source: sasview/prview/perspectives/pr/pr.py @ 66ff250

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 66ff250 was c8afcb7, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 14 years ago

fix prview

  • Property mode set to 100644
File size: 49.4 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"$I_{smeared}(q)$"
41
42
43class Plugin(PluginBase):
44    """
45    """
46    DEFAULT_ALPHA = 0.0001
47    DEFAULT_NFUNC = 10
48    DEFAULT_DMAX  = 140.0
49   
50    def __init__(self, standalone=True):
51        PluginBase.__init__(self, name="Pr inversion", standalone=standalone)
52        ## Simulation window manager
53        self.simview = None
54       
55        ## State data
56        self.alpha      = self.DEFAULT_ALPHA
57        self.nfunc      = self.DEFAULT_NFUNC
58        self.max_length = self.DEFAULT_DMAX
59        self.q_min      = None
60        self.q_max      = None
61        self.has_bck    = False
62        self.slit_height = 0
63        self.slit_width  = 0
64        ## Remember last plottable processed
65        self.last_data  = "sphere_60_q0_2.txt"
66        self._current_file_data = None
67        ## Time elapsed for last computation [sec]
68        # Start with a good default
69        self.elapsed = 0.022
70        self.iq_data_shown = False
71       
72        ## Current invertor
73        self.invertor    = None
74        self.pr          = None
75        self.data_id = IQ_DATA_LABEL
76        # Copy of the last result in case we need to display it.
77        self._last_pr    = None
78        self._last_out   = None
79        self._last_cov   = None
80        ## Calculation thread
81        self.calc_thread = None
82        ## Estimation thread
83        self.estimation_thread = None
84        ## Result panel
85        self.control_panel = None
86        ## Currently views plottable
87        self.current_plottable = None
88        ## Number of P(r) points to display on the output plot
89        self._pr_npts = 51
90        ## Flag to let the plug-in know that it is running standalone
91        self.standalone = standalone
92        self._normalize_output = False
93        self._scale_output_unity = False
94       
95        ## List of added P(r) plots
96        self._added_plots = {}
97        self._default_Iq  = {}
98        self.list_plot_id = []
99       
100        # Associate the inversion state reader with .prv files
101        from inversion_state import Reader
102         
103        # Create a CanSAS/Pr reader
104        self.state_reader = Reader(self.set_state)
105        self._extensions = '.prv'
106        l = Loader()
107        l.associate_file_reader('.prv', self.state_reader)
108        l.associate_file_reader(".svs", self.state_reader)
109               
110        # Log startup
111        logging.info("Pr(r) plug-in started")
112       
113    def delete_data(self, data_id):
114        """
115        delete the data association with prview
116        """
117        if self.calc_thread is not None and self.calc_thread.isrunning():
118            msg = "Data in use in Prview\n"
119        if self.estimation_thread is not None and \
120            self.estimation_thread.isrunning():
121             msg = "Data in use in Prview\n"
122        self.control_panel.clear_panel()
123       
124    def get_data(self):
125        """
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                raise RuntimeError, "Pr.set_state: datainfo parameter cannot be None in standalone mode"
148           
149            # Ensuring that plots are coordinated correctly
150            t = time.localtime(data.meta_data['prstate'].timestamp)
151            time_str = time.strftime("%b %d %H:%M", t)
152           
153            # Check that no time stamp is already appended
154            max_char = data.meta_data['prstate'].file.find("[")
155            if max_char < 0:
156                max_char = len(data.meta_data['prstate'].file)
157           
158            datainfo.meta_data['prstate'].file = data.meta_data['prstate'].file[0:max_char] +' [' + time_str + ']'
159            data.filename = data.meta_data['prstate'].file
160            # TODO:
161            #remove this call when state save all information about the gui data
162            # such as ID , Group_ID, etc...
163            #make self.current_plottable = datainfo directly
164            self.current_plottable = self.parent.create_gui_data(data,None)
165            self.current_plottable.group_id = data.meta_data['prstate'].file
166           
167            # Make sure the user sees the P(r) panel after loading
168            #self.parent.set_perspective(self.perspective) 
169            self.on_perspective(event=None)   
170            # Load the P(r) results
171            #state = self.state_reader.get_state()
172            data_dict = {self.current_plottable.id:self.current_plottable}
173            self.parent.add_data(data_list=data_dict)
174            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=self.current_plottable,
175                                        title=self.current_plottable.title))
176            self.control_panel.set_state(state)
177        except:
178            logging.error("prview.set_state: %s" % sys.exc_value)
179
180 
181    def help(self, evt):
182        """
183        Show a general help dialog.
184       
185        :TODO: replace the text with a nice image
186       
187        """
188        from inversion_panel import HelpDialog
189        dialog = HelpDialog(None, -1)
190        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
191            dialog.Destroy()
192        else:
193            dialog.Destroy()
194   
195    def _fit_pr(self, evt):
196        """
197        """
198        from sans.pr.invertor import Invertor
199        # Generate P(r) for sphere
200        radius = 60.0
201        d_max  = 2*radius
202       
203        r = pylab.arange(0.01, d_max, d_max/51.0)
204        M = len(r)
205        y = numpy.zeros(M)
206        pr_err = numpy.zeros(M)
207       
208        sum = 0.0
209        for j in range(M):
210            value = self.pr_theory(r[j], radius)
211            sum += value
212            y[j] = value
213            pr_err[j] = math.sqrt(y[j])
214
215        y = y/sum*d_max/len(r)
216
217        # Perform fit
218        pr = Invertor()
219        pr.d_max = d_max
220        pr.alpha = 0
221        pr.x = r
222        pr.y = y
223        pr.err = pr_err
224        out, cov = pr.pr_fit()
225        for i in range(len(out)):
226            print "%g +- %g" % (out[i], math.sqrt(cov[i][i]))
227       
228        # Show input P(r)
229        title = "Pr"
230        new_plot = Data1D(pr.x, pr.y, dy=pr.err)
231        new_plot.name = "P_{obs}(r)"
232        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
233        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
234        new_plot.group_id = "P_{obs}(r)"
235        new_plot.id = "P_{obs}(r)"
236        new_plot.title = title
237        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,  theory=new_plot)
238        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
239
240        # Show P(r) fit
241        self.show_pr(out, pr)
242       
243        # Show I(q) fit
244        q = pylab.arange(0.001, 0.1, 0.01/51.0)
245        self.show_iq(out, pr, q)
246       
247    def show_shpere(self, x, radius=70.0, x_range=70.0):
248        """
249        """
250        # Show P(r)
251        y_true = numpy.zeros(len(x))
252
253        sum_true = 0.0
254        for i in range(len(x)):
255            y_true[i] = self.pr_theory(x[i], radius)           
256            sum_true += y_true[i]
257           
258        y_true = y_true/sum_true*x_range/len(x)
259       
260        # Show the theory P(r)
261        new_plot = Data1D(x, y_true)
262        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
263        new_plot.name = "P_{true}(r)"
264        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
265        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
266        new_plot.id = "P_{true}(r)"
267        new_plot.group_id = "P_{true}(r)"
268        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
269        #Put this call in plottables/guitools   
270        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot,
271                                                title="Sphere P(r)"))
272       
273       
274    def get_npts(self):
275        """
276        Returns the number of points in the I(q) data
277        """
278        try:
279            return len(self.pr.x)
280        except:
281            return 0
282       
283    def show_iq(self, out, pr, q=None):
284        """
285        """ 
286        qtemp = pr.x
287        if not q==None:
288            qtemp = q
289
290        # Make a plot
291        maxq = -1
292        for q_i in qtemp:
293            if q_i>maxq:
294                maxq=q_i
295               
296        minq = 0.001
297       
298        # Check for user min/max
299        if not pr.q_min==None:
300            minq = pr.q_min
301        if not pr.q_max==None:
302            maxq = pr.q_max
303               
304        x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
305        y = numpy.zeros(len(x))
306        err = numpy.zeros(len(x))
307        for i in range(len(x)):
308            value = pr.iq(out, x[i])
309            y[i] = value
310            try:
311                err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
312            except:
313                err[i] = 1.0
314                print "Error getting error", value, x[i]
315               
316        new_plot = Data1D(x, y)
317        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
318        new_plot.name = IQ_FIT_LABEL
319        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
320        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
321        title = "I(q)"
322        new_plot.title = title
323       
324        # If we have a group ID, use it
325        if pr.info.has_key("plot_group_id"):
326            new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
327        new_plot.id = IQ_FIT_LABEL
328        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
329        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
330       
331        # If we have used slit smearing, plot the smeared I(q) too
332        if pr.slit_width>0 or pr.slit_height>0:
333            x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
334            y = numpy.zeros(len(x))
335            err = numpy.zeros(len(x))
336            for i in range(len(x)):
337                value = pr.iq_smeared(out, x[i])
338                y[i] = value
339                try:
340                    err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
341                except:
342                    err[i] = 1.0
343                    print "Error getting error", value, x[i]
344                   
345            new_plot = Data1D(x, y)
346            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
347            new_plot.name = IQ_SMEARED_LABEL
348            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
349            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
350            # If we have a group ID, use it
351            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
352              new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
353            new_plot.id = IQ_SMEARED_LABEL
354            new_plot.title = title
355            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
356            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
357       
358    def _on_pr_npts(self, evt):
359        """
360        Redisplay P(r) with a different number of points
361        """   
362        from inversion_panel import PrDistDialog
363        dialog = PrDistDialog(None, -1)
364        dialog.set_content(self._pr_npts)
365        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
366            self._pr_npts= dialog.get_content()
367            dialog.Destroy()
368            self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
369        else:
370            dialog.Destroy()
371       
372       
373    def show_pr(self, out, pr, cov=None):
374        """
375        """     
376        # Show P(r)
377        x = pylab.arange(0.0, pr.d_max, pr.d_max/self._pr_npts)
378   
379        y = numpy.zeros(len(x))
380        dy = numpy.zeros(len(x))
381        y_true = numpy.zeros(len(x))
382
383        sum = 0.0
384        pmax = 0.0
385        cov2 = numpy.ascontiguousarray(cov)
386       
387        for i in range(len(x)):
388            if cov2==None:
389                value = pr.pr(out, x[i])
390            else:
391                (value, dy[i]) = pr.pr_err(out, cov2, x[i])
392            sum += value*pr.d_max/len(x)
393           
394            # keep track of the maximum P(r) value
395            if value>pmax:
396                pmax = value
397               
398            y[i] = value
399               
400        if self._normalize_output==True:
401            y = y/sum
402            dy = dy/sum
403        elif self._scale_output_unity==True:
404            y = y/pmax
405            dy = dy/pmax
406       
407        if cov2==None:
408            new_plot = Data1D(x, y)
409            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
410        else:
411            new_plot = Data1D(x, y, dy=dy)
412        new_plot.name = PR_FIT_LABEL
413        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
414        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
415        new_plot.title = "P(r) fit"
416        new_plot.id = PR_FIT_LABEL
417        # Make sure that the plot is linear
418        new_plot.xtransform = "x"
419        new_plot.ytransform = "y" 
420        new_plot.group_id = "P(r) fit"
421        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)   
422        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="P(r) fit"))
423        return x, pr.d_max
424         
425    def load(self, data):
426        """
427        Load data. This will eventually be replaced
428        by our standard DataLoader class.
429        """
430        class FileData:
431            x = None
432            y = None
433            err = None
434            path = None
435           
436            def __init__(self, path):
437                self.path = path
438               
439        self._current_file_data = FileData(data.path)
440       
441        # Use data loader to load file
442        #dataread = Loader().load(path)
443        dataread = data
444        # Notify the user if we could not read the file
445        if dataread is None:
446            raise RuntimeError, "Invalid data"
447           
448        x = None
449        y = None
450        err = None
451        if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
452            x = dataread.x
453            y = dataread.y
454            err = dataread.dy
455        else:
456            if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
457                x = dataread[0].x
458                y = dataread[0].y
459                err = dataread[0].dy
460                msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
461                msg += "Only the first data set was loaded." 
462                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
463            else:
464                if dataread is None:
465                    return x, y, err
466                raise RuntimeError, "This tool can only read 1D data"
467       
468        self._current_file_data.x = x
469        self._current_file_data.y = y
470        self._current_file_data.err = err
471        return x, y, err
472               
473    def load_columns(self, path = "sphere_60_q0_2.txt"):
474        """
475        Load 2- or 3- column ascii
476        """
477        import numpy, math, sys
478        # Read the data from the data file
479        data_x   = numpy.zeros(0)
480        data_y   = numpy.zeros(0)
481        data_err = numpy.zeros(0)
482        scale    = None
483        min_err  = 0.0
484        if not path == None:
485            input_f = open(path,'r')
486            buff    = input_f.read()
487            lines   = buff.split('\n')
488            for line in lines:
489                try:
490                    toks = line.split()
491                    x = float(toks[0])
492                    y = float(toks[1])
493                    if len(toks)>2:
494                        err = float(toks[2])
495                    else:
496                        if scale==None:
497                            scale = 0.05*math.sqrt(y)
498                            #scale = 0.05/math.sqrt(y)
499                            min_err = 0.01*y
500                        err = scale*math.sqrt(y)+min_err
501                        #err = 0
502                       
503                    data_x = numpy.append(data_x, x)
504                    data_y = numpy.append(data_y, y)
505                    data_err = numpy.append(data_err, err)
506                except:
507                    pass
508                   
509        if not scale==None:
510            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
511            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
512        else:
513            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
514                       
515        return data_x, data_y, data_err     
516       
517    def load_abs(self, path):
518        """
519        Load an IGOR .ABS reduced file
520       
521        :param path: file path
522       
523        :return: x, y, err vectors
524       
525        """
526        import numpy, math, sys
527        # Read the data from the data file
528        data_x   = numpy.zeros(0)
529        data_y   = numpy.zeros(0)
530        data_err = numpy.zeros(0)
531        scale    = None
532        min_err  = 0.0
533       
534        data_started = False
535        if not path == None:
536            input_f = open(path,'r')
537            buff    = input_f.read()
538            lines   = buff.split('\n')
539            for line in lines:
540                if data_started==True:
541                    try:
542                        toks = line.split()
543                        x = float(toks[0])
544                        y = float(toks[1])
545                        if len(toks)>2:
546                            err = float(toks[2])
547                        else:
548                            if scale==None:
549                                scale = 0.05*math.sqrt(y)
550                                #scale = 0.05/math.sqrt(y)
551                                min_err = 0.01*y
552                            err = scale*math.sqrt(y)+min_err
553                            #err = 0
554                           
555                        data_x = numpy.append(data_x, x)
556                        data_y = numpy.append(data_y, y)
557                        data_err = numpy.append(data_err, err)
558                    except:
559                        pass
560                elif line.find("The 6 columns")>=0:
561                    data_started = True     
562                   
563        if not scale==None:
564            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
565            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
566        else:
567            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
568                       
569        return data_x, data_y, data_err     
570       
571    def pr_theory(self, r, R):
572        """ 
573        """
574        if r<=2*R:
575            return 12.0* ((0.5*r/R)**2) * ((1.0-0.5*r/R)**2) * ( 2.0 + 0.5*r/R )
576        else:
577            return 0.0
578
579    def get_context_menu(self, plotpanel=None):
580        """
581        Get the context menu items available for P(r)
582       
583        :param graph: the Graph object to which we attach the context menu
584       
585        :return: a list of menu items with call-back function
586       
587        """
588        graph = plotpanel.graph
589        # Look whether this Graph contains P(r) data
590        if graph.selected_plottable not in plotpanel.plots:
591            return []
592        item = plotpanel.plots[graph.selected_plottable]
593        if item.id == PR_FIT_LABEL:
594            #add_data_hint = "Load a data file and display it on this plot"
595            #["Add P(r) data",add_data_hint , self._on_add_data],
596            change_n_hint = "Change the number of"
597            change_n_hint += " points on the P(r) output"
598            change_n_label = "Change number of P(r) points"
599            m_list = [[change_n_label, change_n_hint , self._on_pr_npts]]
600
601            if self._scale_output_unity or self._normalize_output:
602                hint = "Let the output P(r) keep the scale of the data"
603                m_list.append(["Disable P(r) scaling", hint, 
604                               self._on_disable_scaling])
605            if not self._scale_output_unity:
606                m_list.append(["Scale P_max(r) to unity", 
607                               "Scale P(r) so that its maximum is 1", 
608                               self._on_scale_unity])
609            if not self._normalize_output:
610                m_list.append(["Normalize P(r) to unity", 
611                               "Normalize the integral of P(r) to 1", 
612                               self._on_normalize])
613               
614            return m_list
615             
616        elif item.id in [PR_LOADED_LABEL, IQ_DATA_LABEL, IQ_FIT_LABEL,
617                          IQ_SMEARED_LABEL]:
618            return []
619        elif item.id == graph.selected_plottable:
620               if not self.standalone and issubclass(item.__class__, Data1D):
621                return [["Compute P(r)", 
622                             "Compute P(r) from distribution", 
623                             self._on_context_inversion]]     
624               
625        return []
626
627    def _on_disable_scaling(self, evt):
628        """
629        Disable P(r) scaling
630           
631        :param evt: Menu event
632       
633        """
634        self._normalize_output = False
635        self._scale_output_unity = False
636        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
637       
638        # Now replot the original added data
639        for plot in self._added_plots:
640            self._added_plots[plot].y = numpy.copy(self._default_Iq[plot])
641            wx.PostEvent(self.parent, 
642                         NewPlotEvent(plot=self._added_plots[plot], 
643                                      title=self._added_plots[plot].name,
644                                                   update=True))       
645       
646        # Need the update flag in the NewPlotEvent to protect against
647        # the plot no longer being there...
648       
649    def _on_normalize(self, evt):
650        """
651        Normalize the area under the P(r) curve to 1.
652        This operation is done for all displayed plots.
653       
654        :param evt: Menu event
655       
656        """
657        self._normalize_output = True
658        self._scale_output_unity = False
659           
660        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
661       
662        # Now scale the added plots too
663        for plot in self._added_plots:
664            sum = numpy.sum(self._added_plots[plot].y)
665            npts = len(self._added_plots[plot].x)
666            sum *= self._added_plots[plot].x[npts-1]/npts
667            y = self._added_plots[plot].y/sum
668           
669            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
670            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
671            new_plot.group_id = self._added_plots[plot].group_id
672            new_plot.id = self._added_plots[plot].id
673            new_plot.title = self._added_plots[plot].title
674            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
675            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
676            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
677            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)       
678            wx.PostEvent(self.parent, 
679                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
680                                         title=self._added_plots[plot].name))
681       
682    def _on_scale_unity(self, evt):
683        """
684        Scale the maximum P(r) value on each displayed plot to 1.
685       
686        :param evt: Menu event
687       
688        """
689        self._scale_output_unity = True
690        self._normalize_output = False
691           
692        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
693       
694        # Now scale the added plots too
695        for plot in self._added_plots:
696            _max = 0
697            for y in self._added_plots[plot].y:
698                if y>_max: 
699                    _max = y
700            y = self._added_plots[plot].y/_max
701           
702            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
703            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
704            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
705            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
706            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
707            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,theory=new_plot)       
708            wx.PostEvent(self.parent, 
709                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
710                                title=self._added_plots[plot].name))       
711       
712       
713    def _on_add_data(self, evt):
714        """
715        Add a data curve to the plot
716       
717        :WARNING: this will be removed once guiframe.plotting has
718             its full functionality
719        """
720        path = self.choose_file()
721        if path==None:
722            return
723       
724        #x, y, err = self.parent.load_ascii_1D(path)
725        # Use data loader to load file
726        try:
727            dataread = Loader().load(path)
728            x = None
729            y = None
730            err = None
731            if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
732                x = dataread.x
733                y = dataread.y
734                err = dataread.dy
735            else:
736                if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
737                    x = dataread[0].x
738                    y = dataread[0].y
739                    err = dataread[0].dy
740                    msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
741                    msg += "Only the first data set was loaded." 
742                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
743                else:
744                    msg = "This tool can only read 1D data"
745                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
746                    return
747           
748        except:
749            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
750            return
751       
752        filename = os.path.basename(path)
753        new_plot = Data1D(x, y)
754        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
755        new_plot.name = filename
756        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
757        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
758        # Store a ref to the plottable for later use
759        self._added_plots[filename] = new_plot
760        self._default_Iq[filename]  = numpy.copy(y)
761        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=filename))
762       
763    def start_thread(self):
764        """
765        """
766        from pr_thread import CalcPr
767        from copy import deepcopy
768       
769        # If a thread is already started, stop it
770        if self.calc_thread != None and self.calc_thread.isrunning():
771            self.calc_thread.stop()
772               
773        pr = self.pr.clone()
774        self.calc_thread = CalcPr(pr, self.nfunc,
775                                   error_func=self._thread_error, 
776                                   completefn=self._completed, updatefn=None)
777        self.calc_thread.queue()
778        self.calc_thread.ready(2.5)
779   
780    def _thread_error(self, error):
781        """
782        """
783        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=error))
784   
785    def _estimate_completed(self, alpha, message, elapsed):
786        """
787        Parameter estimation completed,
788        display the results to the user
789       
790        :param alpha: estimated best alpha
791        :param elapsed: computation time
792       
793        """
794        # Save useful info
795        self.elapsed = elapsed
796        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
797        if not message==None:
798            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
799        self.perform_estimateNT()
800   
801    def _estimateNT_completed(self, nterms, alpha, message, elapsed):
802        """
803        Parameter estimation completed,
804        display the results to the user
805       
806        :param alpha: estimated best alpha
807        :param nterms: estimated number of terms
808        :param elapsed: computation time
809       
810        """
811        # Save useful info
812        self.elapsed = elapsed
813        self.control_panel.nterms_estimate = nterms
814        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
815        if not message==None:
816            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
817   
818    def _completed(self, out, cov, pr, elapsed):
819        """
820        Method called with the results when the inversion
821        is done
822       
823        :param out: output coefficient for the base functions
824        :param cov: covariance matrix
825        :param pr: Invertor instance
826        :param elapsed: time spent computing
827       
828        """
829        from copy import deepcopy
830        # Save useful info
831        self.elapsed = elapsed
832        # Keep a copy of the last result
833        self._last_pr  = pr.clone()
834        self._last_out = out
835        self._last_cov = cov
836       
837        # Save Pr invertor
838        self.pr = pr
839       
840        #message = "Computation completed in"
841        #message +=  %g seconds [chi2=%g]" % (elapsed, pr.chi2)
842        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
843
844        cov = numpy.ascontiguousarray(cov)
845
846        # Show result on control panel
847        self.control_panel.chi2 = pr.chi2
848        self.control_panel.elapsed = elapsed
849        self.control_panel.oscillation = pr.oscillations(out)
850        #print "OSCILL", pr.oscillations(out)
851        #print "PEAKS:", pr.get_peaks(out)
852        self.control_panel.positive = pr.get_positive(out)
853        self.control_panel.pos_err  = pr.get_pos_err(out, cov)
854        self.control_panel.rg = pr.rg(out)
855        self.control_panel.iq0 = pr.iq0(out)
856        self.control_panel.bck = pr.background
857       
858        if False:
859            for i in range(len(out)):
860                try:
861                    print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
862                                             math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
863                except: 
864                    print sys.exc_value
865                    print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
866       
867            # Make a plot of I(q) data
868            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
869            new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
870            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
871            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
872            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
873                new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
874            new_plot.id = self.data_id
875            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,
876                                       theory=new_plot)
877            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
878               
879        # Show I(q) fit
880        self.show_iq(out, self.pr)
881       
882        # Show P(r) fit
883        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov) 
884       
885        # Popup result panel
886        #result_panel = InversionResults(self.parent,
887        #-1, style=wx.RAISED_BORDER)
888       
889    def show_data(self, path=None, data=None, reset=False):
890        """
891        Show data read from a file
892       
893        :param path: file path
894        :param reset: if True all other plottables will be cleared
895       
896        """
897        #if path is not None:
898        if data is not None:
899            try:
900                pr = self._create_file_pr(data)
901            except:
902                status = "Problem reading data: %s" % sys.exc_value
903                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=status))
904                raise RuntimeError, status
905               
906            # If the file contains nothing, just return
907            if pr is None:
908                raise RuntimeError, "Loaded data is invalid"
909           
910            self.pr = pr
911       
912        # Make a plot of I(q) data
913        if self.pr.err == None:
914            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y)
915            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
916        else:
917            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
918        new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
919        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
920        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
921        new_plot.interactive = True
922        new_plot.group_id = IQ_DATA_LABEL
923        new_plot.id = self.data_id
924        new_plot.title = "I(q)"   
925        wx.PostEvent(self.parent, 
926                     NewPlotEvent(plot=new_plot, title="I(q)", reset=reset))
927       
928        self.current_plottable = new_plot
929        # Get Q range
930        self.control_panel.q_min = self.pr.x.min()
931        self.control_panel.q_max = self.pr.x.max()
932           
933    def save_data(self, filepath, prstate=None):
934        """
935        Save data in provided state object.
936       
937        :TODO: move the state code away from inversion_panel and move it here.
938                Then remove the "prstate" input and make this method private.
939               
940        :param filepath: path of file to write to
941        :param prstate: P(r) inversion state
942       
943        """
944        #TODO: do we need this or can we use DataLoader.loader.save directly?
945       
946        # Add output data and coefficients to state
947        prstate.coefficients = self._last_out
948        prstate.covariance = self._last_cov
949       
950        # Write the output to file
951        # First, check that the data is of the right type
952        if issubclass(self.current_plottable.__class__,
953                       DataLoader.data_info.Data1D):
954            self.state_reader.write(filepath, self.current_plottable, prstate)
955        else:
956            msg = "pr.save_data: the data being saved is not a"
957            msg += " DataLoader.data_info.Data1D object" 
958            raise RuntimeError, msg
959       
960       
961    def setup_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, q_min=None, q_max=None, 
962                             bck=False, height=0, width=0):
963        """
964        """
965        self.alpha = alpha
966        self.nfunc = nfunc
967        self.max_length = d_max
968        self.q_min = q_min
969        self.q_max = q_max
970        self.has_bck = bck
971        self.slit_height = height
972        self.slit_width  = width
973       
974        try:
975            pr = self._create_plot_pr()
976            if not pr==None:
977                self.pr = pr
978                self.perform_inversion()
979        except:
980            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
981
982    def estimate_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, 
983                                q_min=None, q_max=None, 
984                                bck=False, height=0, width=0):
985        """
986        """
987        self.alpha = alpha
988        self.nfunc = nfunc
989        self.max_length = d_max
990        self.q_min = q_min
991        self.q_max = q_max
992        self.has_bck = bck
993        self.slit_height = height
994        self.slit_width  = width
995       
996        try:
997            pr = self._create_plot_pr()
998            if not pr==None:
999                self.pr = pr
1000                self.perform_estimate()
1001        except:
1002            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))           
1003
1004    def _create_plot_pr(self, estimate=False):
1005        """
1006        Create and prepare invertor instance from
1007        a plottable data set.
1008       
1009        :param path: path of the file to read in
1010       
1011        """
1012        # Sanity check
1013        if self.current_plottable is None:
1014            msg = "Please load a valid data set before proceeding."
1015            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg)) 
1016            return None   
1017       
1018        # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1019        pr = Invertor()
1020        pr.d_max = self.max_length
1021        pr.alpha = self.alpha
1022        pr.q_min = self.q_min
1023        pr.q_max = self.q_max
1024        pr.x = self.current_plottable.x
1025        pr.y = self.current_plottable.y
1026        pr.has_bck = self.has_bck
1027        pr.slit_height = self.slit_height
1028        pr.slit_width = self.slit_width
1029       
1030        # Keep track of the plot window title to ensure that
1031        # we can overlay the plots
1032        pr.info["plot_group_id"] = self.current_plottable.group_id
1033       
1034        # Fill in errors if none were provided
1035        err = self.current_plottable.dy
1036        all_zeros = True
1037        if err == None:
1038            err = numpy.zeros(len(pr.y)) 
1039        else:   
1040            for i in range(len(err)):
1041                if err[i]>0:
1042                    all_zeros = False
1043       
1044        if all_zeros:       
1045            scale = None
1046            min_err = 0.0
1047            for i in range(len(pr.y)):
1048                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1049                if scale==None:
1050                    scale = 0.05*math.sqrt(pr.y[i])
1051                    min_err = 0.01*pr.y[i]
1052                err[i] = scale*math.sqrt( math.fabs(pr.y[i]) ) + min_err
1053            message = "The loaded file had no error bars, "
1054            message += "statistical errors are assumed."
1055            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1056
1057        pr.err = err
1058       
1059        return pr
1060
1061         
1062    def setup_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1063                             path=None, q_min=None, q_max=None, 
1064                             bck=False, height=0, width=0):
1065        """
1066        """
1067        self.alpha = alpha
1068        self.nfunc = nfunc
1069        self.max_length = d_max
1070        self.q_min = q_min
1071        self.q_max = q_max
1072        self.has_bck = bck
1073        self.slit_height = height
1074        self.slit_width  = width
1075       
1076        try:
1077            #pr = self._create_file_pr(path)
1078            pr = self._create_file_pr(data)
1079            if not pr==None:
1080                self.pr = pr
1081                self.perform_inversion()
1082        except:
1083            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1084         
1085    def estimate_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1086                                path=None, q_min=None, q_max=None, 
1087                                bck=False, height=0, width=0):
1088        """
1089        """
1090        self.alpha = alpha
1091        self.nfunc = nfunc
1092        self.max_length = d_max
1093        self.q_min = q_min
1094        self.q_max = q_max
1095        self.has_bck = bck
1096        self.slit_height = height
1097        self.slit_width  = width
1098       
1099        try:
1100            pr = self._create_file_pr(data)
1101            #pr = self._create_file_pr(path)
1102            if not pr is None:
1103                self.pr = pr
1104                self.perform_estimate()
1105        except:
1106            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1107               
1108         
1109    def _create_file_pr(self, data):
1110        """
1111        Create and prepare invertor instance from
1112        a file data set.
1113       
1114        :param path: path of the file to read in
1115       
1116        """
1117        # Load data
1118        #if os.path.isfile(path):
1119        """   
1120        if self._current_file_data is not None \
1121            and self._current_file_data.path==path:
1122            # Protect against corrupted data from
1123            # previous failed load attempt
1124            if self._current_file_data.x is None:
1125                return None
1126            x = self._current_file_data.x
1127            y = self._current_file_data.y
1128            err = self._current_file_data.err
1129           
1130            message = "The data from this file has already been loaded."
1131            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1132        else:
1133        """
1134        # Reset the status bar so that we don't get mixed up
1135        # with old messages.
1136        #TODO: refactor this into a proper status handling
1137        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
1138        try:
1139            class FileData:
1140                x = None
1141                y = None
1142                err = None
1143                path = None
1144                def __init__(self, path):
1145                    self.path = path
1146               
1147            self._current_file_data = FileData(data.path)
1148            self._current_file_data.x = data.x
1149            self._current_file_data.y = data.y
1150            self._current_file_data.err = data.dy
1151            x, y, err = data.x, data.y, data.dy
1152        except:
1153            load_error(sys.exc_value)
1154            return None
1155       
1156        # If the file contains no data, just return
1157        if x is None or len(x) == 0:
1158            load_error("The loaded file contains no data")
1159            return None
1160       
1161        # If we have not errors, add statistical errors
1162        if err is not None and y is not None:
1163            err = numpy.zeros(len(y))
1164            scale = None
1165            min_err = 0.0
1166            for i in range(len(y)):
1167                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1168                if scale == None:
1169                    scale = 0.05 * math.sqrt(y[i])
1170                    min_err = 0.01 * y[i]
1171                err[i] = scale * math.sqrt(math.fabs(y[i])) + min_err
1172            message = "The loaded file had no error bars, "
1173            message += "statistical errors are assumed."
1174            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1175       
1176        try:
1177            # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1178            pr = Invertor()
1179            pr.d_max = self.max_length
1180            pr.alpha = self.alpha
1181            pr.q_min = self.q_min
1182            pr.q_max = self.q_max
1183            pr.x = x
1184            pr.y = y
1185            pr.err = err
1186            pr.has_bck = self.has_bck
1187            pr.slit_height = self.slit_height
1188            pr.slit_width = self.slit_width
1189            return pr
1190        except:
1191            load_error(sys.exc_value)
1192        return None
1193       
1194    def perform_estimate(self):
1195        """
1196        """
1197        from pr_thread import EstimatePr
1198        from copy import deepcopy
1199       
1200        # If a thread is already started, stop it
1201        if self.estimation_thread != None and \
1202            self.estimation_thread.isrunning():
1203            self.estimation_thread.stop()
1204               
1205        pr = self.pr.clone()
1206        self.estimation_thread = EstimatePr(pr, self.nfunc,
1207                                             error_func=self._thread_error, 
1208                                         completefn = self._estimate_completed, 
1209                                            updatefn   = None)
1210        self.estimation_thread.queue()
1211        self.estimation_thread.ready(2.5)
1212   
1213    def perform_estimateNT(self):
1214        """
1215        """
1216        from pr_thread import EstimateNT
1217        from copy import deepcopy
1218       
1219        # If a thread is already started, stop it
1220        if self.estimation_thread != None and self.estimation_thread.isrunning():
1221            self.estimation_thread.stop()
1222               
1223        pr = self.pr.clone()
1224        # Skip the slit settings for the estimation
1225        # It slows down the application and it doesn't change the estimates
1226        pr.slit_height = 0.0
1227        pr.slit_width  = 0.0
1228        self.estimation_thread = EstimateNT(pr, self.nfunc, 
1229                                            error_func=self._thread_error, 
1230                                        completefn = self._estimateNT_completed, 
1231                                            updatefn   = None)
1232        self.estimation_thread.queue()
1233        self.estimation_thread.ready(2.5)
1234       
1235    def perform_inversion(self):
1236        """
1237        """
1238        # Time estimate
1239        #estimated = self.elapsed*self.nfunc**2
1240        #message = "Computation time may take up to %g seconds" % self.elapsed
1241        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1242       
1243        # Start inversion thread
1244        self.start_thread()
1245        return
1246       
1247        out, cov = self.pr.lstsq(self.nfunc)
1248       
1249        # Save useful info
1250        self.elapsed = self.pr.elapsed
1251       
1252        for i in range(len(out)):
1253            try:
1254                print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
1255                                         math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
1256            except: 
1257                print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
1258       
1259        # Make a plot of I(q) data
1260        new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
1261        new_plot.name = "I_{obs}(q)"
1262        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
1263        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
1264        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
1265        # Show I(q) fit
1266        self.show_iq(out, self.pr)
1267        # Show P(r) fit
1268        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov=cov)
1269       
1270    def _on_context_inversion(self, event):
1271        """
1272        """
1273        panel = event.GetEventObject()
1274
1275        # If we have more than one displayed plot, make the user choose
1276        if len(panel.plots) > 1 and \
1277            panel.graph.selected_plottable in panel.plots:
1278            dataset = panel.graph.selected_plottable
1279        elif len(panel.plots) == 1:
1280            dataset = panel.plots.keys()[0]
1281        else:
1282            logging.info("Prview Error: No data is available")
1283            return
1284       
1285        # Store a reference to the current plottable
1286        # If we have a suggested value, use it.
1287        try:
1288            estimate = float(self.control_panel.alpha_estimate)
1289            self.control_panel.alpha = estimate
1290        except:
1291            self.control_panel.alpha = self.alpha
1292            logging.info("Prview :Alpha Not estimate yet")
1293            pass
1294        try:
1295            estimate = int(self.control_panel.nterms_estimate)
1296            self.control_panel.nfunc = estimate
1297        except:
1298            self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1299            logging.info("Prview : ntemrs Not estimate yet")
1300            pass
1301       
1302        self.current_plottable = panel.plots[dataset]
1303        self.control_panel.plotname = dataset
1304        #self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1305        self.control_panel.d_max = self.max_length
1306        self.parent.set_perspective(self.perspective)
1307        self.control_panel._on_invert(None)
1308           
1309    def get_panels(self, parent):
1310        """
1311            Create and return a list of panel objects
1312        """
1313        from inversion_panel import InversionControl
1314       
1315        self.parent = parent
1316        self.control_panel = InversionControl(self.parent, -1, 
1317                                              style=wx.RAISED_BORDER,
1318                                              standalone=self.standalone)
1319        self.control_panel.set_manager(self)
1320        self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1321        self.control_panel.d_max = self.max_length
1322        self.control_panel.alpha = self.alpha
1323        self.perspective = []
1324        self.perspective.append(self.control_panel.window_name)
1325     
1326        return [self.control_panel]
1327   
1328    def set_data(self, data_list=None):
1329        """
1330        receive a list of data to compute pr
1331        """
1332        if data_list is None:
1333            data_list = []
1334        if len(data_list) >= 1:
1335            if len(data_list) == 1:
1336                data = data_list[0]
1337            else:
1338                msg = "Pr panel does not allow multiple Data.\n"
1339                msg += "Please select one!\n"
1340                from pr_widgets import DataDialog
1341                dlg = DataDialog(data_list=data_list, text=msg)
1342                if dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
1343                    data = dlg.get_data()
1344            if data is None:
1345                return
1346            if issubclass(data.__class__, Data1D):
1347                try:
1348                    self.data_id = data.id
1349                    self.control_panel._change_file(evt=None, data=data)
1350                except:
1351                     msg = "Prview Set_data: " + str(sys.exc_value)
1352                     wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg,
1353                                                            info="error"))
1354            else:   
1355                msg = "Pr cannot be computed for data of "
1356                msg += "type %s" % (data_list[0].__class__.__name__)
1357                wx.PostEvent(self.parent, 
1358                         StatusEvent(status=msg, info='error'))
1359        else:
1360            msg = "Pr contain no data"
1361            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg, info='warning'))
1362           
1363    def post_init(self):
1364        """
1365            Post initialization call back to close the loose ends
1366            [Somehow openGL needs this call]
1367        """
1368        if self.standalone:
1369            self.parent.set_perspective(self.perspective)
1370 
1371if __name__ == "__main__":
1372    i = Plugin()
1373    print i.perform_estimateNT()
1374   
1375   
1376   
1377   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.