source: sasview/sansmodels/src/sans/models/c_models/classTemplate.txt @ 870f131

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 870f131 was 870f131, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 15 years ago

change model orientation
  • Property mode set to 100644
File size: 14.5 KB
Line 
1/**
2        This software was developed by the University of Tennessee as part of the
3        Distributed Data Analysis of Neutron Scattering Experiments (DANSE)
4        project funded by the US National Science Foundation.
5
6        If you use DANSE applications to do scientific research that leads to
7        publication, we ask that you acknowledge the use of the software with the
8        following sentence:
9
10        "This work benefited from DANSE software developed under NSF award DMR-0520547."
11
12        copyright 2008, University of Tennessee
13 */
14
15/** [PYTHONCLASS]
16 *
17 * C extension
18 *
19 * WARNING: THIS FILE WAS GENERATED BY WRAPPERGENERATOR.PY
20 *          DO NOT MODIFY THIS FILE, MODIFY [INCLUDE_FILE]
21 *          AND RE-RUN THE GENERATOR SCRIPT
22 *
23 */
24#define NO_IMPORT_ARRAY
25#define PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL PyArray_API_sans
26 
27extern "C" {
28#include <Python.h>
29#include <arrayobject.h>
30#include "structmember.h"
31#include <stdio.h>
32#include <stdlib.h>
33#include <math.h>
34#include <time.h>
35#include "[INCLUDE_FILE]"
36}
37
38#include "models.hh"
39#include "dispersion_visitor.hh"
40
41/// Error object for raised exceptions
42static PyObject * [PYTHONCLASS]Error = NULL;
43
44
45// Class definition
46typedef struct {
47    PyObject_HEAD
48    /// Parameters
49    PyObject * params;
50    /// Dispersion parameters
51    PyObject * dispersion;
52    /// Underlying model object
53    [CMODEL] * model;
54    /// Log for unit testing
55    PyObject * log;
56} [PYTHONCLASS];
57
58
59static void
60[PYTHONCLASS]_dealloc([PYTHONCLASS]* self)
61{
62    self->ob_type->tp_free((PyObject*)self);
63    [NUMERICAL_DEALLOC]
64}
65
66static PyObject *
67[PYTHONCLASS]_new(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
68{
69    [PYTHONCLASS] *self;
70   
71    self = ([PYTHONCLASS] *)type->tp_alloc(type, 0);
72   
73    return (PyObject *)self;
74}
75
76static int
77[PYTHONCLASS]_init([PYTHONCLASS] *self, PyObject *args, PyObject *kwds)
78{
79    if (self != NULL) {
80       
81        // Create parameters
82        self->params = PyDict_New();
83        self->dispersion = PyDict_New();
84        self->model = new [CMODEL]();
85       
86        [INITDICTIONARY]
87         
88        // Create empty log
89        self->log = PyDict_New();
90       
91        [NUMERICAL_INIT]
92    }
93    return 0;
94}
95
96static PyMemberDef [PYTHONCLASS]_members[] = {
97    {"params", T_OBJECT, offsetof([PYTHONCLASS], params), 0,
98     "Parameters"},
99        {"dispersion", T_OBJECT, offsetof([PYTHONCLASS], dispersion), 0,
100          "Dispersion parameters"},     
101    {"log", T_OBJECT, offsetof([PYTHONCLASS], log), 0,
102     "Log"},
103    {NULL}  /* Sentinel */
104};
105
106/** Read double from PyObject
107    @param p PyObject
108    @return double
109*/
110double [PYTHONCLASS]_readDouble(PyObject *p) {
111    if (PyFloat_Check(p)==1) {
112        return (double)(((PyFloatObject *)(p))->ob_fval);
113    } else if (PyInt_Check(p)==1) {
114        return (double)(((PyIntObject *)(p))->ob_ival);
115    } else if (PyLong_Check(p)==1) {
116        return (double)PyLong_AsLong(p);
117    } else {
118        return 0.0;
119    }
120}
121/**
122 * Function to call to evaluate model
123 * @param args: input numpy array q[]
124 * @return: numpy array object
125 */
126 
127static PyObject *evaluateOneDim([CMODEL]* model, PyArrayObject *q){
128    PyArrayObject *result;
129   
130    // Check validity of array q , q must be of dimension 1, an array of double
131    if (q->nd != 1 || q->descr->type_num != PyArray_DOUBLE)
132    {
133        //const char * message= "Invalid array: q->nd=%d,type_num=%d\n",q->nd,q->descr->type_num;
134        //PyErr_SetString(PyExc_ValueError , message);
135        return NULL;
136    }
137    result = (PyArrayObject *)PyArray_FromDims(q->nd, (int *)(q->dimensions),
138                                                                                  PyArray_DOUBLE);
139        if (result == NULL) {
140        const char * message= "Could not create result ";
141        PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError , message);
142                return NULL;
143        }
144         for (int i = 0; i < q->dimensions[0]; i++){
145      double q_value  = *(double *)(q->data + i*q->strides[0]);
146      double *result_value = (double *)(result->data + i*result->strides[0]);
147      *result_value =(*model)(q_value);
148        }
149    return PyArray_Return(result);
150 }
151
152 /**
153 * Function to call to evaluate model
154 * @param args: input numpy array  [x[],y[]]
155 * @return: numpy array object
156 */
157 static PyObject * evaluateTwoDimXY( [CMODEL]* model,
158                              PyArrayObject *x, PyArrayObject *y)
159 {
160    PyArrayObject *result;
161    int i,j, x_len, y_len, dims[2];
162    //check validity of input vectors
163    if (x->nd != 2 || x->descr->type_num != PyArray_DOUBLE
164        || y->nd != 2 || y->descr->type_num != PyArray_DOUBLE
165        || y->dimensions[1] != x->dimensions[0]){
166        const char * message= "evaluateTwoDimXY  expect 2 numpy arrays";
167        PyErr_SetString(PyExc_ValueError , message);
168        return NULL;
169    }
170   
171        if (PyArray_Check(x) && PyArray_Check(y)) {
172               
173            x_len = dims[1]= x->dimensions[0];
174        y_len = dims[0]= y->dimensions[1];
175           
176            // Make a new double matrix of same dims
177        result=(PyArrayObject *) PyArray_FromDims(2,dims,NPY_DOUBLE);
178        if (result == NULL){
179            const char * message= "Could not create result ";
180        PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError , message);
181            return NULL;
182            }
183       
184        /* Do the calculation. */
185        for ( j=0; j< y_len; j++) {
186            for ( i=0; i< x_len; i++) {
187                double x_value = *(double *)(x->data + i*x->strides[0]);
188                    double y_value = *(double *)(y->data + j*y->strides[1]);
189                        double *result_value = (double *)(result->data +
190                              j*result->strides[0] + i*result->strides[1]);
191                        *result_value = (*model)(x_value, y_value);
192            }           
193        }
194        return PyArray_Return(result);
195       
196        }else{
197                    PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
198                   "[PYTHONCLASS].evaluateTwoDimXY couldn't run.");
199                return NULL;
200                }       
201}
202/**
203 *  evalDistribution function evaluate a model function with input vector
204 *  @param args: input q as vector or [qx, qy] where qx, qy are vectors
205 *
206 */
207static PyObject * evalDistribution([PYTHONCLASS] *self, PyObject *args){
208        PyObject *qx, *qy;
209        PyArrayObject * pars;
210        int npars ,mpars;
211       
212        // Get parameters
213       
214        [READDICTIONARY]
215       
216        // Get input and determine whether we have to supply a 1D or 2D return value.
217        if ( !PyArg_ParseTuple(args,"O",&pars) ) {
218            PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
219                "[PYTHONCLASS].evalDistribution expects a q value.");
220                return NULL;
221        }
222    // Check params
223       
224    if(PyArray_Check(pars)==1) {
225               
226            // Length of list should 1 or 2
227            npars = pars->nd;
228            if(npars==1) {
229                // input is a numpy array
230                if (PyArray_Check(pars)) {
231                        return evaluateOneDim(self->model, (PyArrayObject*)pars);
232                    }
233                }else{
234                    PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
235                   "[PYTHONCLASS].evalDistribution expect numpy array of one dimension.");
236                return NULL;
237                }
238    }else if( PyList_Check(pars)==1) {
239        // Length of list should be 2 for I(qx,qy)
240            mpars = PyList_GET_SIZE(pars);
241            if(mpars!=2) {
242                PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
243                        "[PYTHONCLASS].evalDistribution expects a list of dimension 2.");
244                return NULL;
245            }
246             qx = PyList_GET_ITEM(pars,0);
247             qy = PyList_GET_ITEM(pars,1);
248             if (PyArray_Check(qx) && PyArray_Check(qy)) {
249                 return evaluateTwoDimXY(self->model, (PyArrayObject*)qx,
250                           (PyArrayObject*)qy);
251                 }else{
252                    PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
253                   "[PYTHONCLASS].evalDistribution expect 2 numpy arrays in list.");
254                return NULL;
255             }
256        }
257        PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
258                   "[PYTHONCLASS].evalDistribution couln't be run.");
259        return NULL;
260       
261}
262
263/**
264 * Function to call to evaluate model
265 * @param args: input q or [q,phi]
266 * @return: function value
267 */
268static PyObject * run([PYTHONCLASS] *self, PyObject *args) {
269        double q_value, phi_value;
270        PyObject* pars;
271        int npars;
272       
273        // Get parameters
274       
275        [READDICTIONARY]
276       
277        // Get input and determine whether we have to supply a 1D or 2D return value.
278        if ( !PyArg_ParseTuple(args,"O",&pars) ) {
279            PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
280                "[PYTHONCLASS].run expects a q value.");
281                return NULL;
282        }
283         
284        // Check params
285        if( PyList_Check(pars)==1) {
286               
287                // Length of list should be 2 for I(q,phi)
288            npars = PyList_GET_SIZE(pars);
289            if(npars!=2) {
290                PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
291                        "[PYTHONCLASS].run expects a double or a list of dimension 2.");
292                return NULL;
293            }
294            // We have a vector q, get the q and phi values at which
295            // to evaluate I(q,phi)
296            q_value = [PYTHONCLASS]_readDouble(PyList_GET_ITEM(pars,0));
297            phi_value = [PYTHONCLASS]_readDouble(PyList_GET_ITEM(pars,1));
298            // Skip zero
299            if (q_value==0) {
300                return Py_BuildValue("d",0.0);
301            }
302                return Py_BuildValue("d",(*(self->model)).evaluate_rphi(q_value,phi_value));
303
304        } else {
305
306                // We have a scalar q, we will evaluate I(q)
307                q_value = [PYTHONCLASS]_readDouble(pars);               
308               
309                return Py_BuildValue("d",(*(self->model))(q_value));
310        }       
311}
312
313/**
314 * Function to call to evaluate model in cartesian coordinates
315 * @param args: input q or [qx, qy]]
316 * @return: function value
317 */
318static PyObject * runXY([PYTHONCLASS] *self, PyObject *args) {
319        double qx_value, qy_value;
320        PyObject* pars;
321        int npars;
322       
323        // Get parameters
324       
325        [READDICTIONARY]
326       
327        // Get input and determine whether we have to supply a 1D or 2D return value.
328        if ( !PyArg_ParseTuple(args,"O",&pars) ) {
329            PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
330                "[PYTHONCLASS].run expects a q value.");
331                return NULL;
332        }
333         
334        // Check params
335        if( PyList_Check(pars)==1) {
336               
337                // Length of list should be 2 for I(qx, qy))
338            npars = PyList_GET_SIZE(pars);
339            if(npars!=2) {
340                PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
341                        "[PYTHONCLASS].run expects a double or a list of dimension 2.");
342                return NULL;
343            }
344            // We have a vector q, get the qx and qy values at which
345            // to evaluate I(qx,qy)
346            qx_value = [PYTHONCLASS]_readDouble(PyList_GET_ITEM(pars,0));
347            qy_value = [PYTHONCLASS]_readDouble(PyList_GET_ITEM(pars,1));
348            return Py_BuildValue("d",(*(self->model))(qx_value,qy_value));
349
350        } else {
351
352                // We have a scalar q, we will evaluate I(q)
353                qx_value = [PYTHONCLASS]_readDouble(pars);             
354               
355                return Py_BuildValue("d",(*(self->model))(qx_value));
356        }       
357}
358
359static PyObject * reset([PYTHONCLASS] *self, PyObject *args) {
360    [NUMERICAL_RESET]
361    return Py_BuildValue("d",0.0);
362}
363
364static PyObject * set_dispersion([PYTHONCLASS] *self, PyObject *args) {
365        PyObject * disp;
366        const char * par_name;
367
368        if ( !PyArg_ParseTuple(args,"sO", &par_name, &disp) ) {
369            PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
370                "[PYTHONCLASS].set_dispersion expects a DispersionModel object.");
371                return NULL;
372        }
373        void *temp = PyCObject_AsVoidPtr(disp);
374        DispersionModel * dispersion = static_cast<DispersionModel *>(temp);
375
376
377        // Ugliness necessary to go from python to C
378        [SET_DISPERSION] {
379            PyErr_SetString([PYTHONCLASS]Error,
380                "[PYTHONCLASS].set_dispersion expects a valid parameter name.");
381                return NULL;
382        }
383
384        DispersionVisitor* visitor = new DispersionVisitor();
385        PyObject * disp_dict = PyDict_New();
386        dispersion->accept_as_source(visitor, dispersion, disp_dict);
387        PyDict_SetItemString(self->dispersion, par_name, disp_dict);
388    return Py_BuildValue("i",1);
389}
390
391
392static PyMethodDef [PYTHONCLASS]_methods[] = {
393    {"run",      (PyCFunction)run     , METH_VARARGS,
394      "Evaluate the model at a given Q or Q, phi"},
395    {"runXY",      (PyCFunction)runXY     , METH_VARARGS,
396      "Evaluate the model at a given Q or Qx, Qy"},
397     
398    {"evalDistribution",  (PyCFunction)evalDistribution , METH_VARARGS,
399      "Evaluate the model at a given Q or Qx, Qy vector "},
400    {"reset",    (PyCFunction)reset   , METH_VARARGS,
401      "Reset pair correlation"},
402    {"set_dispersion",      (PyCFunction)set_dispersion     , METH_VARARGS,
403      "Set the dispersion model for a given parameter"},
404   {NULL}
405};
406
407static PyTypeObject [PYTHONCLASS]Type = {
408    PyObject_HEAD_INIT(NULL)
409    0,                         /*ob_size*/
410    "[PYTHONCLASS]",             /*tp_name*/
411    sizeof([PYTHONCLASS]),             /*tp_basicsize*/
412    0,                         /*tp_itemsize*/
413    (destructor)[PYTHONCLASS]_dealloc, /*tp_dealloc*/
414    0,                         /*tp_print*/
415    0,                         /*tp_getattr*/
416    0,                         /*tp_setattr*/
417    0,                         /*tp_compare*/
418    0,                         /*tp_repr*/
419    0,                         /*tp_as_number*/
420    0,                         /*tp_as_sequence*/
421    0,                         /*tp_as_mapping*/
422    0,                         /*tp_hash */
423    0,                         /*tp_call*/
424    0,                         /*tp_str*/
425    0,                         /*tp_getattro*/
426    0,                         /*tp_setattro*/
427    0,                         /*tp_as_buffer*/
428    Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE, /*tp_flags*/
429    "[PYTHONCLASS] objects",           /* tp_doc */
430    0,                         /* tp_traverse */
431    0,                         /* tp_clear */
432    0,                         /* tp_richcompare */
433    0,                         /* tp_weaklistoffset */
434    0,                         /* tp_iter */
435    0,                         /* tp_iternext */
436    [PYTHONCLASS]_methods,             /* tp_methods */
437    [PYTHONCLASS]_members,             /* tp_members */
438    0,                         /* tp_getset */
439    0,                         /* tp_base */
440    0,                         /* tp_dict */
441    0,                         /* tp_descr_get */
442    0,                         /* tp_descr_set */
443    0,                         /* tp_dictoffset */
444    (initproc)[PYTHONCLASS]_init,      /* tp_init */
445    0,                         /* tp_alloc */
446    [PYTHONCLASS]_new,                 /* tp_new */
447};
448
449
450//static PyMethodDef module_methods[] = {
451//    {NULL}
452//};
453
454/**
455 * Function used to add the model class to a module
456 * @param module: module to add the class to
457 */
458void add[PYTHONCLASS](PyObject *module) {
459        PyObject *d;
460       
461    if (PyType_Ready(&[PYTHONCLASS]Type) < 0)
462        return;
463
464    Py_INCREF(&[PYTHONCLASS]Type);
465    PyModule_AddObject(module, "[PYTHONCLASS]", (PyObject *)&[PYTHONCLASS]Type);
466   
467    d = PyModule_GetDict(module);
468    [PYTHONCLASS]Error = PyErr_NewException("[PYTHONCLASS].error", NULL, NULL);
469    PyDict_SetItemString(d, "[PYTHONCLASS]Error", [PYTHONCLASS]Error);
470}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.