source: sasview/prview/perspectives/pr/pr.py @ c8deee5

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 c8deee5 was 6d3d5ff, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 14 years ago

working on save state for prview

  • Property mode set to 100644
File size: 47.7 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.dataFitting import Theory1D
27from sans.guiframe.events import NewPlotEvent
28from sans.guiframe.events import StatusEvent   
29
30from sans.pr.invertor import Invertor
31from DataLoader.loader import Loader
32from DataLoader.data_info import Data1D as LoaderData1D
33import DataLoader
34from pr_widgets import load_error
35from sans.guiframe.plugin_base import PluginBase
36
37
38PR_FIT_LABEL       = r"$P_{fit}(r)$"
39PR_LOADED_LABEL    = r"$P_{loaded}(r)$"
40IQ_DATA_LABEL      = r"$I_{obs}(q)$"
41IQ_FIT_LABEL       = r"$I_{fit}(q)$"
42IQ_SMEARED_LABEL   = r"$I_{smeared}(q)$"
43
44#import wx.lib
45#(NewPrFileEvent, EVT_PR_FILE) = wx.lib.newevent.NewEvent()
46
47
48
49class Plugin(PluginBase):
50    """
51    """
52    DEFAULT_ALPHA = 0.0001
53    DEFAULT_NFUNC = 10
54    DEFAULT_DMAX  = 140.0
55   
56    def __init__(self, standalone=True):
57        PluginBase.__init__(self, name="Pr inversion", standalone=standalone)
58        ## Simulation window manager
59        self.simview = None
60       
61        ## State data
62        self.alpha      = self.DEFAULT_ALPHA
63        self.nfunc      = self.DEFAULT_NFUNC
64        self.max_length = self.DEFAULT_DMAX
65        self.q_min      = None
66        self.q_max      = None
67        self.has_bck    = False
68        self.slit_height = 0
69        self.slit_width  = 0
70        ## Remember last plottable processed
71        self.last_data  = "sphere_60_q0_2.txt"
72        self._current_file_data = None
73        ## Time elapsed for last computation [sec]
74        # Start with a good default
75        self.elapsed = 0.022
76        self.iq_data_shown = False
77       
78        ## Current invertor
79        self.invertor    = None
80        self.pr          = None
81        # Copy of the last result in case we need to display it.
82        self._last_pr    = None
83        self._last_out   = None
84        self._last_cov   = None
85        ## Calculation thread
86        self.calc_thread = None
87        ## Estimation thread
88        self.estimation_thread = None
89        ## Result panel
90        self.control_panel = None
91        ## Currently views plottable
92        self.current_plottable = None
93        ## Number of P(r) points to display on the output plot
94        self._pr_npts = 51
95        ## Flag to let the plug-in know that it is running standalone
96        self.standalone = standalone
97        self._normalize_output = False
98        self._scale_output_unity = False
99       
100        ## List of added P(r) plots
101        self._added_plots = {}
102        self._default_Iq  = {}
103       
104        # Associate the inversion state reader with .prv files
105        from DataLoader.loader import Loader
106        from inversion_state import Reader
107         
108        # Create a CanSAS/Pr reader
109        self.state_reader = Reader(self.set_state)
110        self._extensions = '.prv'
111        l = Loader()
112        l.associate_file_reader('.prv', self.state_reader)
113        l.associate_file_reader(".svs", self.state_reader)
114               
115        # Log startup
116        logging.info("Pr(r) plug-in started")
117       
118    def get_data(self):
119        """
120        """
121        return self.current_plottable
122   
123    def set_state(self, state, datainfo=None):
124        """
125        Call-back method for the inversion state reader.
126        This method is called when a .prv file is loaded.
127       
128        :param state: InversionState object
129        :param datainfo: Data1D object [optional]
130       
131        """
132        try:
133            if datainfo is None:
134                raise RuntimeError, "Pr.set_state: datainfo parameter cannot be None in standalone mode"
135
136            # Ensuring that plots are coordinated correctly
137            t = time.localtime(datainfo.meta_data['prstate'].timestamp)
138            time_str = time.strftime("%b %d %H:%M", t)
139           
140            # Check that no time stamp is already appended
141            max_char = datainfo.meta_data['prstate'].file.find("[")
142            if max_char < 0:
143                max_char = len(datainfo.meta_data['prstate'].file)
144           
145            datainfo.meta_data['prstate'].file = datainfo.meta_data['prstate'].file[0:max_char] +' [' + time_str + ']'
146            datainfo.filename = datainfo.meta_data['prstate'].file
147               
148            self.current_plottable = datainfo
149            self.current_plottable.group_id = datainfo.meta_data['prstate'].file
150           
151            # Load the P(r) results
152            self.control_panel.set_state(state)
153                       
154            # Make sure the user sees the P(r) panel after loading
155            self.parent.set_perspective(self.perspective)           
156
157        except:
158            logging.error("prview.set_state: %s" % sys.exc_value)
159
160 
161    def help(self, evt):
162        """
163        Show a general help dialog.
164       
165        :TODO: replace the text with a nice image
166       
167        """
168        from inversion_panel import HelpDialog
169        dialog = HelpDialog(None, -1)
170        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
171            dialog.Destroy()
172        else:
173            dialog.Destroy()
174   
175    def _fit_pr(self, evt):
176        """
177        """
178        from sans.pr.invertor import Invertor
179           
180        from danse.common.plottools import Data1D as PlotData1D
181        from danse.common.plottools import Theory1D as Theory1D
182       
183        # Generate P(r) for sphere
184        radius = 60.0
185        d_max  = 2*radius
186       
187        r = pylab.arange(0.01, d_max, d_max/51.0)
188        M = len(r)
189        y = numpy.zeros(M)
190        pr_err = numpy.zeros(M)
191       
192        sum = 0.0
193        for j in range(M):
194            value = self.pr_theory(r[j], radius)
195            sum += value
196            y[j] = value
197            pr_err[j] = math.sqrt(y[j])
198
199        y = y/sum*d_max/len(r)
200
201        # Perform fit
202        pr = Invertor()
203        pr.d_max = d_max
204        pr.alpha = 0
205        pr.x = r
206        pr.y = y
207        pr.err = pr_err
208        out, cov = pr.pr_fit()
209        for i in range(len(out)):
210            print "%g +- %g" % (out[i], math.sqrt(cov[i][i]))
211
212        # Show input P(r)
213        new_plot = PlotData1D(pr.x, pr.y, dy=pr.err)
214        new_plot.name = "P_{obs}(r)"
215        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
216        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
217        print "_fit_pr"
218        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Pr"))
219
220        # Show P(r) fit
221        self.show_pr(out, pr)
222       
223        # Show I(q) fit
224        q = pylab.arange(0.001, 0.1, 0.01/51.0)
225        self.show_iq(out, pr, q)
226       
227    def show_shpere(self, x, radius=70.0, x_range=70.0):
228        """
229        """
230        from danse.common.plottools import Theory1D as PlotTheory1D
231        # Show P(r)
232        y_true = numpy.zeros(len(x))
233
234        sum_true = 0.0
235        for i in range(len(x)):
236            y_true[i] = self.pr_theory(x[i], radius)           
237            sum_true += y_true[i]
238           
239        y_true = y_true/sum_true*x_range/len(x)
240       
241        # Show the theory P(r)
242        new_plot = PlotTheory1D(x, y_true)
243        new_plot.name = "P_{true}(r)"
244        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
245        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
246       
247        #Put this call in plottables/guitools   
248        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Sphere P(r)"))
249       
250       
251    def get_npts(self):
252        """
253        Returns the number of points in the I(q) data
254        """
255        try:
256            return len(self.pr.x)
257        except:
258            return 0
259       
260    def show_iq(self, out, pr, q=None):
261        """
262        """ 
263        from danse.common.plottools import Theory1D as PlotTheory1D
264
265        qtemp = pr.x
266        if not q==None:
267            qtemp = q
268
269        # Make a plot
270        maxq = -1
271        for q_i in qtemp:
272            if q_i>maxq:
273                maxq=q_i
274               
275        minq = 0.001
276       
277        # Check for user min/max
278        if not pr.q_min==None:
279            minq = pr.q_min
280        if not pr.q_max==None:
281            maxq = pr.q_max
282               
283        x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
284        y = numpy.zeros(len(x))
285        err = numpy.zeros(len(x))
286        for i in range(len(x)):
287            value = pr.iq(out, x[i])
288            y[i] = value
289            try:
290                err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
291            except:
292                err[i] = 1.0
293                print "Error getting error", value, x[i]
294               
295        new_plot = PlotTheory1D(x, y)
296        new_plot.name = IQ_FIT_LABEL
297        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
298        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
299       
300        title = "I(q)"
301        # If we have a group ID, use it
302        if pr.info.has_key("plot_group_id"):
303            new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
304            title = pr.info["plot_group_id"]
305           
306        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
307       
308        # If we have used slit smearing, plot the smeared I(q) too
309        if pr.slit_width>0 or pr.slit_height>0:
310            x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
311            y = numpy.zeros(len(x))
312            err = numpy.zeros(len(x))
313            for i in range(len(x)):
314                value = pr.iq_smeared(out, x[i])
315                y[i] = value
316                try:
317                    err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
318                except:
319                    err[i] = 1.0
320                    print "Error getting error", value, x[i]
321                   
322            new_plot = Theory1D(x, y)
323            new_plot.name = IQ_SMEARED_LABEL
324            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
325            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
326            # If we have a group ID, use it
327            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
328                new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
329            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
330       
331       
332    def _on_pr_npts(self, evt):
333        """
334        Redisplay P(r) with a different number of points
335        """   
336        from inversion_panel import PrDistDialog
337        dialog = PrDistDialog(None, -1)
338        dialog.set_content(self._pr_npts)
339        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
340            self._pr_npts= dialog.get_content()
341            dialog.Destroy()
342            self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
343        else:
344            dialog.Destroy()
345       
346       
347    def show_pr(self, out, pr, cov=None):
348        """
349        """     
350        from danse.common.plottools import Data1D as PlotData1D
351        from danse.common.plottools import Theory1D as PlotTheory1D
352       
353        # Show P(r)
354        x = pylab.arange(0.0, pr.d_max, pr.d_max/self._pr_npts)
355   
356        y = numpy.zeros(len(x))
357        dy = numpy.zeros(len(x))
358        y_true = numpy.zeros(len(x))
359
360        sum = 0.0
361        pmax = 0.0
362        cov2 = numpy.ascontiguousarray(cov)
363       
364        for i in range(len(x)):
365            if cov2==None:
366                value = pr.pr(out, x[i])
367            else:
368                (value, dy[i]) = pr.pr_err(out, cov2, x[i])
369            sum += value*pr.d_max/len(x)
370           
371            # keep track of the maximum P(r) value
372            if value>pmax:
373                pmax = value
374               
375            y[i] = value
376               
377        if self._normalize_output==True:
378            y = y/sum
379            dy = dy/sum
380        elif self._scale_output_unity==True:
381            y = y/pmax
382            dy = dy/pmax
383       
384        if cov2==None:
385            new_plot = PlotTheory1D(x, y)
386        else:
387            new_plot = PlotData1D(x, y, dy=dy)
388        new_plot.name = PR_FIT_LABEL
389        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
390        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
391        new_plot.title = "P(r) fit"
392        # Make sure that the plot is linear
393        new_plot.xtransform="x"
394        new_plot.ytransform="y"                 
395        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="P(r) fit"))
396       
397        return x, pr.d_max
398       
399               
400    def load(self, data):
401        """
402        Load data. This will eventually be replaced
403        by our standard DataLoader class.
404        """
405        class FileData:
406            x = None
407            y = None
408            err = None
409            path = None
410           
411            def __init__(self, path):
412                self.path = path
413               
414        self._current_file_data = FileData(data.path)
415       
416        # Use data loader to load file
417        #dataread = Loader().load(path)
418        dataread = data
419        # Notify the user if we could not read the file
420        if dataread is None:
421            raise RuntimeError, "Invalid data"
422           
423        x = None
424        y = None
425        err = None
426        if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
427            x = dataread.x
428            y = dataread.y
429            err = dataread.dy
430        else:
431            if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
432                x = dataread[0].x
433                y = dataread[0].y
434                err = dataread[0].dy
435                msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
436                msg += "Only the first data set was loaded." 
437                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
438            else:
439                if dataread is None:
440                    return x, y, err
441                raise RuntimeError, "This tool can only read 1D data"
442       
443        self._current_file_data.x = x
444        self._current_file_data.y = y
445        self._current_file_data.err = err
446        return x, y, err
447               
448    def load_columns(self, path = "sphere_60_q0_2.txt"):
449        """
450        Load 2- or 3- column ascii
451        """
452        import numpy, math, sys
453        # Read the data from the data file
454        data_x   = numpy.zeros(0)
455        data_y   = numpy.zeros(0)
456        data_err = numpy.zeros(0)
457        scale    = None
458        min_err  = 0.0
459        if not path == None:
460            input_f = open(path,'r')
461            buff    = input_f.read()
462            lines   = buff.split('\n')
463            for line in lines:
464                try:
465                    toks = line.split()
466                    x = float(toks[0])
467                    y = float(toks[1])
468                    if len(toks)>2:
469                        err = float(toks[2])
470                    else:
471                        if scale==None:
472                            scale = 0.05*math.sqrt(y)
473                            #scale = 0.05/math.sqrt(y)
474                            min_err = 0.01*y
475                        err = scale*math.sqrt(y)+min_err
476                        #err = 0
477                       
478                    data_x = numpy.append(data_x, x)
479                    data_y = numpy.append(data_y, y)
480                    data_err = numpy.append(data_err, err)
481                except:
482                    pass
483                   
484        if not scale==None:
485            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
486            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
487        else:
488            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
489                       
490        return data_x, data_y, data_err     
491       
492    def load_abs(self, path):
493        """
494        Load an IGOR .ABS reduced file
495       
496        :param path: file path
497       
498        :return: x, y, err vectors
499       
500        """
501        import numpy, math, sys
502        # Read the data from the data file
503        data_x   = numpy.zeros(0)
504        data_y   = numpy.zeros(0)
505        data_err = numpy.zeros(0)
506        scale    = None
507        min_err  = 0.0
508       
509        data_started = False
510        if not path == None:
511            input_f = open(path,'r')
512            buff    = input_f.read()
513            lines   = buff.split('\n')
514            for line in lines:
515                if data_started==True:
516                    try:
517                        toks = line.split()
518                        x = float(toks[0])
519                        y = float(toks[1])
520                        if len(toks)>2:
521                            err = float(toks[2])
522                        else:
523                            if scale==None:
524                                scale = 0.05*math.sqrt(y)
525                                #scale = 0.05/math.sqrt(y)
526                                min_err = 0.01*y
527                            err = scale*math.sqrt(y)+min_err
528                            #err = 0
529                           
530                        data_x = numpy.append(data_x, x)
531                        data_y = numpy.append(data_y, y)
532                        data_err = numpy.append(data_err, err)
533                    except:
534                        pass
535                elif line.find("The 6 columns")>=0:
536                    data_started = True     
537                   
538        if not scale==None:
539            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
540            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
541        else:
542            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
543                       
544        return data_x, data_y, data_err     
545       
546    def pr_theory(self, r, R):
547        """ 
548        """
549        if r<=2*R:
550            return 12.0* ((0.5*r/R)**2) * ((1.0-0.5*r/R)**2) * ( 2.0 + 0.5*r/R )
551        else:
552            return 0.0
553
554    def get_context_menu(self, graph=None):
555        """
556        Get the context menu items available for P(r)
557       
558        :param graph: the Graph object to which we attach the context menu
559       
560        :return: a list of menu items with call-back function
561       
562        """
563        # Look whether this Graph contains P(r) data
564        #if graph.selected_plottable==IQ_DATA_LABEL:
565        for item in graph.plottables:
566            if item.name == PR_FIT_LABEL:
567                #add_data_hint = "Load a data file and display it on this plot"
568                #["Add P(r) data",add_data_hint , self._on_add_data],
569                change_n_hint = "Change the number of"
570                change_n_hint += " points on the P(r) output"
571                change_n_label = "Change number of P(r) points"
572                m_list = [[change_n_label, change_n_hint , self._on_pr_npts]]
573
574                if self._scale_output_unity or self._normalize_output:
575                    hint = "Let the output P(r) keep the scale of the data"
576                    m_list.append(["Disable P(r) scaling", hint, 
577                                   self._on_disable_scaling])
578                if not self._scale_output_unity:
579                    m_list.append(["Scale P_max(r) to unity", 
580                                   "Scale P(r) so that its maximum is 1", 
581                                   self._on_scale_unity])
582                if not self._normalize_output:
583                    m_list.append(["Normalize P(r) to unity", 
584                                   "Normalize the integral of P(r) to 1", 
585                                   self._on_normalize])
586                   
587                return m_list
588                #return [["Add P(r) data",
589                #"Load a data file and display it on this plot",
590                # self._on_add_data],
591                #       ["Change number of P(r) points",
592                # "Change the number of points on the P(r) output",
593                # self._on_pr_npts]]
594
595            elif item.name == graph.selected_plottable:
596                    #TODO: we might want to check that the units are
597                    #     consistent with I(q) before allowing this menu item
598                if not self.standalone and \
599                issubclass(item.__class__, DataLoader.data_info.Data1D):
600                    return [["Compute P(r)", 
601                             "Compute P(r) from distribution", 
602                             self._on_context_inversion]]     
603               
604        return []
605
606    def _on_disable_scaling(self, evt):
607        """
608        Disable P(r) scaling
609           
610        :param evt: Menu event
611       
612        """
613        self._normalize_output = False
614        self._scale_output_unity = False
615        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
616       
617        # Now replot the original added data
618        for plot in self._added_plots:
619            self._added_plots[plot].y = numpy.copy(self._default_Iq[plot])
620            wx.PostEvent(self.parent, 
621                         NewPlotEvent(plot=self._added_plots[plot], 
622                                      title=self._added_plots[plot].name,
623                                                   update=True))       
624       
625        # Need the update flag in the NewPlotEvent to protect against
626        # the plot no longer being there...
627       
628    def _on_normalize(self, evt):
629        """
630        Normalize the area under the P(r) curve to 1.
631        This operation is done for all displayed plots.
632       
633        :param evt: Menu event
634       
635        """
636        self._normalize_output = True
637        self._scale_output_unity = False
638           
639        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
640       
641        # Now scale the added plots too
642        for plot in self._added_plots:
643            sum = numpy.sum(self._added_plots[plot].y)
644            npts = len(self._added_plots[plot].x)
645            sum *= self._added_plots[plot].x[npts-1]/npts
646            y = self._added_plots[plot].y/sum
647           
648            new_plot = Theory1D(self._added_plots[plot].x, y)
649            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
650            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
651            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
652           
653            wx.PostEvent(self.parent, 
654                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
655                                         title=self._added_plots[plot].name))
656       
657    def _on_scale_unity(self, evt):
658        """
659        Scale the maximum P(r) value on each displayed plot to 1.
660       
661        :param evt: Menu event
662       
663        """
664        self._scale_output_unity = True
665        self._normalize_output = False
666           
667        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
668       
669        # Now scale the added plots too
670        for plot in self._added_plots:
671            _max = 0
672            for y in self._added_plots[plot].y:
673                if y>_max: 
674                    _max = y
675            y = self._added_plots[plot].y/_max
676           
677            new_plot = Theory1D(self._added_plots[plot].x, y)
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           
682            wx.PostEvent(self.parent, 
683                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
684                                title=self._added_plots[plot].name))       
685       
686       
687    def _on_add_data(self, evt):
688        """
689        Add a data curve to the plot
690       
691        :WARNING: this will be removed once guiframe.plotting has
692             its full functionality
693        """
694        path = self.choose_file()
695        if path==None:
696            return
697       
698        #x, y, err = self.parent.load_ascii_1D(path)
699        # Use data loader to load file
700        try:
701            dataread = Loader().load(path)
702            x = None
703            y = None
704            err = None
705            if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
706                x = dataread.x
707                y = dataread.y
708                err = dataread.dy
709            else:
710                if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
711                    x = dataread[0].x
712                    y = dataread[0].y
713                    err = dataread[0].dy
714                    msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
715                    msg += "Only the first data set was loaded." 
716                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
717                else:
718                    msg = "This tool can only read 1D data"
719                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
720                    return
721           
722        except:
723            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
724            return
725       
726        filename = os.path.basename(path)
727       
728        #new_plot = Data1D(x, y, dy=err)
729        new_plot = Theory1D(x, y)
730        new_plot.name = filename
731        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
732        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
733           
734        # Store a ref to the plottable for later use
735        self._added_plots[filename] = new_plot
736        self._default_Iq[filename]  = numpy.copy(y)
737       
738        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=filename))
739       
740       
741
742    def start_thread(self):
743        """
744        """
745        from pr_thread import CalcPr
746        from copy import deepcopy
747       
748        # If a thread is already started, stop it
749        if self.calc_thread != None and self.calc_thread.isrunning():
750            self.calc_thread.stop()
751               
752        pr = self.pr.clone()
753        self.calc_thread = CalcPr(pr, self.nfunc,
754                                   error_func=self._thread_error, 
755                                   completefn=self._completed, updatefn=None)
756        self.calc_thread.queue()
757        self.calc_thread.ready(2.5)
758   
759    def _thread_error(self, error):
760        """
761        """
762        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=error))
763   
764    def _estimate_completed(self, alpha, message, elapsed):
765        """
766        Parameter estimation completed,
767        display the results to the user
768       
769        :param alpha: estimated best alpha
770        :param elapsed: computation time
771       
772        """
773        # Save useful info
774        self.elapsed = elapsed
775        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
776        if not message==None:
777            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
778           
779        self.perform_estimateNT()
780   
781
782   
783    def _estimateNT_completed(self, nterms, alpha, message, elapsed):
784        """
785        Parameter estimation completed,
786        display the results to the user
787       
788        :param alpha: estimated best alpha
789        :param nterms: estimated number of terms
790        :param elapsed: computation time
791       
792        """
793        # Save useful info
794        self.elapsed = elapsed
795        self.control_panel.nterms_estimate = nterms
796        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
797        if not message==None:
798            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
799   
800    def _completed(self, out, cov, pr, elapsed):
801        """
802        Method called with the results when the inversion
803        is done
804       
805        :param out: output coefficient for the base functions
806        :param cov: covariance matrix
807        :param pr: Invertor instance
808        :param elapsed: time spent computing
809       
810        """
811        from copy import deepcopy
812        # Save useful info
813        self.elapsed = elapsed
814        # Keep a copy of the last result
815        self._last_pr  = pr.clone()
816        self._last_out = out
817        self._last_cov = cov
818       
819        # Save Pr invertor
820        self.pr = pr
821       
822        #message = "Computation completed in"
823        #message +=  %g seconds [chi2=%g]" % (elapsed, pr.chi2)
824        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
825
826        cov = numpy.ascontiguousarray(cov)
827
828        # Show result on control panel
829        self.control_panel.chi2 = pr.chi2
830        self.control_panel.elapsed = elapsed
831        self.control_panel.oscillation = pr.oscillations(out)
832        #print "OSCILL", pr.oscillations(out)
833        #print "PEAKS:", pr.get_peaks(out)
834        self.control_panel.positive = pr.get_positive(out)
835        self.control_panel.pos_err  = pr.get_pos_err(out, cov)
836        self.control_panel.rg = pr.rg(out)
837        self.control_panel.iq0 = pr.iq0(out)
838        self.control_panel.bck = pr.background
839       
840        if False:
841            for i in range(len(out)):
842                try:
843                    print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
844                                             math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
845                except: 
846                    print sys.exc_value
847                    print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
848       
849            # Make a plot of I(q) data
850            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
851            new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
852            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
853            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
854            #new_plot.group_id = "test group"
855            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
856               
857        # Show I(q) fit
858        self.show_iq(out, self.pr)
859       
860        # Show P(r) fit
861        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov) 
862       
863        # Popup result panel
864        #result_panel = InversionResults(self.parent,
865        #-1, style=wx.RAISED_BORDER)
866       
867    def show_data(self, path=None, data=None, reset=False):
868        """
869        Show data read from a file
870       
871        :param path: file path
872        :param reset: if True all other plottables will be cleared
873       
874        """
875        print "show_data", data.name
876        #if path is not None:
877        if data is not None:
878            try:
879                #pr = self._create_file_pr(path)
880                pr = self._create_file_pr(data)
881            except:
882                status = "Problem reading data: %s" % sys.exc_value
883                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=status))
884                raise RuntimeError, status
885               
886            # If the file contains nothing, just return
887            if pr is None:
888                raise RuntimeError, "Loaded data is invalid"
889           
890            self.pr = pr
891       
892        # Make a plot of I(q) data
893        if self.pr.err==None:
894            new_plot = Theory1D(self.pr.x, self.pr.y)
895        else:
896            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
897        new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
898        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
899        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
900        new_plot.interactive = True
901        #new_plot.group_id = "test group"
902        wx.PostEvent(self.parent, 
903                     NewPlotEvent(plot=new_plot, title="I(q)", reset=reset))
904       
905        self.current_plottable = new_plot
906        self.current_plottable.group_id = IQ_DATA_LABEL
907       
908       
909        # Get Q range
910        self.control_panel.q_min = self.pr.x.min()
911        self.control_panel.q_max = self.pr.x.max()
912           
913    def save_data(self, filepath, prstate=None):
914        """
915        Save data in provided state object.
916       
917        :TODO: move the state code away from inversion_panel and move it here.
918                Then remove the "prstate" input and make this method private.
919               
920        :param filepath: path of file to write to
921        :param prstate: P(r) inversion state
922       
923        """
924        #TODO: do we need this or can we use DataLoader.loader.save directly?
925       
926        # Add output data and coefficients to state
927        prstate.coefficients = self._last_out
928        prstate.covariance = self._last_cov
929       
930        # Write the output to file
931        # First, check that the data is of the right type
932        if issubclass(self.current_plottable.__class__,
933                       DataLoader.data_info.Data1D):
934            self.state_reader.write(filepath, self.current_plottable, prstate)
935        else:
936            msg = "pr.save_data: the data being saved is not a"
937            msg += " DataLoader.data_info.Data1D object" 
938            raise RuntimeError, msg
939       
940       
941    def setup_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, q_min=None, q_max=None, 
942                             bck=False, height=0, width=0):
943        """
944        """
945        self.alpha = alpha
946        self.nfunc = nfunc
947        self.max_length = d_max
948        self.q_min = q_min
949        self.q_max = q_max
950        self.has_bck = bck
951        self.slit_height = height
952        self.slit_width  = width
953       
954        try:
955            pr = self._create_plot_pr()
956            if not pr==None:
957                self.pr = pr
958                self.perform_inversion()
959        except:
960            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
961
962    def estimate_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, 
963                                q_min=None, q_max=None, 
964                                bck=False, height=0, width=0):
965        """
966        """
967        self.alpha = alpha
968        self.nfunc = nfunc
969        self.max_length = d_max
970        self.q_min = q_min
971        self.q_max = q_max
972        self.has_bck = bck
973        self.slit_height = height
974        self.slit_width  = width
975       
976        try:
977            pr = self._create_plot_pr()
978            if not pr==None:
979                self.pr = pr
980                self.perform_estimate()
981        except:
982            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))           
983
984    def _create_plot_pr(self, estimate=False):
985        """
986        Create and prepare invertor instance from
987        a plottable data set.
988       
989        :param path: path of the file to read in
990       
991        """
992        # Sanity check
993        if self.current_plottable is None:
994            msg = "Please load a valid data set before proceeding."
995            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg)) 
996            return None   
997       
998        # Get the data from the chosen data set and perform inversion
999        pr = Invertor()
1000        pr.d_max = self.max_length
1001        pr.alpha = self.alpha
1002        pr.q_min = self.q_min
1003        pr.q_max = self.q_max
1004        pr.x = self.current_plottable.x
1005        pr.y = self.current_plottable.y
1006        pr.has_bck = self.has_bck
1007        pr.slit_height = self.slit_height
1008        pr.slit_width = self.slit_width
1009       
1010        # Keep track of the plot window title to ensure that
1011        # we can overlay the plots
1012        if hasattr(self.current_plottable, "group_id"):
1013            pr.info["plot_group_id"] = self.current_plottable.group_id
1014       
1015        # Fill in errors if none were provided
1016        err = self.current_plottable.dy
1017        all_zeros = True
1018        if err == None:
1019            err = numpy.zeros(len(pr.y)) 
1020        else:   
1021            for i in range(len(err)):
1022                if err[i]>0:
1023                    all_zeros = False
1024       
1025        if all_zeros:       
1026            scale = None
1027            min_err = 0.0
1028            for i in range(len(pr.y)):
1029                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1030                if scale==None:
1031                    scale = 0.05*math.sqrt(pr.y[i])
1032                    min_err = 0.01*pr.y[i]
1033                err[i] = scale*math.sqrt( math.fabs(pr.y[i]) ) + min_err
1034            message = "The loaded file had no error bars, "
1035            message += "statistical errors are assumed."
1036            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1037
1038        pr.err = err
1039       
1040        return pr
1041
1042         
1043    def setup_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1044                             path=None, q_min=None, q_max=None, 
1045                             bck=False, height=0, width=0):
1046        """
1047        """
1048        self.alpha = alpha
1049        self.nfunc = nfunc
1050        self.max_length = d_max
1051        self.q_min = q_min
1052        self.q_max = q_max
1053        self.has_bck = bck
1054        self.slit_height = height
1055        self.slit_width  = width
1056       
1057        try:
1058            #pr = self._create_file_pr(path)
1059            pr = self._create_file_pr(data)
1060            if not pr==None:
1061                self.pr = pr
1062                self.perform_inversion()
1063        except:
1064            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1065         
1066    def estimate_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(data)
1082            #pr = self._create_file_pr(path)
1083            if not pr is None:
1084                self.pr = pr
1085                self.perform_estimate()
1086        except:
1087            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1088               
1089         
1090    def _create_file_pr(self, data):
1091        """
1092        Create and prepare invertor instance from
1093        a file data set.
1094       
1095        :param path: path of the file to read in
1096       
1097        """
1098        # Load data
1099        #if os.path.isfile(path):
1100        """   
1101        if self._current_file_data is not None \
1102            and self._current_file_data.path==path:
1103            # Protect against corrupted data from
1104            # previous failed load attempt
1105            if self._current_file_data.x is None:
1106                return None
1107            x = self._current_file_data.x
1108            y = self._current_file_data.y
1109            err = self._current_file_data.err
1110           
1111            message = "The data from this file has already been loaded."
1112            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1113        else:
1114        """
1115        # Reset the status bar so that we don't get mixed up
1116        # with old messages.
1117        #TODO: refactor this into a proper status handling
1118        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
1119        try:
1120            class FileData:
1121                x = None
1122                y = None
1123                err = None
1124                path = None
1125                def __init__(self, path):
1126                    self.path = path
1127               
1128            self._current_file_data = FileData(data.path)
1129            self._current_file_data.x = data.x
1130            self._current_file_data.y = data.y
1131            self._current_file_data.err = data.dy
1132            x, y, err = data.x, data.y, data.dy
1133        except:
1134            load_error(sys.exc_value)
1135            return None
1136       
1137        # If the file contains no data, just return
1138        if x is None or len(x) == 0:
1139            load_error("The loaded file contains no data")
1140            return None
1141       
1142        # If we have not errors, add statistical errors
1143        if err is not None and y is not None:
1144            err = numpy.zeros(len(y))
1145            scale = None
1146            min_err = 0.0
1147            for i in range(len(y)):
1148                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1149                if scale == None:
1150                    scale = 0.05 * math.sqrt(y[i])
1151                    min_err = 0.01 * y[i]
1152                err[i] = scale * math.sqrt(math.fabs(y[i])) + min_err
1153            message = "The loaded file had no error bars, "
1154            message += "statistical errors are assumed."
1155            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1156       
1157        try:
1158            # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1159            pr = Invertor()
1160            pr.d_max = self.max_length
1161            pr.alpha = self.alpha
1162            pr.q_min = self.q_min
1163            pr.q_max = self.q_max
1164            pr.x = x
1165            pr.y = y
1166            pr.err = err
1167            pr.has_bck = self.has_bck
1168            pr.slit_height = self.slit_height
1169            pr.slit_width = self.slit_width
1170            return pr
1171        except:
1172            load_error(sys.exc_value)
1173        return None
1174       
1175    def perform_estimate(self):
1176        """
1177        """
1178        from pr_thread import EstimatePr
1179        from copy import deepcopy
1180       
1181        # If a thread is already started, stop it
1182        if self.estimation_thread != None and \
1183            self.estimation_thread.isrunning():
1184            self.estimation_thread.stop()
1185               
1186        pr = self.pr.clone()
1187        self.estimation_thread = EstimatePr(pr, self.nfunc,
1188                                             error_func=self._thread_error, 
1189                                         completefn = self._estimate_completed, 
1190                                            updatefn   = None)
1191        self.estimation_thread.queue()
1192        self.estimation_thread.ready(2.5)
1193   
1194    def perform_estimateNT(self):
1195        """
1196        """
1197        from pr_thread import EstimateNT
1198        from copy import deepcopy
1199       
1200        # If a thread is already started, stop it
1201        if self.estimation_thread != None and self.estimation_thread.isrunning():
1202            self.estimation_thread.stop()
1203               
1204        pr = self.pr.clone()
1205        # Skip the slit settings for the estimation
1206        # It slows down the application and it doesn't change the estimates
1207        pr.slit_height = 0.0
1208        pr.slit_width  = 0.0
1209        self.estimation_thread = EstimateNT(pr, self.nfunc, 
1210                                            error_func=self._thread_error, 
1211                                        completefn = self._estimateNT_completed, 
1212                                            updatefn   = None)
1213        self.estimation_thread.queue()
1214        self.estimation_thread.ready(2.5)
1215       
1216    def perform_inversion(self):
1217        """
1218        """
1219        # Time estimate
1220        #estimated = self.elapsed*self.nfunc**2
1221        #message = "Computation time may take up to %g seconds" % self.elapsed
1222        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1223       
1224        # Start inversion thread
1225        self.start_thread()
1226        return
1227       
1228        out, cov = self.pr.lstsq(self.nfunc)
1229       
1230        # Save useful info
1231        self.elapsed = self.pr.elapsed
1232       
1233        for i in range(len(out)):
1234            try:
1235                print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
1236                                         math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
1237            except: 
1238                print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
1239       
1240        # Make a plot of I(q) data
1241        new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
1242        new_plot.name = "I_{obs}(q)"
1243        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
1244        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
1245        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
1246        # Show I(q) fit
1247        self.show_iq(out, self.pr)
1248        # Show P(r) fit
1249        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov=cov)
1250       
1251    def _on_context_inversion(self, event):
1252        """
1253        """
1254        panel = event.GetEventObject()
1255
1256        # If we have more than one displayed plot, make the user choose
1257        if len(panel.plots) > 1 and \
1258            panel.graph.selected_plottable in panel.plots:
1259            dataset = panel.graph.selected_plottable
1260        elif len(panel.plots) == 1:
1261            dataset = panel.plots.keys()[0]
1262        else:
1263            logging.info("Prview Error: No data is available")
1264            return
1265       
1266        # Store a reference to the current plottable
1267        # If we have a suggested value, use it.
1268        try:
1269            estimate = float(self.control_panel.alpha_estimate)
1270            self.control_panel.alpha = estimate
1271        except:
1272            self.control_panel.alpha = self.alpha
1273            logging.info("Prview :Alpha Not estimate yet")
1274            pass
1275        try:
1276            estimate = int(self.control_panel.nterms_estimate)
1277            self.control_panel.nfunc = estimate
1278        except:
1279            self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1280            logging.info("Prview : ntemrs Not estimate yet")
1281            pass
1282       
1283        self.current_plottable = panel.plots[dataset]
1284        self.control_panel.plotname = dataset
1285        #self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1286        self.control_panel.d_max = self.max_length
1287        self.parent.set_perspective(self.perspective)
1288        self.control_panel._on_invert(None)
1289           
1290    def get_panels(self, parent):
1291        """
1292            Create and return a list of panel objects
1293        """
1294        from inversion_panel import InversionControl
1295       
1296        self.parent = parent
1297        self.control_panel = InversionControl(self.parent, -1, 
1298                                              style=wx.RAISED_BORDER,
1299                                              standalone=self.standalone)
1300        self.control_panel.set_manager(self)
1301        self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1302        self.control_panel.d_max = self.max_length
1303        self.control_panel.alpha = self.alpha
1304        self.perspective = []
1305        self.perspective.append(self.control_panel.window_name)
1306     
1307        return [self.control_panel]
1308   
1309    def set_data(self, data_list):
1310        """
1311        receive a list of data to compute pr
1312        """
1313        if len(data_list) > 1:
1314            msg = "Pr panel does not allow multiple Data.\n"
1315            msg += "Please select one!\n"
1316            from pr_widgets import DataDialog
1317            dlg = DataDialog(data_list=data_list, text=msg)
1318            if dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
1319                data = dlg.get_data()
1320                if issubclass(data.__class__, LoaderData1D):
1321                    self.control_panel._change_file(evt=None, data=data)
1322                else:   
1323                    msg = "Pr cannot be computed for data of "
1324                    msg += "type %s" % (data_list[0].__class__.__name__)
1325                    wx.PostEvent(self.parent, 
1326                             StatusEvent(status=msg, info='error'))
1327        elif len(data_list) == 1:
1328            if issubclass(data_list[0].__class__, LoaderData1D):
1329                self.control_panel._change_file(evt=None, data=data_list[0])
1330            else:
1331                msg = "Pr cannot be computed for"
1332                msg += " data of type %s" % (data_list[0].__class__.__name__)
1333                wx.PostEvent(self.parent, 
1334                             StatusEvent(status=msg, info='error'))
1335        else:
1336            msg = "Pr contain no data"
1337            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg, info='warning'))
1338           
1339    def post_init(self):
1340        """
1341            Post initialization call back to close the loose ends
1342            [Somehow openGL needs this call]
1343        """
1344        if self.standalone:
1345            self.parent.set_perspective(self.perspective)
1346 
1347if __name__ == "__main__":
1348    i = Plugin()
1349    print i.perform_estimateNT()
1350   
1351   
1352   
1353   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.