sans.fit.Loader import Load
16        load= Load()
17       
18        load.set_filename("testdata_line.txt")
19        self.assertEqual(load.get_filename(),"testdata_line.txt")
20        load.set_values()
21        x=[]
22        y=[]
23        dx=[]
24        dy=[]
25       
26        x,y,dx,dy = load.get_values()
27       
28        # test that values have been loaded
29        self.assertNotEqual(x, None)
30        self.assertNotEqual(y, [])
31        self.assertNotEqual(dy, None)
32        self.assertEqual(len(x),len(y))
33        self.assertEqual(len(dy),len(y))
34       
35        # test data the two plottables contained values loaded
36        data1 = Theory1D(x=[], y=[], dy=None)
37        data2 = Data1D(x=[], y=[],dx=None, dy=None)
38        data1.name = "data1"
39        data2.name = "data2"
40        load.load_data(data1)
41        load.load_data(data2)
42       
43       
44        for i in range(len(x)):
45            self.assertEqual(data2.x[i],x[i])
46            self.assertEqual(data1.y[i],y[i])
47            self.assertEqual(data2.y[i],y[i])
48            self.assertEqual(data1.dx[i],dx[i])
49            self.assertEqual(data2.dy[i],dy[i])
50            self.assertEqual(data1.x[i],data2.x[i])
51            self.assertEqual(data2.y[i],data2.y[i])
52           
53           
54    def testfit_1Data_1Model(self):
55        """ test fitting for one data and one model"""
56        #load data
57        from sans.fit.Loader import Load
58        load= Load()
59        load.set_filename("testdata_line.txt")
60        load.set_values()
61        data1 = Data1D(x=[], y=[],dx=None, dy=None)
62        load.load_data(data1)
63       
64        #Importing the Fit module
65        from sans.fit.Fitting import Fit
66        fitter= Fit()
67        fitter.fit_engine('scipy')
68        engine = fitter.returnEngine()
69        # Receives the type of model for the fitting
70        from sans.guitools.LineModel import LineModel
71        model  = LineModel()
72       
73        #Do the fit SCIPY
74        engine.set_data(data1,1)
75        engine.set_model(model,1)
76       
77        chisqr1, out1, cov1=engine.fit({'A':2,'B':1},None,None)
78        """ testing SCIPy results"""
79        self.assert_(math.fabs(out1[1]-2.5)/math.sqrt(cov1[1][1]) < 2)
80        self.assert_(math.fabs(out1[0]-4.0)/math.sqrt(cov1[0][0]) < 2)
81        self.assert_(chisqr1/len(data1.x) < 2)
82        # PARK
83        fitter= Fit()
84        fitter.fit_engine('park')
85        engine = fitter.returnEngine()
86       
87        #Do the fit
88        engine.set_data(data1,1)
89        engine.set_model(model,1)
90       
91        engine.fit({'A':2,'B':1},None,None)
92        """
93           
94            self.assert_(math.fabs(out2[1]-2.5)/math.sqrt(cov2[1][1]) < 2)
95            self.assert_(math.fabs(out2[0]-4.0)/math.sqrt(cov2[0][0]) < 2)
96            self.assert_(chisqr2/len(data1.x) < 2)
97           
98            self.assertEqual(out1[1], out2[1])
99            self.assertEquals(out1[0], out2[0])
100            self.assertEquals(cov1[0][0], cov2[0][0])
101            self.assertEquals(cov1[1][1], cov2[1][1])
102            self.assertEquals(chisqr1, chisqr2)
103        """
104    def testfit_2Data_1Model(self):
105        """ test fitting for two set of data  and one model"""
106        from sans.fit.Loader import Load
107        load= Load()
108        #Load the first set of data
109        load.set_filename("testdata1.txt")
110        load.set_values()
111        data1 = Data1D(x=[], y=[],dx=None, dy=None)
112        load.load_data(data1)
113       
114        #Load the second set of data
115        load.set_filename("testdata2.txt")
116        load.set_values()
117        data2 = Data1D(x=[], y=[],dx=None, dy=None)
118        load.load_data(data2)
119       
120        #Importing the Fit module
121        from sans.fit.Fitting import Fit
122        fitter= Fit()
123        # Receives the type of model for the fitting
124        from sans.guitools.LineModel import LineModel
125        model  = LineModel()
126        #set engine for scipy
127        fitter.fit_engine('scipy')
128        engine = fitter.returnEngine()
129        #Do the fit
130        engine.set_model(model,1)
131        engine.set_data(data1,1)
132        engine.set_data(data2,1)
133   
134       
135        chisqr1, out1, cov1= engine.fit({'A':2,'B':1},None,None)
136     
137        """ Testing results for SCIPY"""
138        self.assert_(math.fabs(out1[1]-2.5)/math.sqrt(cov1[1][1]) < 2)
139        self.assert_(math.fabs(out1[0]-4.0)/math.sqrt(cov1[0][0]) < 2)
140        self.assert_(chisqr1/len(data1.x+data2.x) < 2)
141        #self.assert_(chisqr1/len(data2.x) < 2)
142       
143        #set engine for park
144        fitter= Fit()
145        fitter.fit_engine('park')
146        engine = fitter.returnEngine()
147        #Do the fit
148        engine.set_data(data1,1)
149        engine.set_model(model,1)
150        engine.set_data(data2,1)
151        engine.fit({'A':2,'B':1},None,None)
152        """
153            chisqr2, out2, cov2= engine.fit({'A':2,'B':1},None,None)
154           
155           
156            self.assert_(math.fabs(out2[1]-2.5)/math.sqrt(cov2[1][1]) < 2)
157            self.assert_(math.fabs(out2[0]-4.0)/math.sqrt(cov2[0][0]) < 2)
158            self.assert_(chisqr2/len(data1.x) < 2)
159            self.assert_(chisqr2/len(data2.x) < 2)
160           
161            self.assertEqual(out1[0],out2[0])
162            self.assertEqual(out1[1],out2[1])
163            self.assertEqual(chisqr1,chisqr2)
164            self.assertEqual(cov1[0][0],cov2[0][0])
165            self.assertEqual(cov1[1][1],cov2[1][1])
166        """
167    def test2models2dataonconstraint(self):
168        """ test for 2 Models two data one constraint"""
169        from sans.fit.Loader import Load
170        load= Load()
171        #Load the first set of data
172        load.set_filename("testdata1.txt")
173        load.set_values()
174        data1 = Data1D(x=[], y=[],dx=None, dy=None)
175        load.load_data(data1)
176       
177        #Load the second set of data
178        load.set_filename("testdata2.txt")
179        load.set_values()
180        data2 = Data1D(x=[], y=[],dx=None, dy=None)
181        load.load_data(data2)
182       
183        #Importing the Fit module
184        from sans.fit.Fitting import Fit
185        fitter= Fit()
186        # Receives the type of model for the fitting
187        from sans.guitools.LineModel import LineModel
188        model1  = LineModel()
189        model1.name='M1'
190        model2  = LineModel()
191        model2.name='M2'
192        #set engine for scipy
193        fitter.fit_engine('scipy')
194        engine = fitter.returnEngine()
195        #Do the fit
196        engine.set_model(model1,1)
197        engine.set_data(data1,1)
198        engine.set_model(model2,2)
199        engine.set_data(data2,2)
200   
201        try: engine.fit({'A':2,'B':1},None,None)
202        except ValueError,msg:
203            assert str(msg)=="cannot fit more than one model",'Message: <%s>'%(msg)
204       
205        #set engine for park
206        fitter= Fit()
207        fitter.fit_engine('park')
208        engine = fitter.returnEngine()
209        #Do the fit
210        engine.set_data(data1,1)
211        engine.set_param(model1,{'A':2,'B':1})
212        engine.set_model(model1,1)
213       
214        engine.set_param(model2,{'A':3,'B':'5*M1.B'})
215        engine.set_model(model2,2)
216        engine.set_data(data2,2)
217        engine.fit({'A':2,'B':1},None,None)
218       
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.