source: sasview/prview/perspectives/pr/pr.py @ f784b54

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 f784b54 was b1a9e8b, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 14 years ago

remove .svs extensions for default reader

  • Property mode set to 100644
File size: 49.9 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
31import DataLoader
32
33from pr_widgets import load_error
34from sans.guiframe.plugin_base import PluginBase
35
36
37PR_FIT_LABEL       = r"$P_{fit}(r)$"
38PR_LOADED_LABEL    = r"$P_{loaded}(r)$"
39IQ_DATA_LABEL      = r"$I_{obs}(q)$"
40IQ_FIT_LABEL       = r"$I_{fit}(q)$"
41IQ_SMEARED_LABEL   = r"$I_{smeared}(q)$"
42GROUP_ID_IQ_DATA = r"$I_{obs}(q)$"
43GROUP_ID_PR_FIT = r"$P_{fit}(r)$"
44
45
46
47class Plugin(PluginBase):
48    """
49    """
50    DEFAULT_ALPHA = 0.0001
51    DEFAULT_NFUNC = 10
52    DEFAULT_DMAX  = 140.0
53   
54    def __init__(self, standalone=True):
55        PluginBase.__init__(self, name="Pr Inversion", standalone=standalone)
56        ## Simulation window manager
57        self.simview = None
58       
59        ## State data
60        self.alpha      = self.DEFAULT_ALPHA
61        self.nfunc      = self.DEFAULT_NFUNC
62        self.max_length = self.DEFAULT_DMAX
63        self.q_min      = None
64        self.q_max      = None
65        self.has_bck    = False
66        self.slit_height = 0
67        self.slit_width  = 0
68        ## Remember last plottable processed
69        self.last_data  = "sphere_60_q0_2.txt"
70        self._current_file_data = None
71        ## Time elapsed for last computation [sec]
72        # Start with a good default
73        self.elapsed = 0.022
74        self.iq_data_shown = False
75       
76        ## Current invertor
77        self.invertor    = None
78        self.pr          = None
79        self.data_id = IQ_DATA_LABEL
80        # Copy of the last result in case we need to display it.
81        self._last_pr    = None
82        self._last_out   = None
83        self._last_cov   = None
84        ## Calculation thread
85        self.calc_thread = None
86        ## Estimation thread
87        self.estimation_thread = None
88        ## Result panel
89        self.control_panel = None
90        ## Currently views plottable
91        self.current_plottable = None
92        ## Number of P(r) points to display on the output plot
93        self._pr_npts = 51
94        ## Flag to let the plug-in know that it is running standalone
95        self.standalone = standalone
96        self._normalize_output = False
97        self._scale_output_unity = False
98       
99        ## List of added P(r) plots
100        self._added_plots = {}
101        self._default_Iq  = {}
102        self.list_plot_id = []
103       
104        # Associate the inversion state reader with .prv files
105        from inversion_state import Reader
106         
107        # Create a CanSAS/Pr reader
108        self.state_reader = Reader(self.set_state)
109        self._extensions = '.prv'
110        l = Loader()
111        l.associate_file_reader('.prv', self.state_reader)
112        #l.associate_file_reader(".svs", self.state_reader)
113               
114        # Log startup
115        logging.info("Pr(r) plug-in started")
116       
117    def delete_data(self, data_id):
118        """
119        delete the data association with prview
120        """
121        if self.calc_thread is not None and self.calc_thread.isrunning():
122            msg = "Data in use in Prview\n"
123        if self.estimation_thread is not None and \
124            self.estimation_thread.isrunning():
125             msg = "Data in use in Prview\n"
126        self.control_panel.clear_panel()
127       
128    def get_data(self):
129        """
130        """
131        return self.current_plottable
132   
133    def set_state(self, state=None, datainfo=None):
134        """
135        Call-back method for the inversion state reader.
136        This method is called when a .prv file is loaded.
137       
138        :param state: InversionState object
139        :param datainfo: Data1D object [optional]
140       
141        """
142        try:
143            if datainfo.__class__.__name__ == 'list':
144                if len(datainfo) >= 1:
145                    data = datainfo[0]
146                else:
147                    data = None
148            else:
149                data = datainfo
150            if data is None:
151                raise RuntimeError, "Pr.set_state: datainfo parameter cannot be None in standalone mode"
152           
153            # Ensuring that plots are coordinated correctly
154            t = time.localtime(data.meta_data['prstate'].timestamp)
155            time_str = time.strftime("%b %d %H:%M", t)
156           
157            # Check that no time stamp is already appended
158            max_char = data.meta_data['prstate'].file.find("[")
159            if max_char < 0:
160                max_char = len(data.meta_data['prstate'].file)
161           
162            datainfo.meta_data['prstate'].file = data.meta_data['prstate'].file[0:max_char] +' [' + time_str + ']'
163            data.filename = data.meta_data['prstate'].file
164            # TODO:
165            #remove this call when state save all information about the gui data
166            # such as ID , Group_ID, etc...
167            #make self.current_plottable = datainfo directly
168            self.current_plottable = self.parent.create_gui_data(data,None)
169            self.current_plottable.group_id = data.meta_data['prstate'].file
170           
171            # Make sure the user sees the P(r) panel after loading
172            #self.parent.set_perspective(self.perspective) 
173            self.on_perspective(event=None)   
174            # Load the P(r) results
175            #state = self.state_reader.get_state()
176            data_dict = {self.current_plottable.id:self.current_plottable}
177            self.parent.add_data(data_list=data_dict)
178            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=self.current_plottable,
179                                        title=self.current_plottable.title))
180            self.control_panel.set_state(state)
181        except:
182            logging.error("prview.set_state: %s" % sys.exc_value)
183
184 
185    def help(self, evt):
186        """
187        Show a general help dialog.
188       
189        :TODO: replace the text with a nice image
190       
191        """
192        from inversion_panel import HelpDialog
193        dialog = HelpDialog(None, -1)
194        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
195            dialog.Destroy()
196        else:
197            dialog.Destroy()
198   
199    def _fit_pr(self, evt):
200        """
201        """
202        from sans.pr.invertor import Invertor
203        # Generate P(r) for sphere
204        radius = 60.0
205        d_max  = 2*radius
206       
207        r = pylab.arange(0.01, d_max, d_max/51.0)
208        M = len(r)
209        y = numpy.zeros(M)
210        pr_err = numpy.zeros(M)
211       
212        sum = 0.0
213        for j in range(M):
214            value = self.pr_theory(r[j], radius)
215            sum += value
216            y[j] = value
217            pr_err[j] = math.sqrt(y[j])
218
219        y = y/sum*d_max/len(r)
220
221        # Perform fit
222        pr = Invertor()
223        pr.d_max = d_max
224        pr.alpha = 0
225        pr.x = r
226        pr.y = y
227        pr.err = pr_err
228        out, cov = pr.pr_fit()
229        for i in range(len(out)):
230            print "%g +- %g" % (out[i], math.sqrt(cov[i][i]))
231       
232        # Show input P(r)
233        title = "Pr"
234        new_plot = Data1D(pr.x, pr.y, dy=pr.err)
235        new_plot.name = "P_{obs}(r)"
236        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
237        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
238        new_plot.group_id = "P_{obs}(r)"
239        new_plot.id = "P_{obs}(r)"
240        new_plot.title = title
241        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,  theory=new_plot)
242        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
243
244        # Show P(r) fit
245        self.show_pr(out, pr)
246       
247        # Show I(q) fit
248        q = pylab.arange(0.001, 0.1, 0.01/51.0)
249        self.show_iq(out, pr, q)
250       
251    def show_shpere(self, x, radius=70.0, x_range=70.0):
252        """
253        """
254        # Show P(r)
255        y_true = numpy.zeros(len(x))
256
257        sum_true = 0.0
258        for i in range(len(x)):
259            y_true[i] = self.pr_theory(x[i], radius)           
260            sum_true += y_true[i]
261           
262        y_true = y_true/sum_true*x_range/len(x)
263       
264        # Show the theory P(r)
265        new_plot = Data1D(x, y_true)
266        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
267        new_plot.name = "P_{true}(r)"
268        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
269        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
270        new_plot.id = "P_{true}(r)"
271        new_plot.group_id = "P_{true}(r)"
272        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
273        #Put this call in plottables/guitools   
274        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot,
275                                                title="Sphere P(r)"))
276       
277       
278    def get_npts(self):
279        """
280        Returns the number of points in the I(q) data
281        """
282        try:
283            return len(self.pr.x)
284        except:
285            return 0
286       
287    def show_iq(self, out, pr, q=None):
288        """
289        """ 
290        qtemp = pr.x
291        if not q==None:
292            qtemp = q
293
294        # Make a plot
295        maxq = -1
296        for q_i in qtemp:
297            if q_i>maxq:
298                maxq=q_i
299               
300        minq = 0.001
301       
302        # Check for user min/max
303        if not pr.q_min==None:
304            minq = pr.q_min
305        if not pr.q_max==None:
306            maxq = pr.q_max
307               
308        x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
309        y = numpy.zeros(len(x))
310        err = numpy.zeros(len(x))
311        for i in range(len(x)):
312            value = pr.iq(out, x[i])
313            y[i] = value
314            try:
315                err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
316            except:
317                err[i] = 1.0
318                print "Error getting error", value, x[i]
319               
320        new_plot = Data1D(x, y)
321        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
322        new_plot.name = IQ_FIT_LABEL
323        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
324        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
325        title = "I(q)"
326        new_plot.title = title
327       
328        # If we have a group ID, use it
329        if pr.info.has_key("plot_group_id"):
330            new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
331        new_plot.id = IQ_FIT_LABEL
332        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
333       
334        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
335       
336        # If we have used slit smearing, plot the smeared I(q) too
337        if pr.slit_width>0 or pr.slit_height>0:
338            x = pylab.arange(minq, maxq, maxq/301.0)
339            y = numpy.zeros(len(x))
340            err = numpy.zeros(len(x))
341            for i in range(len(x)):
342                value = pr.iq_smeared(out, x[i])
343                y[i] = value
344                try:
345                    err[i] = math.sqrt(math.fabs(value))
346                except:
347                    err[i] = 1.0
348                    print "Error getting error", value, x[i]
349                   
350            new_plot = Data1D(x, y)
351            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
352            new_plot.name = IQ_SMEARED_LABEL
353            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
354            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
355            # If we have a group ID, use it
356            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
357              new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
358            new_plot.id = IQ_SMEARED_LABEL
359            new_plot.title = title
360            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)
361            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=title))
362       
363    def _on_pr_npts(self, evt):
364        """
365        Redisplay P(r) with a different number of points
366        """   
367        from inversion_panel import PrDistDialog
368        dialog = PrDistDialog(None, -1)
369        dialog.set_content(self._pr_npts)
370        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
371            self._pr_npts= dialog.get_content()
372            dialog.Destroy()
373            self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
374        else:
375            dialog.Destroy()
376       
377       
378    def show_pr(self, out, pr, cov=None):
379        """
380        """     
381        # Show P(r)
382        x = pylab.arange(0.0, pr.d_max, pr.d_max/self._pr_npts)
383   
384        y = numpy.zeros(len(x))
385        dy = numpy.zeros(len(x))
386        y_true = numpy.zeros(len(x))
387
388        sum = 0.0
389        pmax = 0.0
390        cov2 = numpy.ascontiguousarray(cov)
391       
392        for i in range(len(x)):
393            if cov2==None:
394                value = pr.pr(out, x[i])
395            else:
396                (value, dy[i]) = pr.pr_err(out, cov2, x[i])
397            sum += value*pr.d_max/len(x)
398           
399            # keep track of the maximum P(r) value
400            if value>pmax:
401                pmax = value
402               
403            y[i] = value
404               
405        if self._normalize_output==True:
406            y = y/sum
407            dy = dy/sum
408        elif self._scale_output_unity==True:
409            y = y/pmax
410            dy = dy/pmax
411       
412        if cov2==None:
413            new_plot = Data1D(x, y)
414            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
415        else:
416            new_plot = Data1D(x, y, dy=dy)
417        new_plot.name = PR_FIT_LABEL
418        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
419        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
420        new_plot.title = "P(r) fit"
421        new_plot.id = PR_FIT_LABEL
422        # Make sure that the plot is linear
423        new_plot.xtransform = "x"
424        new_plot.ytransform = "y" 
425        new_plot.group_id = GROUP_ID_PR_FIT
426        self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)   
427        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="P(r) fit"))
428        return x, pr.d_max
429         
430    def load(self, data):
431        """
432        Load data. This will eventually be replaced
433        by our standard DataLoader class.
434        """
435        class FileData:
436            x = None
437            y = None
438            err = None
439            path = None
440           
441            def __init__(self, path):
442                self.path = path
443               
444        self._current_file_data = FileData(data.path)
445       
446        # Use data loader to load file
447        #dataread = Loader().load(path)
448        dataread = data
449        # Notify the user if we could not read the file
450        if dataread is None:
451            raise RuntimeError, "Invalid data"
452           
453        x = None
454        y = None
455        err = None
456        if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
457            x = dataread.x
458            y = dataread.y
459            err = dataread.dy
460        else:
461            if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
462                x = dataread[0].x
463                y = dataread[0].y
464                err = dataread[0].dy
465                msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
466                msg += "Only the first data set was loaded." 
467                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
468            else:
469                if dataread is None:
470                    return x, y, err
471                raise RuntimeError, "This tool can only read 1D data"
472       
473        self._current_file_data.x = x
474        self._current_file_data.y = y
475        self._current_file_data.err = err
476        return x, y, err
477               
478    def load_columns(self, path = "sphere_60_q0_2.txt"):
479        """
480        Load 2- or 3- column ascii
481        """
482        import numpy, math, sys
483        # Read the data from the data file
484        data_x   = numpy.zeros(0)
485        data_y   = numpy.zeros(0)
486        data_err = numpy.zeros(0)
487        scale    = None
488        min_err  = 0.0
489        if not path == None:
490            input_f = open(path,'r')
491            buff    = input_f.read()
492            lines   = buff.split('\n')
493            for line in lines:
494                try:
495                    toks = line.split()
496                    x = float(toks[0])
497                    y = float(toks[1])
498                    if len(toks)>2:
499                        err = float(toks[2])
500                    else:
501                        if scale==None:
502                            scale = 0.05*math.sqrt(y)
503                            #scale = 0.05/math.sqrt(y)
504                            min_err = 0.01*y
505                        err = scale*math.sqrt(y)+min_err
506                        #err = 0
507                       
508                    data_x = numpy.append(data_x, x)
509                    data_y = numpy.append(data_y, y)
510                    data_err = numpy.append(data_err, err)
511                except:
512                    pass
513                   
514        if not scale==None:
515            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
516            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
517        else:
518            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
519                       
520        return data_x, data_y, data_err     
521       
522    def load_abs(self, path):
523        """
524        Load an IGOR .ABS reduced file
525       
526        :param path: file path
527       
528        :return: x, y, err vectors
529       
530        """
531        import numpy, math, sys
532        # Read the data from the data file
533        data_x   = numpy.zeros(0)
534        data_y   = numpy.zeros(0)
535        data_err = numpy.zeros(0)
536        scale    = None
537        min_err  = 0.0
538       
539        data_started = False
540        if not path == None:
541            input_f = open(path,'r')
542            buff    = input_f.read()
543            lines   = buff.split('\n')
544            for line in lines:
545                if data_started==True:
546                    try:
547                        toks = line.split()
548                        x = float(toks[0])
549                        y = float(toks[1])
550                        if len(toks)>2:
551                            err = float(toks[2])
552                        else:
553                            if scale==None:
554                                scale = 0.05*math.sqrt(y)
555                                #scale = 0.05/math.sqrt(y)
556                                min_err = 0.01*y
557                            err = scale*math.sqrt(y)+min_err
558                            #err = 0
559                           
560                        data_x = numpy.append(data_x, x)
561                        data_y = numpy.append(data_y, y)
562                        data_err = numpy.append(data_err, err)
563                    except:
564                        pass
565                elif line.find("The 6 columns")>=0:
566                    data_started = True     
567                   
568        if not scale==None:
569            message = "The loaded file had no error bars, statistical errors are assumed."
570            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
571        else:
572            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
573                       
574        return data_x, data_y, data_err     
575       
576    def pr_theory(self, r, R):
577        """ 
578        """
579        if r<=2*R:
580            return 12.0* ((0.5*r/R)**2) * ((1.0-0.5*r/R)**2) * ( 2.0 + 0.5*r/R )
581        else:
582            return 0.0
583
584    def get_context_menu(self, plotpanel=None):
585        """
586        Get the context menu items available for P(r)
587       
588        :param graph: the Graph object to which we attach the context menu
589       
590        :return: a list of menu items with call-back function
591       
592        """
593        graph = plotpanel.graph
594        # Look whether this Graph contains P(r) data
595        if graph.selected_plottable not in plotpanel.plots:
596            return []
597        item = plotpanel.plots[graph.selected_plottable]
598        if item.id == PR_FIT_LABEL:
599            #add_data_hint = "Load a data file and display it on this plot"
600            #["Add P(r) data",add_data_hint , self._on_add_data],
601            change_n_hint = "Change the number of"
602            change_n_hint += " points on the P(r) output"
603            change_n_label = "Change number of P(r) points"
604            m_list = [[change_n_label, change_n_hint , self._on_pr_npts]]
605
606            if self._scale_output_unity or self._normalize_output:
607                hint = "Let the output P(r) keep the scale of the data"
608                m_list.append(["Disable P(r) scaling", hint, 
609                               self._on_disable_scaling])
610            if not self._scale_output_unity:
611                m_list.append(["Scale P_max(r) to unity", 
612                               "Scale P(r) so that its maximum is 1", 
613                               self._on_scale_unity])
614            if not self._normalize_output:
615                m_list.append(["Normalize P(r) to unity", 
616                               "Normalize the integral of P(r) to 1", 
617                               self._on_normalize])
618               
619            return m_list
620             
621        elif item.id in [PR_LOADED_LABEL, IQ_DATA_LABEL, IQ_FIT_LABEL,
622                          IQ_SMEARED_LABEL]:
623            return []
624        elif item.id == graph.selected_plottable:
625               if not self.standalone and issubclass(item.__class__, Data1D):
626                return [["Compute P(r)", 
627                             "Compute P(r) from distribution", 
628                             self._on_context_inversion]]     
629               
630        return []
631
632    def _on_disable_scaling(self, evt):
633        """
634        Disable P(r) scaling
635           
636        :param evt: Menu event
637       
638        """
639        self._normalize_output = False
640        self._scale_output_unity = False
641        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
642       
643        # Now replot the original added data
644        for plot in self._added_plots:
645            self._added_plots[plot].y = numpy.copy(self._default_Iq[plot])
646            wx.PostEvent(self.parent, 
647                         NewPlotEvent(plot=self._added_plots[plot], 
648                                      title=self._added_plots[plot].name,
649                                                   update=True))       
650       
651        # Need the update flag in the NewPlotEvent to protect against
652        # the plot no longer being there...
653       
654    def _on_normalize(self, evt):
655        """
656        Normalize the area under the P(r) curve to 1.
657        This operation is done for all displayed plots.
658       
659        :param evt: Menu event
660       
661        """
662        self._normalize_output = True
663        self._scale_output_unity = False
664           
665        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
666       
667        # Now scale the added plots too
668        for plot in self._added_plots:
669            sum = numpy.sum(self._added_plots[plot].y)
670            npts = len(self._added_plots[plot].x)
671            sum *= self._added_plots[plot].x[npts-1]/npts
672            y = self._added_plots[plot].y/sum
673           
674            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
675            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
676            new_plot.group_id = self._added_plots[plot].group_id
677            new_plot.id = self._added_plots[plot].id
678            new_plot.title = self._added_plots[plot].title
679            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
680            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
681            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
682            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id, theory=new_plot)       
683            wx.PostEvent(self.parent, 
684                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
685                                         title=self._added_plots[plot].name))
686       
687    def _on_scale_unity(self, evt):
688        """
689        Scale the maximum P(r) value on each displayed plot to 1.
690       
691        :param evt: Menu event
692       
693        """
694        self._scale_output_unity = True
695        self._normalize_output = False
696           
697        self.show_pr(self._last_out, self._last_pr, self._last_cov)
698       
699        # Now scale the added plots too
700        for plot in self._added_plots:
701            _max = 0
702            for y in self._added_plots[plot].y:
703                if y>_max: 
704                    _max = y
705            y = self._added_plots[plot].y/_max
706           
707            new_plot = Data1D(self._added_plots[plot].x, y)
708            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
709            new_plot.name = self._added_plots[plot].name
710            new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
711            new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
712            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,theory=new_plot)       
713            wx.PostEvent(self.parent, 
714                         NewPlotEvent(plot=new_plot, update=True,
715                                title=self._added_plots[plot].name))       
716       
717       
718    def _on_add_data(self, evt):
719        """
720        Add a data curve to the plot
721       
722        :WARNING: this will be removed once guiframe.plotting has
723             its full functionality
724        """
725        path = self.choose_file()
726        if path==None:
727            return
728       
729        #x, y, err = self.parent.load_ascii_1D(path)
730        # Use data loader to load file
731        try:
732            dataread = Loader().load(path)
733            x = None
734            y = None
735            err = None
736            if dataread.__class__.__name__ == 'Data1D':
737                x = dataread.x
738                y = dataread.y
739                err = dataread.dy
740            else:
741                if isinstance(dataread, list) and len(dataread)>0:
742                    x = dataread[0].x
743                    y = dataread[0].y
744                    err = dataread[0].dy
745                    msg = "PrView only allows a single data set at a time. "
746                    msg += "Only the first data set was loaded." 
747                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
748                else:
749                    msg = "This tool can only read 1D data"
750                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg))
751                    return
752           
753        except:
754            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
755            return
756       
757        filename = os.path.basename(path)
758        new_plot = Data1D(x, y)
759        new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
760        new_plot.name = filename
761        new_plot.xaxis("\\rm{r}", 'A')
762        new_plot.yaxis("\\rm{P(r)} ","cm^{-3}")
763        # Store a ref to the plottable for later use
764        self._added_plots[filename] = new_plot
765        self._default_Iq[filename]  = numpy.copy(y)
766        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title=filename))
767       
768    def start_thread(self):
769        """
770        """
771        from pr_thread import CalcPr
772        from copy import deepcopy
773       
774        # If a thread is already started, stop it
775        if self.calc_thread != None and self.calc_thread.isrunning():
776            self.calc_thread.stop()
777               
778        pr = self.pr.clone()
779        self.calc_thread = CalcPr(pr, self.nfunc,
780                                   error_func=self._thread_error, 
781                                   completefn=self._completed, updatefn=None)
782        self.calc_thread.queue()
783        self.calc_thread.ready(2.5)
784   
785    def _thread_error(self, error):
786        """
787        """
788        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=error))
789   
790    def _estimate_completed(self, alpha, message, elapsed):
791        """
792        Parameter estimation completed,
793        display the results to the user
794       
795        :param alpha: estimated best alpha
796        :param elapsed: computation time
797       
798        """
799        # Save useful info
800        self.elapsed = elapsed
801        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
802        if not message==None:
803            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
804        self.perform_estimateNT()
805   
806    def _estimateNT_completed(self, nterms, alpha, message, elapsed):
807        """
808        Parameter estimation completed,
809        display the results to the user
810       
811        :param alpha: estimated best alpha
812        :param nterms: estimated number of terms
813        :param elapsed: computation time
814       
815        """
816        # Save useful info
817        self.elapsed = elapsed
818        self.control_panel.nterms_estimate = nterms
819        self.control_panel.alpha_estimate = alpha
820        if not message==None:
821            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=str(message)))
822   
823    def _completed(self, out, cov, pr, elapsed):
824        """
825        Method called with the results when the inversion
826        is done
827       
828        :param out: output coefficient for the base functions
829        :param cov: covariance matrix
830        :param pr: Invertor instance
831        :param elapsed: time spent computing
832       
833        """
834        from copy import deepcopy
835        # Save useful info
836        self.elapsed = elapsed
837        # Keep a copy of the last result
838        self._last_pr  = pr.clone()
839        self._last_out = out
840        self._last_cov = cov
841       
842        # Save Pr invertor
843        self.pr = pr
844       
845        #message = "Computation completed in"
846        #message +=  %g seconds [chi2=%g]" % (elapsed, pr.chi2)
847        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
848
849        cov = numpy.ascontiguousarray(cov)
850
851        # Show result on control panel
852        self.control_panel.chi2 = pr.chi2
853        self.control_panel.elapsed = elapsed
854        self.control_panel.oscillation = pr.oscillations(out)
855        #print "OSCILL", pr.oscillations(out)
856        #print "PEAKS:", pr.get_peaks(out)
857        self.control_panel.positive = pr.get_positive(out)
858        self.control_panel.pos_err  = pr.get_pos_err(out, cov)
859        self.control_panel.rg = pr.rg(out)
860        self.control_panel.iq0 = pr.iq0(out)
861        self.control_panel.bck = pr.background
862       
863        if False:
864            for i in range(len(out)):
865                try:
866                    print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
867                                             math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
868                except: 
869                    print sys.exc_value
870                    print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
871       
872            # Make a plot of I(q) data
873            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
874            new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
875            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
876            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
877            if pr.info.has_key("plot_group_id"):
878                new_plot.group_id = pr.info["plot_group_id"]
879            new_plot.id = self.data_id
880            self.parent.update_theory(data_id=self.data_id,
881                                       theory=new_plot)
882            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
883               
884        # Show I(q) fit
885        self.show_iq(out, self.pr)
886       
887        # Show P(r) fit
888        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov) 
889       
890        # Popup result panel
891        #result_panel = InversionResults(self.parent,
892        #-1, style=wx.RAISED_BORDER)
893       
894    def show_data(self, path=None, data=None, reset=False):
895        """
896        Show data read from a file
897       
898        :param path: file path
899        :param reset: if True all other plottables will be cleared
900       
901        """
902        #if path is not None:
903        if data is not None:
904            try:
905                pr = self._create_file_pr(data)
906            except:
907                status = "Problem reading data: %s" % sys.exc_value
908                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=status))
909                raise RuntimeError, status
910               
911            # If the file contains nothing, just return
912            if pr is None:
913                raise RuntimeError, "Loaded data is invalid"
914           
915            self.pr = pr
916       
917        # Make a plot of I(q) data
918        if self.pr.err == None:
919            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y)
920            new_plot.symbol = GUIFRAME_ID.CURVE_SYMBOL_NUM
921        else:
922            new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
923        new_plot.name = IQ_DATA_LABEL
924        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
925        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
926        new_plot.interactive = True
927        new_plot.group_id = GROUP_ID_IQ_DATA
928        new_plot.id = self.data_id
929        new_plot.title = "I(q)"   
930        wx.PostEvent(self.parent, 
931                     NewPlotEvent(plot=new_plot, title="I(q)", reset=reset))
932       
933        self.current_plottable = new_plot
934        # Get Q range
935        self.control_panel.q_min = self.pr.x.min()
936        self.control_panel.q_max = self.pr.x.max()
937           
938    def save_data(self, filepath, prstate=None):
939        """
940        Save data in provided state object.
941       
942        :TODO: move the state code away from inversion_panel and move it here.
943                Then remove the "prstate" input and make this method private.
944               
945        :param filepath: path of file to write to
946        :param prstate: P(r) inversion state
947       
948        """
949        #TODO: do we need this or can we use DataLoader.loader.save directly?
950       
951        # Add output data and coefficients to state
952        prstate.coefficients = self._last_out
953        prstate.covariance = self._last_cov
954       
955        # Write the output to file
956        # First, check that the data is of the right type
957        if issubclass(self.current_plottable.__class__,
958                       DataLoader.data_info.Data1D):
959            self.state_reader.write(filepath, self.current_plottable, prstate)
960        else:
961            msg = "pr.save_data: the data being saved is not a"
962            msg += " DataLoader.data_info.Data1D object" 
963            raise RuntimeError, msg
964       
965       
966    def setup_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, q_min=None, q_max=None, 
967                             bck=False, height=0, width=0):
968        """
969        """
970        self.alpha = alpha
971        self.nfunc = nfunc
972        self.max_length = d_max
973        self.q_min = q_min
974        self.q_max = q_max
975        self.has_bck = bck
976        self.slit_height = height
977        self.slit_width  = width
978       
979        try:
980            pr = self._create_plot_pr()
981            if not pr==None:
982                self.pr = pr
983                self.perform_inversion()
984        except:
985            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
986
987    def estimate_plot_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, 
988                                q_min=None, q_max=None, 
989                                bck=False, height=0, width=0):
990        """
991        """
992        self.alpha = alpha
993        self.nfunc = nfunc
994        self.max_length = d_max
995        self.q_min = q_min
996        self.q_max = q_max
997        self.has_bck = bck
998        self.slit_height = height
999        self.slit_width  = width
1000       
1001        try:
1002            pr = self._create_plot_pr()
1003            if not pr==None:
1004                self.pr = pr
1005                self.perform_estimate()
1006        except:
1007            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))           
1008
1009    def _create_plot_pr(self, estimate=False):
1010        """
1011        Create and prepare invertor instance from
1012        a plottable data set.
1013       
1014        :param path: path of the file to read in
1015       
1016        """
1017        # Sanity check
1018        if self.current_plottable is None:
1019            msg = "Please load a valid data set before proceeding."
1020            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg)) 
1021            return None   
1022       
1023        # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1024        pr = Invertor()
1025        pr.d_max = self.max_length
1026        pr.alpha = self.alpha
1027        pr.q_min = self.q_min
1028        pr.q_max = self.q_max
1029        pr.x = self.current_plottable.x
1030        pr.y = self.current_plottable.y
1031        pr.has_bck = self.has_bck
1032        pr.slit_height = self.slit_height
1033        pr.slit_width = self.slit_width
1034       
1035        # Keep track of the plot window title to ensure that
1036        # we can overlay the plots
1037        pr.info["plot_group_id"] = self.current_plottable.group_id
1038       
1039        # Fill in errors if none were provided
1040        err = self.current_plottable.dy
1041        all_zeros = True
1042        if err == None:
1043            err = numpy.zeros(len(pr.y)) 
1044        else:   
1045            for i in range(len(err)):
1046                if err[i]>0:
1047                    all_zeros = False
1048       
1049        if all_zeros:       
1050            scale = None
1051            min_err = 0.0
1052            for i in range(len(pr.y)):
1053                # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1054                if scale==None:
1055                    scale = 0.05*math.sqrt(pr.y[i])
1056                    min_err = 0.01*pr.y[i]
1057                err[i] = scale*math.sqrt( math.fabs(pr.y[i]) ) + min_err
1058            message = "The loaded file had no error bars, "
1059            message += "statistical errors are assumed."
1060            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1061
1062        pr.err = err
1063       
1064        return pr
1065
1066         
1067    def setup_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1068                             path=None, q_min=None, q_max=None, 
1069                             bck=False, height=0, width=0):
1070        """
1071        """
1072        self.alpha = alpha
1073        self.nfunc = nfunc
1074        self.max_length = d_max
1075        self.q_min = q_min
1076        self.q_max = q_max
1077        self.has_bck = bck
1078        self.slit_height = height
1079        self.slit_width  = width
1080       
1081        try:
1082            #pr = self._create_file_pr(path)
1083            pr = self._create_file_pr(data)
1084            if not pr==None:
1085                self.pr = pr
1086                self.perform_inversion()
1087        except:
1088            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1089         
1090    def estimate_file_inversion(self, alpha, nfunc, d_max, data,
1091                                path=None, q_min=None, q_max=None, 
1092                                bck=False, height=0, width=0):
1093        """
1094        """
1095        self.alpha = alpha
1096        self.nfunc = nfunc
1097        self.max_length = d_max
1098        self.q_min = q_min
1099        self.q_max = q_max
1100        self.has_bck = bck
1101        self.slit_height = height
1102        self.slit_width  = width
1103       
1104        try:
1105            pr = self._create_file_pr(data)
1106            #pr = self._create_file_pr(path)
1107            if not pr is None:
1108                self.pr = pr
1109                self.perform_estimate()
1110        except:
1111            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=sys.exc_value))
1112               
1113         
1114    def _create_file_pr(self, data):
1115        """
1116        Create and prepare invertor instance from
1117        a file data set.
1118       
1119        :param path: path of the file to read in
1120       
1121        """
1122        # Load data
1123        #if os.path.isfile(path):
1124        """   
1125        if self._current_file_data is not None \
1126            and self._current_file_data.path==path:
1127            # Protect against corrupted data from
1128            # previous failed load attempt
1129            if self._current_file_data.x is None:
1130                return None
1131            x = self._current_file_data.x
1132            y = self._current_file_data.y
1133            err = self._current_file_data.err
1134           
1135            message = "The data from this file has already been loaded."
1136            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1137        else:
1138        """
1139        # Reset the status bar so that we don't get mixed up
1140        # with old messages.
1141        #TODO: refactor this into a proper status handling
1142        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=''))
1143        try:
1144            class FileData:
1145                x = None
1146                y = None
1147                err = None
1148                path = None
1149                def __init__(self, path):
1150                    self.path = path
1151               
1152            self._current_file_data = FileData(data.path)
1153            self._current_file_data.x = data.x
1154            self._current_file_data.y = data.y
1155            self._current_file_data.err = data.dy
1156            x, y, err = data.x, data.y, data.dy
1157        except:
1158            load_error(sys.exc_value)
1159            return None
1160       
1161        # If the file contains no data, just return
1162        if x is None or len(x) == 0:
1163            load_error("The loaded file contains no data")
1164            return None
1165
1166        # If we have not errors, add statistical errors
1167        if y is not None:
1168            if err == None or numpy.all(err) == 0:
1169                err = numpy.zeros(len(y))
1170                scale = None
1171                min_err = 0.0
1172                for i in range(len(y)):
1173                    # Scale the error so that we can fit over several decades of Q
1174                    if scale == None:
1175                        scale = 0.05 * math.sqrt(y[i])
1176                        min_err = 0.01 * y[i]
1177                    err[i] = scale * math.sqrt(math.fabs(y[i])) + min_err
1178                message = "The loaded file had no error bars, "
1179                message += "statistical errors are assumed."
1180                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1181       
1182        try:
1183            # Get the data from the chosen data set and perform inversion
1184            pr = Invertor()
1185            pr.d_max = self.max_length
1186            pr.alpha = self.alpha
1187            pr.q_min = self.q_min
1188            pr.q_max = self.q_max
1189            pr.x = x
1190            pr.y = y
1191            pr.err = err
1192            pr.has_bck = self.has_bck
1193            pr.slit_height = self.slit_height
1194            pr.slit_width = self.slit_width
1195            return pr
1196        except:
1197            load_error(sys.exc_value)
1198        return None
1199       
1200    def perform_estimate(self):
1201        """
1202        """
1203        from pr_thread import EstimatePr
1204        from copy import deepcopy
1205       
1206        # If a thread is already started, stop it
1207        if self.estimation_thread != None and \
1208            self.estimation_thread.isrunning():
1209            self.estimation_thread.stop()
1210               
1211        pr = self.pr.clone()
1212        self.estimation_thread = EstimatePr(pr, self.nfunc,
1213                                             error_func=self._thread_error, 
1214                                         completefn = self._estimate_completed, 
1215                                            updatefn   = None)
1216        self.estimation_thread.queue()
1217        self.estimation_thread.ready(2.5)
1218   
1219    def perform_estimateNT(self):
1220        """
1221        """
1222        from pr_thread import EstimateNT
1223        from copy import deepcopy
1224       
1225        # If a thread is already started, stop it
1226        if self.estimation_thread != None and self.estimation_thread.isrunning():
1227            self.estimation_thread.stop()
1228               
1229        pr = self.pr.clone()
1230        # Skip the slit settings for the estimation
1231        # It slows down the application and it doesn't change the estimates
1232        pr.slit_height = 0.0
1233        pr.slit_width  = 0.0
1234        self.estimation_thread = EstimateNT(pr, self.nfunc, 
1235                                            error_func=self._thread_error, 
1236                                        completefn = self._estimateNT_completed, 
1237                                            updatefn   = None)
1238        self.estimation_thread.queue()
1239        self.estimation_thread.ready(2.5)
1240       
1241    def perform_inversion(self):
1242        """
1243        """
1244        # Time estimate
1245        #estimated = self.elapsed*self.nfunc**2
1246        #message = "Computation time may take up to %g seconds" % self.elapsed
1247        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=message))
1248       
1249        # Start inversion thread
1250        self.start_thread()
1251        return
1252       
1253        out, cov = self.pr.lstsq(self.nfunc)
1254       
1255        # Save useful info
1256        self.elapsed = self.pr.elapsed
1257       
1258        for i in range(len(out)):
1259            try:
1260                print "%d: %g +- %g" % (i, out[i],
1261                                         math.sqrt(math.fabs(cov[i][i])))
1262            except: 
1263                print "%d: %g +- ?" % (i, out[i])       
1264       
1265        # Make a plot of I(q) data
1266        new_plot = Data1D(self.pr.x, self.pr.y, dy=self.pr.err)
1267        new_plot.name = "I_{obs}(q)"
1268        new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
1269        new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
1270        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Iq"))
1271        # Show I(q) fit
1272        self.show_iq(out, self.pr)
1273        # Show P(r) fit
1274        x_values, x_range = self.show_pr(out, self.pr, cov=cov)
1275       
1276    def _on_context_inversion(self, event):
1277        """
1278        """
1279        panel = event.GetEventObject()
1280        Plugin.on_perspective(self, event=event)
1281
1282        # If we have more than one displayed plot, make the user choose
1283        if len(panel.plots) >= 1 and \
1284            panel.graph.selected_plottable in panel.plots:
1285            dataset = panel.plots[panel.graph.selected_plottable].name
1286        else:
1287            logging.info("Prview Error: No data is available")
1288            return
1289       
1290        # Store a reference to the current plottable
1291        # If we have a suggested value, use it.
1292        try:
1293            estimate = float(self.control_panel.alpha_estimate)
1294            self.control_panel.alpha = estimate
1295        except:
1296            self.control_panel.alpha = self.alpha
1297            logging.info("Prview :Alpha Not estimate yet")
1298            pass
1299        try:
1300            estimate = int(self.control_panel.nterms_estimate)
1301            self.control_panel.nfunc = estimate
1302        except:
1303            self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1304            logging.info("Prview : ntemrs Not estimate yet")
1305            pass
1306       
1307        self.current_plottable = panel.plots[panel.graph.selected_plottable]
1308        self.set_data([self.current_plottable])
1309        self.control_panel.plotname = dataset
1310        #self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1311        self.control_panel.d_max = self.max_length
1312        #self.parent.set_perspective(self.perspective)
1313        self.control_panel._on_invert(None)
1314           
1315    def get_panels(self, parent):
1316        """
1317            Create and return a list of panel objects
1318        """
1319        from inversion_panel import InversionControl
1320       
1321        self.parent = parent
1322        self.control_panel = InversionControl(self.parent, -1, 
1323                                              style=wx.RAISED_BORDER,
1324                                              standalone=self.standalone)
1325        self.control_panel.set_manager(self)
1326        self.control_panel.nfunc = self.nfunc
1327        self.control_panel.d_max = self.max_length
1328        self.control_panel.alpha = self.alpha
1329        self.perspective = []
1330        self.perspective.append(self.control_panel.window_name)
1331     
1332        return [self.control_panel]
1333   
1334    def set_data(self, data_list=None):
1335        """
1336        receive a list of data to compute pr
1337        """
1338        if data_list is None:
1339            data_list = []
1340        if len(data_list) >= 1:
1341            if len(data_list) == 1:
1342                data = data_list[0]
1343            else:
1344                msg = "Pr panel does not allow multiple Data.\n"
1345                msg += "Please select one!\n"
1346                from pr_widgets import DataDialog
1347                dlg = DataDialog(data_list=data_list, text=msg)
1348                if dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
1349                    data = dlg.get_data()
1350            if data is None:
1351                return
1352            if issubclass(data.__class__, Data1D):
1353                try:
1354                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(action='remove',
1355                                                group_id=GROUP_ID_IQ_DATA, 
1356                                                id=self.data_id))
1357                                             
1358                    self.data_id = data.id
1359                    self.control_panel._change_file(evt=None, data=data)
1360                except:
1361                     msg = "Prview Set_data: " + str(sys.exc_value)
1362                     wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg,
1363                                                            info="error"))
1364            else:   
1365                msg = "Pr cannot be computed for data of "
1366                msg += "type %s" % (data_list[0].__class__.__name__)
1367                wx.PostEvent(self.parent, 
1368                         StatusEvent(status=msg, info='error'))
1369        else:
1370            msg = "Pr contain no data"
1371            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status=msg, info='warning'))
1372           
1373    def post_init(self):
1374        """
1375            Post initialization call back to close the loose ends
1376            [Somehow openGL needs this call]
1377        """
1378        if self.standalone:
1379            self.parent.set_perspective(self.perspective)
1380 
1381if __name__ == "__main__":
1382    i = Plugin()
1383    print i.perform_estimateNT()
1384   
1385   
1386   
1387   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.