source: sasview/prview/perspectives/pr/pr.py @ 61ffd1e

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 61ffd1e was e58c280, checked in by Jae Cho <jhjcho@…>, 14 years ago

modified menu item string in application menu

  • Property mode set to 100644
File size: 49.8 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 copy
22import math
23import numpy
24import pylab
25from sans.guiframe.dataFitting import Data1D
26from sans.guiframe.events import NewPlotEvent
27from sans.guiframe.events import StatusEvent
28from sans.guiframe.gui_style import GUIFRAME_ID   
29from sans.pr.invertor import Invertor
30from DataLoader.loader import Loader
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    """
49    DEFAULT_ALPHA = 0.0001
50    DEFAULT_NFUNC = 10
51    DEFAULT_DMAX  = 140.0
52   
53    def __init__(self, standalone=True):
54        PluginBase.__init__(self, name="Pr Inversion", standalone=standalone)
55        ## Simulation window manager
56        self.simview = None
57       
58        ## State data
59        self.alpha      = self.DEFAULT_ALPHA
60        self.nfunc      = self.DEFAULT_NFUNC
61        self.max_length = self.DEFAULT_DMAX
62        self.q_min      = None
63        self.q_max      = None
64        self.has_bck    = False
65        self.slit_height = 0
66        self.slit_width  = 0
67        ## Remember last plottable processed
68        self.last_data  = "sphere_60_q0_2.txt"
69        self._current_file_data = None
70        ## Time elapsed for last computation [sec]
71        # Start with a good default
72        self.elapsed = 0.022
73        self.iq_data_shown = False
74       
75        ## Current invertor
76        self.invertor    = None
77        self.pr          = None
78        self.data_id = IQ_DATA_LABEL
79        # Copy of the last result in case we need to display it.
80        self._last_pr    = None
81        self._last_out   = None
82        self._last_cov   = None
83        ## Calculation thread
84        self.calc_thread = None
85        ## Estimation thread
86        self.estimation_thread = None
87        ## Result panel
88        self.control_panel = None
89        ## Currently views plottable
90        self.current_plottable = None
91        ## Number of P(r) points to display on the output plot
92        self._pr_npts = 51
93        ## Flag to let the plug-in know that it is running standalone
94        self.standalone = standalone
95        self._normalize_output = False
96        self._scale_output_unity = False
97       
98        ## List of added P(r) plots
99        self._added_plots = {}
100        self._default_Iq  = {}
101        self.list_plot_id = []
102       
103        # Associate the inversion state reader with .prv files
104        from inversion_state import Reader
105         
106        # Create a CanSAS/Pr reader
107        self.state_reader = Reader(self.set_state)
108        self._extensions = '.prv'
109        l = Loader()
110        l.associate_file_reader('.prv', self.state_reader)
111        l.associate_file_reader(".svs", self.state_reader)
112               
113        # Log startup
114        logging.info("Pr(r) plug-in started")
115       
116    def delete_data(self, data_id):
117        """
118        delete the data association with prview
119        """
120        if self.calc_thread is not None and self.calc_thread.isrunning():
121            msg = "Data in use in Prview\n"
122        if self.estimation_thread is not None and \
123            self.estimation_thread.isrunning():
124             msg = "Data in use in Prview\n"
125        self.control_panel.clear_panel()
126       
127    def get_data(self):
128        """
129        """
130        return self.current_plottable
131   
132    def set_state(self, state=None, datainfo=None):
133        """
134        Call-back method for the inversion state reader.
135        This method is called when a .prv file is loaded.
136       
137        :param state: InversionState object
138        :param datainfo: Data1D object [optional]
139       
140        """
141        try:
142            if datainfo.__class__.__name__ == 'list':
143                if len(datainfo) >= 1:
144                    data = datainfo[0]
145                else:
146                    data = None
147            else:
148                data = datainfo
149            if data is None:
150                raise RuntimeError, "Pr.set_state: datainfo parameter cannot be None in standalone mode"
151           
152            # Ensuring that plots are coordinated correctly
153            t = time.localtime(data.meta_data['prstate'].timestamp)
154            time_str = time.strftime("%b %d %H:%M", t)
155           
156            # Check that no time stamp is already appended
157            max_char = data.meta_data['prstate'].file.find("[")
158            if max_char < 0:
159                max_char = len(data.meta_data['prstate'].file)
160           
161            datainfo.meta_data['prstate'].file = data.meta_data['prstate'].file[0:max_char] +' [' + time_str + ']'
162            data.filename = data.meta_data['prstate'].file
163            # TODO:
164            #remove this call when state save all information about the gui data
165            # such as ID , Group_ID, etc...
166            #make self.current_plottable = datainfo directly
167            self.current_plottable = self.parent.create_gui_data(data,None)
168            self.current_plottable.group_id = data.meta_data['prstate'].file
169           
170            # Make sure the user sees the P(r) panel after loading
171            #self.parent.set_perspective(self.perspective) 
172            self.on_perspective(event=None)   
173            # Load the P(r) results
174            #state = self.state_reader.get_state()
175            data_dict = {self.current_plottable.id:self.current_plottable}
176            self.parent.add_data(data_list=data_dict)
177            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=self.current_plottable,
178                                        title=self.current_plottable.title))
179            self.control_panel.set_state(state)
180        except:
181            logging.error("prview.set_state: %s" % sys.exc_value)
182
183 
184    def help(self, evt):
185        """
186        Show a general help dialog.
187       
188        :TODO: replace the text with a nice image
189       
190        """
191        from inversion_panel import HelpDialog
192        dialog = HelpDialog(None, -1)
193        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
194            dialog.Destroy()
195        else:
196            dialog.Destroy()
197   
198    def _fit_pr(self, evt):
199        """
200        """
201        from sans.pr.invertor import Invertor
202        # Generate P(r) for sphere
203        radius = 60.0
204        d_max  = 2*radius
205       
206        r = pylab.arange(0.01, d_max, d_max/51.0)
207        M = len(r)
208        y = numpy.zeros(M)
209        pr_err = numpy.zeros(M)
210       
211        sum = 0.0
212        for j in range(M):
213            value = self.pr_theory(r[j], radius)
214            sum += value
215            y[j] = value
216            pr_err[j] = math.sqrt(y[j])
217
218        y = y/sum*d_max/len(r)
219
220        # Perform fit
221        pr = Invertor()
222        pr.d_max = d_max
223        pr.alpha = 0
224        pr.x = r
225        pr.y = y
226        pr.err = pr_err
227        out, cov = pr.pr_fit()
228        for i in range(len(out)):
229            print "%g +- %g" % (out[i], math.sqrt(cov[i][i]))
230       
231        # Show input P(r)
232        title = "Pr"
233        new_plot = Data1D(pr.x, pr.y, dy=pr.err)
234        new_plot.name = "P_{obs}(r)"
235        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
236        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
237        new_plot.group_id = "P_{obs}(r)"
238        new_plot.id = "P_{obs}(r)"
239        new_plot.title = title
240        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,  theory=new_plot)
241        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
242
243        # Show P(r) fit
244        self.show_pr(out, pr)
245       
246        # Show I(q) fit
247        q = pylab.arange(0.001, 0.1, 0.01/51.0)
248        self.show_iq(out, pr, q)
249       
250    def show_shpere(self, x, radius=70.0, x_range=70.0):
251        """
252        """
253        # Show P(r)
254        y_true = numpy.zeros(len(x))
255
256        sum_true = 0.0
257        for i in range(len(x)):
258            y_true[i] = self.pr_theory(x[i], radius)           
259            sum_true += y_true[i]
260           
261        y_true = y_true/sum_true*x_range/len(x)
262       
263        # Show the theory P(r)
264        new_plot = Data1D(x, y_true)
265        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
266        new_plot.name = "P_{true}(r)"
267        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
268        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
269        new_plot.id = "P_{true}(r)"
270        new_plot.group_id = "P_{true}(r)"
271        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
272        #Put this call in plottables/guitools   
273        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot,
274                                                title="Sphere P(r)"))
275       
276       
277    def get_npts(self):
278        """
279        Returns the number of points in the I(q) data
280        """
281        try:
282            return len(self.pr.x)
283        except:
284            return 0
285       
286    def show_iq(self, out, pr, q=None):
287        """
288        """ 
289        qtemp = pr.x
290        if not q==None:
291            qtemp = q
292
293        # Make a plot
294        maxq = -1
295        for q_i in qtemp:
296            if q_i>maxq:
297                maxq=q_i
298               
299        minq = 0.001
300       
301        # Check for user min/max
302        if not pr.q_min==None:
303            minq = pr.q_min
304        if not pr.q_max==None:
305            maxq = pr.q_max
306               
307        x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
308        y = numpy.zeros(len(x))
309        err = numpy.zeros(len(x))
310        for i in range(len(x)):
311            value = pr.iq(out, x[i])
312            y[i] = value
313            try:
314                err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
315            except:
316                err[i] = 1.0
317                print "Error getting error", value, x[i]
318               
319        new_plot = Data1D(x, y)
320        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
321        new_plot.name = IQ_FIT_LABEL
322        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
323        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
324        title = "I(q)"
325        new_plot.title = title
326       
327        # If we have a group ID, use it
328        if pr.info.has_key("plot_group_id"):
329            new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
330        new_plot.id = IQ_FIT_LABEL
331        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
332       
333        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
334       
335        # If we have used slit smearing, plot the smeared I(q) too
336        if pr.slit_width>0 or pr.slit_height>0:
337            x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
338            y = numpy.zeros(len(x))
339            err = numpy.zeros(len(x))
340            for i in range(len(x)):
341                value = pr.iq_smeared(out, x[i])
342                y[i] = value
343                try:
344                    err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
345                except:
346                    err[i] = 1.0
347                    print "Error getting error", value, x[i]
348                   
349            new_plot = Data1D(x, y)
350            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
351            new_plot.name = IQ_SMEARED_LABEL
352            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
353            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
354            # If we have a group ID, use it
355            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
356              new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
357            new_plot.id = IQ_SMEARED_LABEL
358            new_plot.title = title
359            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
360            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
361       
362    def _on_pr_npts(self, evt):
363        """
364        Redisplay P(r) with a different number of points
365        """   
366        from inversion_panel import PrDistDialog
367        dialog = PrDistDialog(None, -1)
368        dialog.set_content(self._pr_npts)
369        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
370            self._pr_npts= dialog.get_content()
371            dialog.Destroy()
372            self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
373        else:
374            dialog.Destroy()
375       
376       
377    def show_pr(self, out, pr, cov=None):
378        """
379        """     
380        # Show P(r)
381        x = pylab.arange(0.0, pr.d_max, pr.d_max/self._pr_npts)
382   
383        y = numpy.zeros(len(x))
384        dy = numpy.zeros(len(x))
385        y_true = numpy.zeros(len(x))
386
387        sum = 0.0
388        pmax = 0.0
389        cov2 = numpy.ascontiguousarray(cov)
390       
391        for i in range(len(x)):
392            if cov2==None:
393                value = pr.pr(out, x[i])
394            else:
395                (value, dy[i]) = pr.pr_err(out, cov2, x[i])
396            sum += value*pr.d_max/len(x)
397           
398            # keep track of the maximum P(r) value
399            if value>pmax:
400                pmax = value
401               
402            y[i] = value
403               
404        if self._normalize_output==True:
405            y = y/sum
406            dy = dy/sum
407        elif self._scale_output_unity==True:
408            y = y/pmax
409            dy = dy/pmax
410       
411        if cov2==None:
412            new_plot = Data1D(x, y)
413            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
414        else:
415            new_plot = Data1D(x, y, dy=dy)
416        new_plot.name = PR_FIT_LABEL
417        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
418        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
419        new_plot.title = "P(r) fit"
420        new_plot.id = PR_FIT_LABEL
421        # Make sure that the plot is linear
422        new_plot.xtransform = "x"
423        new_plot.ytransform = "y" 
424        new_plot.group_id = GROUP_ID_PR_FIT
425        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)   
426        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="P(r) fit"))
427        return x, pr.d_max
428         
429    def load(self, data):
430        """
431        Load data. This will eventually be replaced
432        by our standard DataLoader class.
433        """
434        class FileData:
435            x = None
436            y = None
437            err = None
438            path = None
439           
440            def __init__(self, path):
441                self.path = path
442               
443        self._current_file_data = FileData(data.path)
444       
445        # Use data loader to load file
446        #dataread = Loader().load(path)
447        dataread = data
448        # Notify the user if we could not read the file
449        if dataread is None:
450            raise RuntimeError, "Invalid data"
451           
452        x = None
453        y = None
454        err = None
455        if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
456            x = dataread.x
457            y = dataread.y
458            err = dataread.dy
459        else:
460            if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
461                x = dataread[0].x
462                y = dataread[0].y
463                err = dataread[0].dy
464                msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
465                msg += "Only the first data set was loaded." 
466                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
467            else:
468                if dataread is None:
469                    return x, y, err
470                raise RuntimeError, "This tool can only read 1D data"
471       
472        self._current_file_data.x = x
473        self._current_file_data.y = y
474        self._current_file_data.err = err
475        return x, y, err
476               
477    def load_columns(self, path = "sphere_60_q0_2.txt"):
478        """
479        Load 2- or 3- column ascii
480        """
481        import numpy, math, sys
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        import numpy, math, sys
531        # Read the data from the data file
532        data_x   = numpy.zeros(0)
533        data_y   = numpy.zeros(0)
534        data_err = numpy.zeros(0)
535        scale    = None
536        min_err  = 0.0
537       
538        data_started = False
539        if not path == None:
540            input_f = open(path,'r')
541            buff    = input_f.read()
542            lines   = buff.split('\n')
543            for line in lines:
544                if data_started==True:
545                    try:
546                        toks = line.split()
547                        x = float(toks[0])
548                        y = float(toks[1])
549                        if len(toks)>2:
550                            err = float(toks[2])
551                        else:
552                            if scale==None:
553                                scale = 0.05*math.sqrt(y)
554                                #scale = 0.05/math.sqrt(y)
555                                min_err = 0.01*y
556                            err = scale*math.sqrt(y)+min_err
557                            #err = 0
558                           
559                        data_x = numpy.append(data_x, x)
560                        data_y = numpy.append(data_y, y)
561                        data_err = numpy.append(data_err, err)
562                    except:
563                        pass
564                elif line.find("The 6 columns")>=0:
565                    data_started = True     
566                   
567        if not scale==None:
568            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
569            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
570        else:
571            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
572                       
573        return data_x, data_y, data_err     
574       
575    def pr_theory(self, r, R):
576        """ 
577        """
578        if r<=2*R:
579            return 12.0* ((0.5*r/R)**2) * ((1.0-0.5*r/R)**2) * ( 2.0 + 0.5*r/R )
580        else:
581            return 0.0
582
583    def get_context_menu(self, plotpanel=None):
584        """
585        Get the context menu items available for P(r)
586       
587        :param graph: the Graph object to which we attach the context menu
588       
589        :return: a list of menu items with call-back function
590       
591        """
592        graph = plotpanel.graph
593        # Look whether this Graph contains P(r) data
594        if graph.selected_plottable not in plotpanel.plots:
595            return []
596        item = plotpanel.plots[graph.selected_plottable]
597        if item.id == PR_FIT_LABEL:
598            #add_data_hint = "Load a data file and display it on this plot"
599            #["Add P(r) data",add_data_hint , self._on_add_data],
600            change_n_hint = "Change the number of"
601            change_n_hint += " points on the P(r) output"
602            change_n_label = "Change number of P(r) points"
603            m_list = [[change_n_label, change_n_hint , self._on_pr_npts]]
604
605            if self._scale_output_unity or self._normalize_output:
606                hint = "Let the output P(r) keep the scale of the data"
607                m_list.append(["Disable P(r) scaling", hint, 
608                               self._on_disable_scaling])
609            if not self._scale_output_unity:
610                m_list.append(["Scale P_max(r) to unity", 
611                               "Scale P(r) so that its maximum is 1", 
612                               self._on_scale_unity])
613            if not self._normalize_output:
614                m_list.append(["Normalize P(r) to unity", 
615                               "Normalize the integral of P(r) to 1", 
616                               self._on_normalize])
617               
618            return m_list
619             
620        elif item.id in [PR_LOADED_LABEL, IQ_DATA_LABEL, IQ_FIT_LABEL,
621                          IQ_SMEARED_LABEL]:
622            return []
623        elif item.id == graph.selected_plottable:
624               if not self.standalone and issubclass(item.__class__, Data1D):
625                return [["Compute P(r)", 
626                             "Compute P(r) from distribution", 
627                             self._on_context_inversion]]     
628               
629        return []
630
631    def _on_disable_scaling(self, evt):
632        """
633        Disable P(r) scaling
634           
635        :param evt: Menu event
636       
637        """
638        self._normalize_output = False
639        self._scale_output_unity = False
640        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
641       
642        # Now replot the original added data
643        for plot in self._added_plots:
644            self._added_plots[plot].y = numpy.copy(self._default_Iq[plot])
645            wx.PostEvent(self.parent, 
646                         NewPlotEvent(plot=self._added_plots[plot], 
647                                      title=self._added_plots[plot].name,
648                                                   update=True))       
649       
650        # Need the update flag in the NewPlotEvent to protect against
651        # the plot no longer being there...
652       
653    def _on_normalize(self, evt):
654        """
655        Normalize the area under the P(r) curve to 1.
656        This operation is done for all displayed plots.
657       
658        :param evt: Menu event
659       
660        """
661        self._normalize_output = True
662        self._scale_output_unity = False
663           
664        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
665       
666        # Now scale the added plots too
667        for plot in self._added_plots:
668            sum = numpy.sum(self._added_plots[plot].y)
669            npts = len(self._added_plots[plot].x)
670            sum *= self._added_plots[plot].x[npts-1]/npts
671            y = self._added_plots[plot].y/sum
672           
673            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
674            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
675            new_plot.group_id = self._added_plots[plot].group_id
676            new_plot.id = self._added_plots[plot].id
677            new_plot.title = self._added_plots[plot].title
678            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
679            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
680            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
681            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)       
682            wx.PostEvent(self.parent, 
683                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
684                                         title=self._added_plots[plot].name))
685       
686    def _on_scale_unity(self, evt):
687        """
688        Scale the maximum P(r) value on each displayed plot to 1.
689       
690        :param evt: Menu event
691       
692        """
693        self._scale_output_unity = True
694        self._normalize_output = False
695           
696        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
697       
698        # Now scale the added plots too
699        for plot in self._added_plots:
700            _max = 0
701            for y in self._added_plots[plot].y:
702                if y>_max: 
703                    _max = y
704            y = self._added_plots[plot].y/_max
705           
706            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
707            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
708            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
709            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
710            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
711            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,theory=new_plot)       
712            wx.PostEvent(self.parent, 
713                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
714                                title=self._added_plots[plot].name))       
715       
716       
717    def _on_add_data(self, evt):
718        """
719        Add a data curve to the plot
720       
721        :WARNING: this will be removed once guiframe.plotting has
722             its full functionality
723        """
724        path = self.choose_file()
725        if path==None:
726            return
727       
728        #x, y, err = self.parent.load_ascii_1D(path)
729        # Use data loader to load file
730        try:
731            dataread = Loader().load(path)
732            x = None
733            y = None
734            err = None
735            if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
736                x = dataread.x
737                y = dataread.y
738                err = dataread.dy
739            else:
740                if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
741                    x = dataread[0].x
742                    y = dataread[0].y
743                    err = dataread[0].dy
744                    msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
745                    msg += "Only the first data set was loaded." 
746                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
747                else:
748                    msg = "This tool can only read 1D data"
749                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
750                    return
751           
752        except:
753            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
754            return
755       
756        filename = os.path.basename(path)
757        new_plot = Data1D(x, y)
758        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
759        new_plot.name = filename
760        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
761        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
762        # Store a ref to the plottable for later use
763        self._added_plots[filename] = new_plot
764        self._default_Iq[filename]  = numpy.copy(y)
765        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=filename))
766       
767    def start_thread(self):
768        """
769        """
770        from pr_thread import CalcPr
771        from copy import deepcopy
772       
773        # If a thread is already started, stop it
774        if self.calc_thread != None and self.calc_thread.isrunning():
775            self.calc_thread.stop()
776               
777        pr = self.pr.clone()
778        self.calc_thread = CalcPr(pr, self.nfunc,
779                                   error_func=self._thread_error, 
780                                   completefn=self._completed, updatefn=None)
781        self.calc_thread.queue()
782        self.calc_thread.ready(2.5)
783   
784    def _thread_error(self, error):
785        """
786        """
787        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=error))
788   
789    def _estimate_completed(self, alpha, message, elapsed):
790        """
791        Parameter estimation completed,
792        display the results to the user
793       
794        :param alpha: estimated best alpha
795        :param elapsed: computation time
796       
797        """
798        # Save useful info
799        self.elapsed = elapsed
800        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
801        if not message==None:
802            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
803        self.perform_estimateNT()
804   
805    def _estimateNT_completed(self, nterms, alpha, message, elapsed):
806        """
807        Parameter estimation completed,
808        display the results to the user
809       
810        :param alpha: estimated best alpha
811        :param nterms: estimated number of terms
812        :param elapsed: computation time
813       
814        """
815        # Save useful info
816        self.elapsed = elapsed
817        self.control_panel.nterms_estimate = nterms
818        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
819        if not message==None:
820            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
821   
822    def _completed(self, out, cov, pr, elapsed):
823        """
824        Method called with the results when the inversion
825        is done
826       
827        :param out: output coefficient for the base functions
828        :param cov: covariance matrix
829        :param pr: Invertor instance
830        :param elapsed: time spent computing
831       
832        """
833        from copy import deepcopy
834        # Save useful info
835        self.elapsed = elapsed
836        # Keep a copy of the last result
837        self._last_pr  = pr.clone()
838        self._last_out = out
839        self._last_cov = cov
840       
841        # Save Pr invertor
842        self.pr = pr
843       
844        #message = "Computation completed in"
845        #message +=  %g seconds [chi2=%g]" % (elapsed, pr.chi2)
846        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
847
848        cov = numpy.ascontiguousarray(cov)
849
850        # Show result on control panel
851        self.control_panel.chi2 = pr.chi2
852        self.control_panel.elapsed = elapsed
853        self.control_panel.oscillation = pr.oscillations(out)
854        #print "OSCILL", pr.oscillations(out)
855        #print "PEAKS:", pr.get_peaks(out)
856        self.control_panel.positive = pr.get_positive(out)
857        self.control_panel.pos_err  = pr.get_pos_err(out, cov)
858        self.control_panel.rg = pr.rg(out)
859        self.control_panel.iq0 = pr.iq0(out)
860        self.control_panel.bck = pr.background
861       
862        if False:
863            for i in range(len(out)):
864                try:
865                    print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
866                                             math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
867                except: 
868                    print sys.exc_value
869                    print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
870       
871            # Make a plot of I(q) data
872            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
873            new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
874            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
875            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
876            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
877                new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
878            new_plot.id = self.data_id
879            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,
880                                       theory=new_plot)
881            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
882               
883        # Show I(q) fit
884        self.show_iq(out, self.pr)
885       
886        # Show P(r) fit
887        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov) 
888       
889        # Popup result panel
890        #result_panel = InversionResults(self.parent,
891        #-1, style=wx.RAISED_BORDER)
892       
893    def show_data(self, path=None, data=None, reset=False):
894        """
895        Show data read from a file
896       
897        :param path: file path
898        :param reset: if True all other plottables will be cleared
899       
900        """
901        #if path is not None:
902        if data is not None:
903            try:
904                pr = self._create_file_pr(data)
905            except:
906                status = "Problem reading data: %s" % sys.exc_value
907                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=status))
908                raise RuntimeError, status
909               
910            # If the file contains nothing, just return
911            if pr is None:
912                raise RuntimeError, "Loaded data is invalid"
913           
914            self.pr = pr
915       
916        # Make a plot of I(q) data
917        if self.pr.err == None:
918            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y)
919            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
920        else:
921            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
922        new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
923        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
924        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
925        new_plot.interactive = True
926        new_plot.group_id = GROUP_ID_IQ_DATA
927        new_plot.id = self.data_id
928        new_plot.title = "I(q)"   
929        wx.PostEvent(self.parent, 
930                     NewPlotEvent(plot=new_plot, title="I(q)", reset=reset))
931       
932        self.current_plottable = new_plot
933        # Get Q range
934        self.control_panel.q_min = self.pr.x.min()
935        self.control_panel.q_max = self.pr.x.max()
936           
937    def save_data(self, filepath, prstate=None):
938        """
939        Save data in provided state object.
940       
941        :TODO: move the state code away from inversion_panel and move it here.
942                Then remove the "prstate" input and make this method private.
943               
944        :param filepath: path of file to write to
945        :param prstate: P(r) inversion state
946       
947        """
948        #TODO: do we need this or can we use DataLoader.loader.save directly?
949       
950        # Add output data and coefficients to state
951        prstate.coefficients = self._last_out
952        prstate.covariance = self._last_cov
953       
954        # Write the output to file
955        # First, check that the data is of the right type
956        if issubclass(self.current_plottable.__class__,
957                       DataLoader.data_info.Data1D):
958            self.state_reader.write(filepath, self.current_plottable, prstate)
959        else:
960            msg = "pr.save_data: the data being saved is not a"
961            msg += " DataLoader.data_info.Data1D object" 
962            raise RuntimeError, msg
963       
964       
965    def setup_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, q_min=None, q_max=None, 
966                             bck=False, height=0, width=0):
967        """
968        """
969        self.alpha = alpha
970        self.nfunc = nfunc
971        self.max_length = d_max
972        self.q_min = q_min
973        self.q_max = q_max
974        self.has_bck = bck
975        self.slit_height = height
976        self.slit_width  = width
977       
978        try:
979            pr = self._create_plot_pr()
980            if not pr==None:
981                self.pr = pr
982                self.perform_inversion()
983        except:
984            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
985
986    def estimate_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, 
987                                q_min=None, q_max=None, 
988                                bck=False, height=0, width=0):
989        """
990        """
991        self.alpha = alpha
992        self.nfunc = nfunc
993        self.max_length = d_max
994        self.q_min = q_min
995        self.q_max = q_max
996        self.has_bck = bck
997        self.slit_height = height
998        self.slit_width  = width
999       
1000        try:
1001            pr = self._create_plot_pr()
1002            if not pr==None:
1003                self.pr = pr
1004                self.perform_estimate()
1005        except:
1006            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))           
1007
1008    def _create_plot_pr(self, estimate=False):
1009        """
1010        Create and prepare invertor instance from
1011        a plottable data set.
1012       
1013        :param path: path of the file to read in
1014       
1015        """
1016        # Sanity check
1017        if self.current_plottable is None:
1018            msg = "Please load a valid data set before proceeding."
1019            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg)) 
1020            return None   
1021       
1022        # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1023        pr = Invertor()
1024        pr.d_max = self.max_length
1025        pr.alpha = self.alpha
1026        pr.q_min = self.q_min
1027        pr.q_max = self.q_max
1028        pr.x = self.current_plottable.x
1029        pr.y = self.current_plottable.y
1030        pr.has_bck = self.has_bck
1031        pr.slit_height = self.slit_height
1032        pr.slit_width = self.slit_width
1033       
1034        # Keep track of the plot window title to ensure that
1035        # we can overlay the plots
1036        pr.info["plot_group_id"] = self.current_plottable.group_id
1037       
1038        # Fill in errors if none were provided
1039        err = self.current_plottable.dy
1040        all_zeros = True
1041        if err == None:
1042            err = numpy.zeros(len(pr.y)) 
1043        else:   
1044            for i in range(len(err)):
1045                if err[i]>0:
1046                    all_zeros = False
1047       
1048        if all_zeros:       
1049            scale = None
1050            min_err = 0.0
1051            for i in range(len(pr.y)):
1052                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1053                if scale==None:
1054                    scale = 0.05*math.sqrt(pr.y[i])
1055                    min_err = 0.01*pr.y[i]
1056                err[i] = scale*math.sqrt( math.fabs(pr.y[i]) ) + min_err
1057            message = "The loaded file had no error bars, "
1058            message += "statistical errors are assumed."
1059            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1060
1061        pr.err = err
1062       
1063        return pr
1064
1065         
1066    def setup_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1067                             path=None, q_min=None, q_max=None, 
1068                             bck=False, height=0, width=0):
1069        """
1070        """
1071        self.alpha = alpha
1072        self.nfunc = nfunc
1073        self.max_length = d_max
1074        self.q_min = q_min
1075        self.q_max = q_max
1076        self.has_bck = bck
1077        self.slit_height = height
1078        self.slit_width  = width
1079       
1080        try:
1081            #pr = self._create_file_pr(path)
1082            pr = self._create_file_pr(data)
1083            if not pr==None:
1084                self.pr = pr
1085                self.perform_inversion()
1086        except:
1087            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1088         
1089    def estimate_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1090                                path=None, q_min=None, q_max=None, 
1091                                bck=False, height=0, width=0):
1092        """
1093        """
1094        self.alpha = alpha
1095        self.nfunc = nfunc
1096        self.max_length = d_max
1097        self.q_min = q_min
1098        self.q_max = q_max
1099        self.has_bck = bck
1100        self.slit_height = height
1101        self.slit_width  = width
1102       
1103        try:
1104            pr = self._create_file_pr(data)
1105            #pr = self._create_file_pr(path)
1106            if not pr is None:
1107                self.pr = pr
1108                self.perform_estimate()
1109        except:
1110            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1111               
1112         
1113    def _create_file_pr(self, data):
1114        """
1115        Create and prepare invertor instance from
1116        a file data set.
1117       
1118        :param path: path of the file to read in
1119       
1120        """
1121        # Load data
1122        #if os.path.isfile(path):
1123        """   
1124        if self._current_file_data is not None \
1125            and self._current_file_data.path==path:
1126            # Protect against corrupted data from
1127            # previous failed load attempt
1128            if self._current_file_data.x is None:
1129                return None
1130            x = self._current_file_data.x
1131            y = self._current_file_data.y
1132            err = self._current_file_data.err
1133           
1134            message = "The data from this file has already been loaded."
1135            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1136        else:
1137        """
1138        # Reset the status bar so that we don't get mixed up
1139        # with old messages.
1140        #TODO: refactor this into a proper status handling
1141        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
1142        try:
1143            class FileData:
1144                x = None
1145                y = None
1146                err = None
1147                path = None
1148                def __init__(self, path):
1149                    self.path = path
1150               
1151            self._current_file_data = FileData(data.path)
1152            self._current_file_data.x = data.x
1153            self._current_file_data.y = data.y
1154            self._current_file_data.err = data.dy
1155            x, y, err = data.x, data.y, data.dy
1156        except:
1157            load_error(sys.exc_value)
1158            return None
1159       
1160        # If the file contains no data, just return
1161        if x is None or len(x) == 0:
1162            load_error("The loaded file contains no data")
1163            return None
1164       
1165        # If we have not errors, add statistical errors
1166        if err is not None and y is not None:
1167            err = numpy.zeros(len(y))
1168            scale = None
1169            min_err = 0.0
1170            for i in range(len(y)):
1171                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1172                if scale == None:
1173                    scale = 0.05 * math.sqrt(y[i])
1174                    min_err = 0.01 * y[i]
1175                err[i] = scale * math.sqrt(math.fabs(y[i])) + min_err
1176            message = "The loaded file had no error bars, "
1177            message += "statistical errors are assumed."
1178            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1179       
1180        try:
1181            # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1182            pr = Invertor()
1183            pr.d_max = self.max_length
1184            pr.alpha = self.alpha
1185            pr.q_min = self.q_min
1186            pr.q_max = self.q_max
1187            pr.x = x
1188            pr.y = y
1189            pr.err = err
1190            pr.has_bck = self.has_bck
1191            pr.slit_height = self.slit_height
1192            pr.slit_width = self.slit_width
1193            return pr
1194        except:
1195            load_error(sys.exc_value)
1196        return None
1197       
1198    def perform_estimate(self):
1199        """
1200        """
1201        from pr_thread import EstimatePr
1202        from copy import deepcopy
1203       
1204        # If a thread is already started, stop it
1205        if self.estimation_thread != None and \
1206            self.estimation_thread.isrunning():
1207            self.estimation_thread.stop()
1208               
1209        pr = self.pr.clone()
1210        self.estimation_thread = EstimatePr(pr, self.nfunc,
1211                                             error_func=self._thread_error, 
1212                                         completefn = self._estimate_completed, 
1213                                            updatefn   = None)
1214        self.estimation_thread.queue()
1215        self.estimation_thread.ready(2.5)
1216   
1217    def perform_estimateNT(self):
1218        """
1219        """
1220        from pr_thread import EstimateNT
1221        from copy import deepcopy
1222       
1223        # If a thread is already started, stop it
1224        if self.estimation_thread != None and self.estimation_thread.isrunning():
1225            self.estimation_thread.stop()
1226               
1227        pr = self.pr.clone()
1228        # Skip the slit settings for the estimation
1229        # It slows down the application and it doesn't change the estimates
1230        pr.slit_height = 0.0
1231        pr.slit_width  = 0.0
1232        self.estimation_thread = EstimateNT(pr, self.nfunc, 
1233                                            error_func=self._thread_error, 
1234                                        completefn = self._estimateNT_completed, 
1235                                            updatefn   = None)
1236        self.estimation_thread.queue()
1237        self.estimation_thread.ready(2.5)
1238       
1239    def perform_inversion(self):
1240        """
1241        """
1242        # Time estimate
1243        #estimated = self.elapsed*self.nfunc**2
1244        #message = "Computation time may take up to %g seconds" % self.elapsed
1245        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1246       
1247        # Start inversion thread
1248        self.start_thread()
1249        return
1250       
1251        out, cov = self.pr.lstsq(self.nfunc)
1252       
1253        # Save useful info
1254        self.elapsed = self.pr.elapsed
1255       
1256        for i in range(len(out)):
1257            try:
1258                print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
1259                                         math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
1260            except: 
1261                print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
1262       
1263        # Make a plot of I(q) data
1264        new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
1265        new_plot.name = "I_{obs}(q)"
1266        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
1267        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
1268        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
1269        # Show I(q) fit
1270        self.show_iq(out, self.pr)
1271        # Show P(r) fit
1272        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov=cov)
1273       
1274    def _on_context_inversion(self, event):
1275        """
1276        """
1277        panel = event.GetEventObject()
1278
1279        # If we have more than one displayed plot, make the user choose
1280        if len(panel.plots) > 1 and \
1281            panel.graph.selected_plottable in panel.plots:
1282            dataset = panel.plots[panel.graph.selected_plottable].name
1283        else:
1284            logging.info("Prview Error: No data is available")
1285            return
1286       
1287        # Store a reference to the current plottable
1288        # If we have a suggested value, use it.
1289        try:
1290            estimate = float(self.control_panel.alpha_estimate)
1291            self.control_panel.alpha = estimate
1292        except:
1293            self.control_panel.alpha = self.alpha
1294            logging.info("Prview :Alpha Not estimate yet")
1295            pass
1296        try:
1297            estimate = int(self.control_panel.nterms_estimate)
1298            self.control_panel.nfunc = estimate
1299        except:
1300            self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1301            logging.info("Prview : ntemrs Not estimate yet")
1302            pass
1303       
1304        self.current_plottable = panel.plots[panel.graph.selected_plottable]
1305        self.control_panel.plotname = dataset
1306        #self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1307        self.control_panel.d_max = self.max_length
1308        self.parent.set_perspective(self.perspective)
1309        self.control_panel._on_invert(None)
1310           
1311    def get_panels(self, parent):
1312        """
1313            Create and return a list of panel objects
1314        """
1315        from inversion_panel import InversionControl
1316       
1317        self.parent = parent
1318        self.control_panel = InversionControl(self.parent, -1, 
1319                                              style=wx.RAISED_BORDER,
1320                                              standalone=self.standalone)
1321        self.control_panel.set_manager(self)
1322        self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1323        self.control_panel.d_max = self.max_length
1324        self.control_panel.alpha = self.alpha
1325        self.perspective = []
1326        self.perspective.append(self.control_panel.window_name)
1327     
1328        return [self.control_panel]
1329   
1330    def set_data(self, data_list=None):
1331        """
1332        receive a list of data to compute pr
1333        """
1334        if data_list is None:
1335            data_list = []
1336        if len(data_list) >= 1:
1337            if len(data_list) == 1:
1338                data = data_list[0]
1339            else:
1340                msg = "Pr panel does not allow multiple Data.\n"
1341                msg += "Please select one!\n"
1342                from pr_widgets import DataDialog
1343                dlg = DataDialog(data_list=data_list, text=msg)
1344                if dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
1345                    data = dlg.get_data()
1346            if data is None:
1347                return
1348            if issubclass(data.__class__, Data1D):
1349                try:
1350                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(action='remove',
1351                                                group_id=GROUP_ID_IQ_DATA, 
1352                                                id=self.data_id))
1353                                             
1354                    self.data_id = data.id
1355                    self.control_panel._change_file(evt=None, data=data)
1356                except:
1357                     msg = "Prview Set_data: " + str(sys.exc_value)
1358                     wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg,
1359                                                            info="error"))
1360            else:   
1361                msg = "Pr cannot be computed for data of "
1362                msg += "type %s" % (data_list[0].__class__.__name__)
1363                wx.PostEvent(self.parent, 
1364                         StatusEvent(status=msg, info='error'))
1365        else:
1366            msg = "Pr contain no data"
1367            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg, info='warning'))
1368           
1369    def post_init(self):
1370        """
1371            Post initialization call back to close the loose ends
1372            [Somehow openGL needs this call]
1373        """
1374        if self.standalone:
1375            self.parent.set_perspective(self.perspective)
1376 
1377if __name__ == "__main__":
1378    i = Plugin()
1379    print i.perform_estimateNT()
1380   
1381   
1382   
1383   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.