source: sasview/sansview/perspectives/fitting/fitting.py @ 9d31a8b

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 9d31a8b was 9d31a8b, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 16 years ago

2 d fit working better still not plotting all data

  • Property mode set to 100644
File size: 23.6 KB
RevLine 
[d89f09b]1import os,os.path, re
2import sys, wx, logging
3import string, numpy, pylab, math
4
[3b19ac9]5from copy import deepcopy
[6f73a08]6from danse.common.plottools.plottables import Data1D, Theory1D, Data2D
[00353b4]7
8from sans.guiframe.data_loader import MetaData1D, MetaTheory1D, MetaData2D
[6f73a08]9from danse.common.plottools.PlotPanel import PlotPanel
[d89f09b]10from sans.guicomm.events import NewPlotEvent, StatusEvent 
[6f73a08]11from sans.fit.AbstractFitEngine import Model,Data,FitData1D,FitData2D
[d89f09b]12from fitproblem import FitProblem
13from fitpanel import FitPanel
14
15import models
[e1a310f]16import fitpage1D,fitpage2D
[dabb633]17import park
[3b19ac9]18
[d89f09b]19class Plugin:
20    """
[dabb633]21        Fitting plugin is used to perform fit
[d89f09b]22    """
23    def __init__(self):
24        ## Plug-in name
25        self.sub_menu = "Fitting"
26       
27        ## Reference to the parent window
28        self.parent = None
29        self.menu_mng = models.ModelManager()
30        ## List of panels for the simulation perspective (names)
31        self.perspective = []
32        # Start with a good default
33        self.elapsed = 0.022
34        self.fitter  = None
35       
36        #Flag to let the plug-in know that it is running standalone
37        self.standalone=True
38        ## Fit engine
[3b19ac9]39        self._fit_engine = 'scipy'
[d89f09b]40        # Log startup
41        logging.info("Fitting plug-in started")   
42
43    def populate_menu(self, id, owner):
44        """
45            Create a menu for the Fitting plug-in
46            @param id: id to create a menu
47            @param owner: owner of menu
48            @ return : list of information to populate the main menu
49        """
50        #Menu for fitting
51        self.menu1 = wx.Menu()
52        id1 = wx.NewId()
53        self.menu1.Append(id1, '&Show fit panel')
54        wx.EVT_MENU(owner, id1, self.on_perspective)
[3b19ac9]55        id3 = wx.NewId()
[442895f]56        self.menu1.AppendCheckItem(id3, "park") 
[3b19ac9]57        wx.EVT_MENU(owner, id3, self._onset_engine)
[d89f09b]58       
59        #menu for model
60        menu2 = wx.Menu()
61        self.menu_mng.populate_menu(menu2, owner)
62        id2 = wx.NewId()
63        owner.Bind(models.EVT_MODEL,self._on_model_menu)
64        self.fit_panel.set_owner(owner)
65        self.fit_panel.set_model_list(self.menu_mng.get_model_list())
[bcd6d51]66        owner.Bind(fitpage1D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
[e1a310f]67        owner.Bind(fitpage2D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
[3b19ac9]68        #create  menubar items
[d89f09b]69        return [(id, self.menu1, "Fitting"),(id2, menu2, "Model")]
70   
71   
72    def help(self, evt):
73        """
74            Show a general help dialog.
75            TODO: replace the text with a nice image
76        """
77        pass
78   
79    def get_context_menu(self, graph=None):
80        """
81            Get the context menu items available for P(r)
82            @param graph: the Graph object to which we attach the context menu
83            @return: a list of menu items with call-back function
84        """
85        self.graph=graph
86        for item in graph.plottables:
[00353b4]87            if item.__class__.__name__ is "MetaData2D":
[6f73a08]88                return [["Fit Data2D", "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
89            else:
[00353b4]90                if item.name==graph.selected_plottable and (item.__class__.__name__ is  "MetaData1D"or \
91                                        item.__class__.__name__ is  "Data1D" ):
92                    return [["Fit Data1D", "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
[d89f09b]93        return []   
94
95
96    def get_panels(self, parent):
97        """
98            Create and return a list of panel objects
99        """
100        self.parent = parent
101        # Creation of the fit panel
102        self.fit_panel = FitPanel(self.parent, -1)
103        #Set the manager forthe main panel
104        self.fit_panel.set_manager(self)
105        # List of windows used for the perspective
106        self.perspective = []
107        self.perspective.append(self.fit_panel.window_name)
108        # take care of saving  data, model and page associated with each other
[3b19ac9]109        self.page_finder = {}
110        #index number to create random model name
111        self.index_model = 0
112        #create the fitting panel
[d89f09b]113        return [self.fit_panel]
114   
115     
116    def get_perspective(self):
117        """
118            Get the list of panel names for this perspective
119        """
120        return self.perspective
121   
122   
123    def on_perspective(self, event):
124        """
125            Call back function for the perspective menu item.
126            We notify the parent window that the perspective
127            has changed.
128        """
129        self.parent.set_perspective(self.perspective)
130   
131   
132    def post_init(self):
133        """
134            Post initialization call back to close the loose ends
135            [Somehow openGL needs this call]
136        """
137        self.parent.set_perspective(self.perspective)
138       
139       
140    def _onSelect(self,event):
141        """
142            when Select data to fit a new page is created .Its reference is
143            added to self.page_finder
144        """
145        self.panel = event.GetEventObject()
146        for item in self.panel.graph.plottables:
[00353b4]147            if item.name == self.panel.graph.selected_plottable or item.__class__.__name__ is "MetaData2D":
[3b19ac9]148                #find a name for the page created for notebook
[d89f09b]149                try:
[bcd6d51]150                    page = self.fit_panel.add_fit_page(item)
[3b19ac9]151                    # add data associated to the page created
[bcd6d51]152                   
[6f73a08]153                    if page !=None:   
[caa1226]154                       
[6f73a08]155                        #create a fitproblem storing all link to data,model,page creation
156                        self.page_finder[page]= FitProblem()
[bcd6d51]157                        self.page_finder[page].add_data(item)
[d89f09b]158                except:
[6f73a08]159                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Creating Fit page: %s"\
160                    %sys.exc_value))
[948add7]161    def schedule_for_fit(self,value=0,fitproblem =None): 
162        """
163       
164        """   
165        if fitproblem !=None:
166            fitproblem.schedule_tofit(value)
167        else:
168            current_pg=self.fit_panel.get_current_page() 
169            for page, val in self.page_finder.iteritems():
170                if page ==current_pg :
171                    val.schedule_tofit(value)
172                    break
173                     
[d89f09b]174                   
175    def get_page_finder(self):
176        """ @return self.page_finder used also by simfitpage.py""" 
177        return self.page_finder
178   
179   
[3b19ac9]180    def set_page_finder(self,modelname,names,values):
[d89f09b]181        """
182             Used by simfitpage.py to reset a parameter given the string constrainst.
183             @param modelname: the name ot the model for with the parameter has to reset
184             @param value: can be a string in this case.
[3b19ac9]185             @param names: the paramter name
[d89f09b]186             @note: expecting park used for fit.
187        """ 
188        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
189        for page, value in self.page_finder.iteritems():
190            if page != sim_page:
191                list=value.get_model()
192                model=list[0]
[bcd6d51]193                #print "fitting",model.name,modelname
[d89f09b]194                if model.name== modelname:
[3b19ac9]195                    value.set_model_param(names,values)
[d89f09b]196                    break
197
198   
199                           
200    def split_string(self,item): 
201        """
[3b19ac9]202            receive a word containing dot and split it. used to split parameterset
203            name into model name and parameter name example:
204            paramaterset (item) = M1.A
205            @return model_name =M1 , parameter name =A
[d89f09b]206        """
207        if string.find(item,".")!=-1:
208            param_names= re.split("\.",item)
209            model_name=param_names[0]
210            param_name=param_names[1] 
211            return model_name,param_name
212       
213       
[9d31a8b]214    def _single_fit_completed(self,result,pars,cpage,qmin,qmax,ymin=None, ymax=None):
[d89f09b]215        """
[3b19ac9]216            Display fit result on one page of the notebook.
217            @param result: result of fit
218            @param pars: list of names of parameters fitted
219            @param current_pg: the page where information will be displayed
220            @param qmin: the minimum value of x to replot the model
221            @param qmax: the maximum value of x to replot model
[d89f09b]222         
223        """
224        try:
225            for page, value in self.page_finder.iteritems():
[948add7]226                if page==cpage :
[6f73a08]227                    #fitdata = value.get_data()
[d89f09b]228                    list = value.get_model()
229                    model= list[0]
230                    break
231            i = 0
[442895f]232#            print "fitting: single fit pars ", pars
[d89f09b]233            for name in pars:
234                if result.pvec.__class__==numpy.float64:
[1b07935d]235                    model.setParam(name,result.pvec)
[d89f09b]236                else:
[1b07935d]237                    model.setParam(name,result.pvec[i])
[442895f]238#                    print "fitting: single fit", name, result.pvec[i]
[d89f09b]239                    i += 1
[442895f]240#            print "fitting result : chisqr",result.fitness
241#            print "fitting result : pvec",result.pvec
242#            print "fitting result : stderr",result.stderr
243           
[948add7]244            cpage.onsetValues(result.fitness, result.pvec,result.stderr)
[9d31a8b]245            self.plot_helper(currpage=cpage,qmin=qmin,qmax=qmax,ymin=ymin, ymax=ymax)
[d89f09b]246        except:
[442895f]247            raise
[060b857]248            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
[d89f09b]249           
250       
[9d31a8b]251    def _simul_fit_completed(self,result,qmin,qmax,ymin=None, ymax=None):
[d89f09b]252        """
253            Parameter estimation completed,
254            display the results to the user
255            @param alpha: estimated best alpha
256            @param elapsed: computation time
257        """
258        try:
259            for page, value in self.page_finder.iteritems():
[948add7]260                if value.get_scheduled()==1:
[6f73a08]261                    #fitdata = value.get_data()
[3b19ac9]262                    list = value.get_model()
263                    model= list[0]
264                   
265                    small_out = []
266                    small_cov = []
267                    i = 0
268                    #Separate result in to data corresponding to each page
269                    for p in result.parameters:
270                        model_name,param_name = self.split_string(p.name) 
271                        if model.name == model_name:
272                            small_out.append(p.value )
273                            small_cov.append(p.stderr)
274                            model.setParam(param_name,p.value) 
275                    # Display result on each page
276                    page.onsetValues(result.fitness, small_out,small_cov)
277                    #Replot model
[9d31a8b]278                    self.plot_helper(currpage= page,qmin= qmin,qmax= qmax,ymin=ymin, ymax=ymax) 
[d89f09b]279        except:
280             wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
281           
[4fc6dbf]282   
[9d31a8b]283    def _on_single_fit(self,id=None,qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
[d89f09b]284        """
285            perform fit for the  current page  and return chisqr,out and cov
286            @param engineName: type of fit to be performed
287            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
288            @param model: model to fit
289           
290        """
[948add7]291        #print "in single fitting"
[d89f09b]292        #set an engine to perform fit
293        from sans.fit.Fitting import Fit
294        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
[3b19ac9]295        #Setting an id to store model and data in fit engine
[d89f09b]296        if id==None:
297            id=0
[3b19ac9]298        self.id = id
[948add7]299        page_fitted=None
300        fit_problem=None
[3b19ac9]301        #Get information (model , data) related to the page on
302        #with the fit will be perform
[57f3320]303        #current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
304        #simul_pg=self.fit_panel.get_page(0)
[948add7]305           
[d89f09b]306        for page, value in self.page_finder.iteritems():
[948add7]307            if  value.get_scheduled() ==1 :
[9d31a8b]308                metadata = value.get_data()
[d89f09b]309                list=value.get_model()
310                model=list[0]
[3b19ac9]311                #Create list of parameters for fitting used
[d89f09b]312                pars=[]
313                templist=[]
314                try:
[948add7]315                    #templist=current_pg.get_param_list()
316                    templist=page.get_param_list()
317                    for element in templist:
318                        pars.append(str(element[0].GetLabelText()))
319                    pars.sort()
320                    #Do the single fit
[3b19ac9]321                    self.fitter.set_model(Model(model), self.id, pars) 
[9d31a8b]322                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,qmin,qmax)
[948add7]323                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
324                    page_fitted=page
325                    self.id+=1
326                    self.schedule_for_fit( 0,value) 
[d89f09b]327                except:
[948add7]328                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
[d89f09b]329                    return
[948add7]330                # make sure to keep an alphabetic order
331                #of parameter names in the list     
332        try:
333            result=self.fitter.fit()
334            #self._single_fit_completed(result,pars,current_pg,qmin,qmax)
335            print "single_fit: result",result.fitness,result.pvec,result.stderr
336            #self._single_fit_completed(result,pars,page,qmin,qmax)
[9d31a8b]337            self._single_fit_completed(result,pars,page_fitted,qmin,qmax,ymin,ymax)
[948add7]338        except:
[6f73a08]339            raise
[948add7]340            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Single Fit error: %s" % sys.exc_value))
341            return
[d89f09b]342         
[9d31a8b]343    def _on_simul_fit(self, id=None,qmin=None,qmax=None, ymin=None, ymax=None):
[d89f09b]344        """
345            perform fit for all the pages selected on simpage and return chisqr,out and cov
346            @param engineName: type of fit to be performed
347            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
348             in park_integration
349            @param model: model to fit
350           
351        """
352        #set an engine to perform fit
353        from sans.fit.Fitting import Fit
354        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
[3b19ac9]355       
[d89f09b]356        #Setting an id to store model and data
357        if id==None:
358             id = 0
359        self.id = id
[3b19ac9]360       
[d89f09b]361        for page, value in self.page_finder.iteritems():
362            try:
[948add7]363                if value.get_scheduled()==1:
[9d31a8b]364                    metadata = value.get_data()
[3b19ac9]365                    list = value.get_model()
366                    model= list[0]
[d89f09b]367                    #Create dictionary of parameters for fitting used
368                    pars = []
369                    templist = []
[3b19ac9]370                    templist = page.get_param_list()
[d89f09b]371                    for element in templist:
372                        try:
373                            name = str(element[0].GetLabelText())
374                            pars.append(name)
375                        except:
376                            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
377                            return
[00561739]378                    new_model=Model(model)
[8e81af0]379                    param=value.get_model_param()
380                   
381                    if len(param)>0:
382                        for item in param:
383                            param_value = item[1]
384                            param_name = item[0]
385                            #print "fitting ", param,param_name, param_value
386                           
387                            #new_model.set( model.getParam(param_name[0])= param_value)
388                            #new_model.set( exec"%s=%s"%(param_name[0], param_value))
389                            #new_model.set( exec "%s"%(param_nam) = param_value)
390                            new_model.parameterset[ param_name].set( param_value )
391                           
[948add7]392                    self.fitter.set_model(new_model, self.id, pars) 
[9d31a8b]393                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,qmin,qmax,ymin,ymax)
[948add7]394                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
[3b19ac9]395                    self.id += 1 
[d89f09b]396            except:
[3b19ac9]397                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
398                return 
[dabb633]399        #Do the simultaneous fit
[d89f09b]400        try:
401            result=self.fitter.fit()
[9d31a8b]402            self._simul_fit_completed(result,qmin,qmax,ymin,ymax)
[d89f09b]403        except:
404            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Simultaneous Fitting error: %s" % sys.exc_value))
405            return
[3b19ac9]406       
407       
408    def _onset_engine(self,event):
409        """ set engine to scipy"""
410        if self._fit_engine== 'park':
411            self._on_change_engine('scipy')
412        else:
413            self._on_change_engine('park')
414        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Engine set to: %s" % self._fit_engine))
415 
416   
[d89f09b]417    def _on_change_engine(self, engine='park'):
418        """
419            Allow to select the type of engine to perform fit
420            @param engine: the key work of the engine
421        """
422        self._fit_engine = engine
423   
424   
425    def _on_model_panel(self, evt):
426        """
427            react to model selection on any combo box or model menu.plot the model 
428        """
[e1a310f]429       
[d89f09b]430        model = evt.model
431        name = evt.name
432        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
433        current_pg = self.fit_panel.get_current_page() 
434        if current_pg != sim_page:
435            current_pg.set_panel(model)
[bcd6d51]436           
[d89f09b]437            try:
[bcd6d51]438                metadata=self.page_finder[current_pg].get_data()
439                M_name="M"+str(self.index_model)+"= "+name+"("+metadata.group_id+")"
[d89f09b]440            except:
441                M_name="M"+str(self.index_model)+"= "+name
442            model.name="M"+str(self.index_model)
443            self.index_model += 1 
[442895f]444           
[1b07935d]445            self.page_finder[current_pg].set_model(model,M_name)
[d89f09b]446            self.plot_helper(currpage= current_pg,qmin= None,qmax= None)
447            sim_page.add_model(self.page_finder)
448       
449           
450    def redraw_model(self,qmin= None,qmax= None):
451        """
452            Draw a theory according to model changes or data range.
453            @param qmin: the minimum value plotted for theory
454            @param qmax: the maximum value plotted for theory
455        """
456        current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
457        for page, value in self.page_finder.iteritems():
458            if page ==current_pg :
459                break 
460        self.plot_helper(currpage=page,qmin= qmin,qmax= qmax)
461       
[9d31a8b]462    def plot_helper(self,currpage,qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
[d89f09b]463        """
464            Plot a theory given a model and data
465            @param model: the model from where the theory is derived
466            @param currpage: page in a dictionary referring to some data
467        """
468        if self.fit_panel.get_page_count() >1:
469            for page in self.page_finder.iterkeys():
470                if  page==currpage : 
[bcd6d51]471                    data=self.page_finder[page].get_data()
472                    list=self.page_finder[page].get_model()
473                    model=list[0]
[d89f09b]474                    break 
[6f73a08]475           
[00353b4]476            if data!=None and data.__class__.__name__ != 'MetaData2D':
[d89f09b]477                theory = Theory1D(x=[], y=[])
[442895f]478                theory.name = "Model"
[d89f09b]479                theory.group_id = data.group_id
480             
481                x_name, x_units = data.get_xaxis() 
482                y_name, y_units = data.get_yaxis() 
483                theory.xaxis(x_name, x_units)
484                theory.yaxis(y_name, y_units)
485                if qmin == None :
486                   qmin = min(data.x)
487                if qmax == None :
488                    qmax = max(data.x)
489                try:
490                    tempx = qmin
[1b07935d]491                    tempy = model.run(qmin)
[d89f09b]492                    theory.x.append(tempx)
493                    theory.y.append(tempy)
494                except :
495                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
496                        skipping point x %g %s" %(qmin, sys.exc_value)))
497                           
498                for i in range(len(data.x)):
499                    try:
500                        if data.x[i]> qmin and data.x[i]< qmax:
501                            tempx = data.x[i]
[1b07935d]502                            tempy = model.run(tempx)
[d89f09b]503                            theory.x.append(tempx) 
504                            theory.y.append(tempy)
505                    except:
506                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
507                        skipping point x %g %s" %(data.x[i], sys.exc_value)))   
508                try:
509                    tempx = qmax
[1b07935d]510                    tempy = model.run(qmax)
[d89f09b]511                    theory.x.append(tempx)
512                    theory.y.append(tempy)
[6f73a08]513                   
[d89f09b]514                except:
[00561739]515                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
516                        skipping point x %g %s" %(qmax, sys.exc_value)))
[6f73a08]517            else:
518                theory=Data2D(data.image, data.err_image)
519                theory.x_bins= data.x_bins
520                theory.y_bins= data.y_bins
521                tempy=[]
[9d31a8b]522                if qmin==None:
523                    qmin=data.xmin
524                if qmax==None:
525                    qmin=data.xmax
526                if ymin==None:
527                    ymin=data.ymin
528                if ymax==None:
529                    qmin=data.ymax
530                for i in range(len(data.y_bins)):
531                    if data.y_bins[i]>= ymin and data.y_bins[i]<= ymax:
532                        for j in range(len(data.x_bins)):
533                            if data.x_bins[i]>= xmin and data.x_bins[i]<= xmax:
534                                theory.image= model.runXY([data.x_bins[j],data.y_bins[i]])
[6f73a08]535                    #print "fitting : plot_helper:", theory.image
536                #print data.image
537                #theory.image=model.runXY(data.image)
538                theory.image=model.run(data.image)
539                print "fitting : plot_helper:",theory.image
540                theory.zmin= data.zmin
541                theory.zmax= data.zmax
542                theory.xmin= data.xmin
543                theory.xmax= data.xmax
544                theory.ymin= data.ymin
545                theory.ymax= data.ymax
546               
547        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory, title="Analytical model"))
548       
549       
[d89f09b]550    def _on_model_menu(self, evt):
551        """
552            Plot a theory from a model selected from the menu
553        """
[1b07935d]554        name="Model View"
[49b7efa]555        model=evt.modelinfo.model()
556        description=evt.modelinfo.description
557        self.fit_panel.add_model_page(model,description,name)       
558        self.draw_model(model)
[1b07935d]559       
560    def draw_model(self,model):
[3b19ac9]561        """
562             draw model with default data value
563        """
[d89f09b]564        x = pylab.arange(0.001, 0.1, 0.001)
565        xlen = len(x)
566        dy = numpy.zeros(xlen)
567        y = numpy.zeros(xlen)
568       
569        for i in range(xlen):
[1b07935d]570            y[i] = model.run(x[i])
[d89f09b]571            dy[i] = math.sqrt(math.fabs(y[i]))
572        try:
573           
574            new_plot = Theory1D(x, y)
[442895f]575            new_plot.name = "Model"
[d89f09b]576            new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
577            new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
[55fd102]578            new_plot.group_id ="Fitness"
[d89f09b]579            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Analytical model"))
580        except:
[00561739]581            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
582                        skipping point x %g %s" %(qmax, sys.exc_value)))
[d89f09b]583
584if __name__ == "__main__":
585    i = Plugin()
586   
587   
588   
589   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.