source: sasview/sansview/perspectives/fitting/fitting.py @ c48060c

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 c48060c was c48060c, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 16 years ago

small bug on model2D plotting

  • Property mode set to 100644
File size: 29.4 KB
RevLine 
[d89f09b]1import os,os.path, re
2import sys, wx, logging
[0550752]3import string, numpy, math
[d89f09b]4
[3b19ac9]5from copy import deepcopy
[dc317d1]6from danse.common.plottools.plottables import Data1D, Theory1D,Data2D
[6f73a08]7from danse.common.plottools.PlotPanel import PlotPanel
[d89f09b]8from sans.guicomm.events import NewPlotEvent, StatusEvent 
[6f73a08]9from sans.fit.AbstractFitEngine import Model,Data,FitData1D,FitData2D
[d89f09b]10from fitproblem import FitProblem
11from fitpanel import FitPanel
12
[2dbb681]13import models,modelpage
[e1a310f]14import fitpage1D,fitpage2D
[dabb633]15import park
[d250f7d]16DEFAULT_BEAM = 0.005
[d89f09b]17class Plugin:
18    """
[dabb633]19        Fitting plugin is used to perform fit
[d89f09b]20    """
21    def __init__(self):
22        ## Plug-in name
23        self.sub_menu = "Fitting"
24       
25        ## Reference to the parent window
26        self.parent = None
27        self.menu_mng = models.ModelManager()
28        ## List of panels for the simulation perspective (names)
29        self.perspective = []
30        # Start with a good default
31        self.elapsed = 0.022
32        self.fitter  = None
33       
34        #Flag to let the plug-in know that it is running standalone
35        self.standalone=True
36        ## Fit engine
[3b19ac9]37        self._fit_engine = 'scipy'
[b2c3225]38        self.enable_model2D=False
[d89f09b]39        # Log startup
40        logging.info("Fitting plug-in started")   
41
42    def populate_menu(self, id, owner):
43        """
44            Create a menu for the Fitting plug-in
45            @param id: id to create a menu
46            @param owner: owner of menu
47            @ return : list of information to populate the main menu
48        """
49        #Menu for fitting
50        self.menu1 = wx.Menu()
51        id1 = wx.NewId()
52        self.menu1.Append(id1, '&Show fit panel')
53        wx.EVT_MENU(owner, id1, self.on_perspective)
[3b19ac9]54        id3 = wx.NewId()
[442895f]55        self.menu1.AppendCheckItem(id3, "park") 
[3b19ac9]56        wx.EVT_MENU(owner, id3, self._onset_engine)
[d89f09b]57       
58        #menu for model
59        menu2 = wx.Menu()
[f39511b]60   
[d89f09b]61        self.menu_mng.populate_menu(menu2, owner)
62        id2 = wx.NewId()
63        owner.Bind(models.EVT_MODEL,self._on_model_menu)
[2dbb681]64        #owner.Bind(modelpage.EVT_MODEL,self._on_model_menu)
[d89f09b]65        self.fit_panel.set_owner(owner)
66        self.fit_panel.set_model_list(self.menu_mng.get_model_list())
[bcd6d51]67        owner.Bind(fitpage1D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
[e1a310f]68        owner.Bind(fitpage2D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
[3b19ac9]69        #create  menubar items
[d89f09b]70        return [(id, self.menu1, "Fitting"),(id2, menu2, "Model")]
71   
72   
73    def help(self, evt):
74        """
75            Show a general help dialog.
76            TODO: replace the text with a nice image
77        """
[d7d143b0]78        from helpDialog import  HelpWindow
79        dialog = HelpWindow(None, -1, 'HelpWindow')
80        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
81            pass
82        dialog.Destroy()
83       
[d89f09b]84   
85    def get_context_menu(self, graph=None):
86        """
87            Get the context menu items available for P(r)
88            @param graph: the Graph object to which we attach the context menu
89            @return: a list of menu items with call-back function
90        """
91        self.graph=graph
92        for item in graph.plottables:
[693ab78]93            if item.__class__.__name__ is "Data2D":
[2dbb681]94                return [["Select data  for Fitting",\
95                          "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
[6f73a08]96            else:
[693ab78]97                if item.name==graph.selected_plottable and\
98                 item.__class__.__name__ is  "Data1D":
[2dbb681]99                    return [["Select data  for Fitting", \
100                             "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
[d89f09b]101        return []   
102
103
104    def get_panels(self, parent):
105        """
106            Create and return a list of panel objects
107        """
108        self.parent = parent
109        # Creation of the fit panel
110        self.fit_panel = FitPanel(self.parent, -1)
111        #Set the manager forthe main panel
112        self.fit_panel.set_manager(self)
113        # List of windows used for the perspective
114        self.perspective = []
115        self.perspective.append(self.fit_panel.window_name)
116        # take care of saving  data, model and page associated with each other
[3b19ac9]117        self.page_finder = {}
118        #index number to create random model name
119        self.index_model = 0
120        #create the fitting panel
[d89f09b]121        return [self.fit_panel]
122   
123     
124    def get_perspective(self):
125        """
126            Get the list of panel names for this perspective
127        """
128        return self.perspective
129   
130   
131    def on_perspective(self, event):
132        """
133            Call back function for the perspective menu item.
134            We notify the parent window that the perspective
135            has changed.
136        """
137        self.parent.set_perspective(self.perspective)
138   
139   
140    def post_init(self):
141        """
142            Post initialization call back to close the loose ends
143            [Somehow openGL needs this call]
144        """
145        self.parent.set_perspective(self.perspective)
146       
147       
148    def _onSelect(self,event):
149        """
150            when Select data to fit a new page is created .Its reference is
151            added to self.page_finder
152        """
153        self.panel = event.GetEventObject()
154        for item in self.panel.graph.plottables:
[693ab78]155            if item.name == self.panel.graph.selected_plottable or\
156                 item.__class__.__name__ is "Data2D":
[3b19ac9]157                #find a name for the page created for notebook
[d89f09b]158                try:
[bcd6d51]159                    page = self.fit_panel.add_fit_page(item)
[3b19ac9]160                    # add data associated to the page created
[bcd6d51]161                   
[6f73a08]162                    if page !=None:   
[caa1226]163                       
[6f73a08]164                        #create a fitproblem storing all link to data,model,page creation
165                        self.page_finder[page]= FitProblem()
[bcd6d51]166                        self.page_finder[page].add_data(item)
[d89f09b]167                except:
[6f73a08]168                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Creating Fit page: %s"\
169                    %sys.exc_value))
[948add7]170    def schedule_for_fit(self,value=0,fitproblem =None): 
171        """
172       
173        """   
174        if fitproblem !=None:
175            fitproblem.schedule_tofit(value)
176        else:
177            current_pg=self.fit_panel.get_current_page() 
178            for page, val in self.page_finder.iteritems():
179                if page ==current_pg :
180                    val.schedule_tofit(value)
181                    break
182                     
[d89f09b]183                   
184    def get_page_finder(self):
185        """ @return self.page_finder used also by simfitpage.py""" 
186        return self.page_finder
187   
188   
[3b19ac9]189    def set_page_finder(self,modelname,names,values):
[d89f09b]190        """
191             Used by simfitpage.py to reset a parameter given the string constrainst.
192             @param modelname: the name ot the model for with the parameter has to reset
193             @param value: can be a string in this case.
[3b19ac9]194             @param names: the paramter name
[d89f09b]195             @note: expecting park used for fit.
196        """ 
197        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
198        for page, value in self.page_finder.iteritems():
199            if page != sim_page:
200                list=value.get_model()
201                model=list[0]
[bcd6d51]202                #print "fitting",model.name,modelname
[d89f09b]203                if model.name== modelname:
[3b19ac9]204                    value.set_model_param(names,values)
[d89f09b]205                    break
206
207   
208                           
209    def split_string(self,item): 
210        """
[3b19ac9]211            receive a word containing dot and split it. used to split parameterset
212            name into model name and parameter name example:
213            paramaterset (item) = M1.A
214            @return model_name =M1 , parameter name =A
[d89f09b]215        """
216        if string.find(item,".")!=-1:
217            param_names= re.split("\.",item)
218            model_name=param_names[0]
219            param_name=param_names[1] 
220            return model_name,param_name
221       
222       
[9d31a8b]223    def _single_fit_completed(self,result,pars,cpage,qmin,qmax,ymin=None, ymax=None):
[d89f09b]224        """
[3b19ac9]225            Display fit result on one page of the notebook.
226            @param result: result of fit
227            @param pars: list of names of parameters fitted
228            @param current_pg: the page where information will be displayed
229            @param qmin: the minimum value of x to replot the model
230            @param qmax: the maximum value of x to replot model
[d89f09b]231         
232        """
233        try:
234            for page, value in self.page_finder.iteritems():
[948add7]235                if page==cpage :
[6f73a08]236                    #fitdata = value.get_data()
[d89f09b]237                    list = value.get_model()
238                    model= list[0]
239                    break
240            i = 0
[442895f]241#            print "fitting: single fit pars ", pars
[d89f09b]242            for name in pars:
243                if result.pvec.__class__==numpy.float64:
[1b07935d]244                    model.setParam(name,result.pvec)
[d89f09b]245                else:
[1b07935d]246                    model.setParam(name,result.pvec[i])
[442895f]247#                    print "fitting: single fit", name, result.pvec[i]
[d89f09b]248                    i += 1
[442895f]249#            print "fitting result : chisqr",result.fitness
250#            print "fitting result : pvec",result.pvec
251#            print "fitting result : stderr",result.stderr
252           
[948add7]253            cpage.onsetValues(result.fitness, result.pvec,result.stderr)
[9d31a8b]254            self.plot_helper(currpage=cpage,qmin=qmin,qmax=qmax,ymin=ymin, ymax=ymax)
[d89f09b]255        except:
[442895f]256            raise
[060b857]257            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
[d89f09b]258           
259       
[9d31a8b]260    def _simul_fit_completed(self,result,qmin,qmax,ymin=None, ymax=None):
[d89f09b]261        """
262            Parameter estimation completed,
263            display the results to the user
264            @param alpha: estimated best alpha
265            @param elapsed: computation time
266        """
267        try:
268            for page, value in self.page_finder.iteritems():
[948add7]269                if value.get_scheduled()==1:
[6f73a08]270                    #fitdata = value.get_data()
[3b19ac9]271                    list = value.get_model()
272                    model= list[0]
273                   
274                    small_out = []
275                    small_cov = []
276                    i = 0
277                    #Separate result in to data corresponding to each page
278                    for p in result.parameters:
279                        model_name,param_name = self.split_string(p.name) 
280                        if model.name == model_name:
281                            small_out.append(p.value )
282                            small_cov.append(p.stderr)
283                            model.setParam(param_name,p.value) 
284                    # Display result on each page
285                    page.onsetValues(result.fitness, small_out,small_cov)
286                    #Replot model
[9d31a8b]287                    self.plot_helper(currpage= page,qmin= qmin,qmax= qmax,ymin=ymin, ymax=ymax) 
[d89f09b]288        except:
289             wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
290           
[4fc6dbf]291   
[9d31a8b]292    def _on_single_fit(self,id=None,qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
[d89f09b]293        """
294            perform fit for the  current page  and return chisqr,out and cov
295            @param engineName: type of fit to be performed
296            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
297            @param model: model to fit
298           
299        """
[948add7]300        #print "in single fitting"
[d89f09b]301        #set an engine to perform fit
302        from sans.fit.Fitting import Fit
303        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
[3b19ac9]304        #Setting an id to store model and data in fit engine
[d89f09b]305        if id==None:
306            id=0
[3b19ac9]307        self.id = id
[948add7]308        page_fitted=None
309        fit_problem=None
[3b19ac9]310        #Get information (model , data) related to the page on
311        #with the fit will be perform
[57f3320]312        #current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
313        #simul_pg=self.fit_panel.get_page(0)
[948add7]314           
[d89f09b]315        for page, value in self.page_finder.iteritems():
[948add7]316            if  value.get_scheduled() ==1 :
[9d31a8b]317                metadata = value.get_data()
[d89f09b]318                list=value.get_model()
319                model=list[0]
[3b19ac9]320                #Create list of parameters for fitting used
[d89f09b]321                pars=[]
322                templist=[]
323                try:
[948add7]324                    #templist=current_pg.get_param_list()
325                    templist=page.get_param_list()
326                    for element in templist:
327                        pars.append(str(element[0].GetLabelText()))
328                    pars.sort()
329                    #Do the single fit
[3b19ac9]330                    self.fitter.set_model(Model(model), self.id, pars) 
[b710eb7]331                   
[9d31a8b]332                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,qmin,qmax)
[948add7]333                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
334                    page_fitted=page
335                    self.id+=1
336                    self.schedule_for_fit( 0,value) 
[d89f09b]337                except:
[948add7]338                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
[d89f09b]339                    return
[948add7]340                # make sure to keep an alphabetic order
341                #of parameter names in the list     
342        try:
343            result=self.fitter.fit()
344            #self._single_fit_completed(result,pars,current_pg,qmin,qmax)
[f39511b]345            #print "single_fit: result",result.fitness,result.pvec,result.stderr
[948add7]346            #self._single_fit_completed(result,pars,page,qmin,qmax)
[9d31a8b]347            self._single_fit_completed(result,pars,page_fitted,qmin,qmax,ymin,ymax)
[948add7]348        except:
[6f73a08]349            raise
[948add7]350            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Single Fit error: %s" % sys.exc_value))
351            return
[d89f09b]352         
[9d31a8b]353    def _on_simul_fit(self, id=None,qmin=None,qmax=None, ymin=None, ymax=None):
[d89f09b]354        """
355            perform fit for all the pages selected on simpage and return chisqr,out and cov
356            @param engineName: type of fit to be performed
357            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
358             in park_integration
359            @param model: model to fit
360           
361        """
362        #set an engine to perform fit
363        from sans.fit.Fitting import Fit
364        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
[3b19ac9]365       
[d89f09b]366        #Setting an id to store model and data
367        if id==None:
368             id = 0
369        self.id = id
[3b19ac9]370       
[d89f09b]371        for page, value in self.page_finder.iteritems():
372            try:
[948add7]373                if value.get_scheduled()==1:
[9d31a8b]374                    metadata = value.get_data()
[3b19ac9]375                    list = value.get_model()
376                    model= list[0]
[d89f09b]377                    #Create dictionary of parameters for fitting used
378                    pars = []
379                    templist = []
[3b19ac9]380                    templist = page.get_param_list()
[d89f09b]381                    for element in templist:
382                        try:
383                            name = str(element[0].GetLabelText())
384                            pars.append(name)
385                        except:
386                            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
387                            return
[00561739]388                    new_model=Model(model)
[8e81af0]389                    param=value.get_model_param()
390                   
391                    if len(param)>0:
392                        for item in param:
393                            param_value = item[1]
394                            param_name = item[0]
395                            #print "fitting ", param,param_name, param_value
396                           
397                            #new_model.set( model.getParam(param_name[0])= param_value)
398                            #new_model.set( exec"%s=%s"%(param_name[0], param_value))
399                            #new_model.set( exec "%s"%(param_nam) = param_value)
400                            new_model.parameterset[ param_name].set( param_value )
401                           
[948add7]402                    self.fitter.set_model(new_model, self.id, pars) 
[9d31a8b]403                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,qmin,qmax,ymin,ymax)
[948add7]404                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
[3b19ac9]405                    self.id += 1 
[d89f09b]406            except:
[3b19ac9]407                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
408                return 
[dabb633]409        #Do the simultaneous fit
[d89f09b]410        try:
411            result=self.fitter.fit()
[9d31a8b]412            self._simul_fit_completed(result,qmin,qmax,ymin,ymax)
[d89f09b]413        except:
414            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Simultaneous Fitting error: %s" % sys.exc_value))
415            return
[3b19ac9]416       
417       
418    def _onset_engine(self,event):
419        """ set engine to scipy"""
420        if self._fit_engine== 'park':
421            self._on_change_engine('scipy')
422        else:
423            self._on_change_engine('park')
424        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Engine set to: %s" % self._fit_engine))
425 
426   
[d89f09b]427    def _on_change_engine(self, engine='park'):
428        """
429            Allow to select the type of engine to perform fit
430            @param engine: the key work of the engine
431        """
432        self._fit_engine = engine
433   
434   
435    def _on_model_panel(self, evt):
436        """
437            react to model selection on any combo box or model menu.plot the model 
438        """
[e1a310f]439       
[d89f09b]440        model = evt.model
441        name = evt.name
442        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
443        current_pg = self.fit_panel.get_current_page() 
444        if current_pg != sim_page:
445            current_pg.set_panel(model)
[bcd6d51]446           
[d89f09b]447            try:
[bcd6d51]448                metadata=self.page_finder[current_pg].get_data()
449                M_name="M"+str(self.index_model)+"= "+name+"("+metadata.group_id+")"
[d89f09b]450            except:
451                M_name="M"+str(self.index_model)+"= "+name
452            model.name="M"+str(self.index_model)
453            self.index_model += 1 
[442895f]454           
[1b07935d]455            self.page_finder[current_pg].set_model(model,M_name)
[d89f09b]456            self.plot_helper(currpage= current_pg,qmin= None,qmax= None)
457            sim_page.add_model(self.page_finder)
458       
459           
460    def redraw_model(self,qmin= None,qmax= None):
461        """
462            Draw a theory according to model changes or data range.
463            @param qmin: the minimum value plotted for theory
464            @param qmax: the maximum value plotted for theory
465        """
466        current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
467        for page, value in self.page_finder.iteritems():
468            if page ==current_pg :
469                break 
470        self.plot_helper(currpage=page,qmin= qmin,qmax= qmax)
471       
[9d31a8b]472    def plot_helper(self,currpage,qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
[d89f09b]473        """
474            Plot a theory given a model and data
475            @param model: the model from where the theory is derived
476            @param currpage: page in a dictionary referring to some data
477        """
478        if self.fit_panel.get_page_count() >1:
479            for page in self.page_finder.iterkeys():
480                if  page==currpage : 
[bcd6d51]481                    data=self.page_finder[page].get_data()
482                    list=self.page_finder[page].get_model()
483                    model=list[0]
[d89f09b]484                    break 
[6f73a08]485           
[693ab78]486            if data!=None and data.__class__.__name__ != 'Data2D':
[d89f09b]487                theory = Theory1D(x=[], y=[])
[442895f]488                theory.name = "Model"
[d89f09b]489                theory.group_id = data.group_id
490             
491                x_name, x_units = data.get_xaxis() 
492                y_name, y_units = data.get_yaxis() 
493                theory.xaxis(x_name, x_units)
494                theory.yaxis(y_name, y_units)
495                if qmin == None :
496                   qmin = min(data.x)
497                if qmax == None :
498                    qmax = max(data.x)
499                try:
500                    tempx = qmin
[1b07935d]501                    tempy = model.run(qmin)
[d89f09b]502                    theory.x.append(tempx)
503                    theory.y.append(tempy)
504                except :
505                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
506                        skipping point x %g %s" %(qmin, sys.exc_value)))
507                           
508                for i in range(len(data.x)):
509                    try:
510                        if data.x[i]> qmin and data.x[i]< qmax:
511                            tempx = data.x[i]
[1b07935d]512                            tempy = model.run(tempx)
[d89f09b]513                            theory.x.append(tempx) 
514                            theory.y.append(tempy)
[04edd0d]515                           
[d89f09b]516                    except:
517                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
518                        skipping point x %g %s" %(data.x[i], sys.exc_value)))   
519                try:
520                    tempx = qmax
[1b07935d]521                    tempy = model.run(qmax)
[d89f09b]522                    theory.x.append(tempx)
523                    theory.y.append(tempy)
524                except:
[00561739]525                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
526                        skipping point x %g %s" %(qmax, sys.exc_value)))
[04edd0d]527               
[6f73a08]528            else:
[dc317d1]529                theory=Data2D(data.data, data.err_data)
530               
[6f73a08]531                theory.x_bins= data.x_bins
532                theory.y_bins= data.y_bins
533                tempy=[]
[9d31a8b]534                if qmin==None:
535                    qmin=data.xmin
536                if qmax==None:
[4274c0e]537                    qmax=data.xmax
[9d31a8b]538                if ymin==None:
539                    ymin=data.ymin
540                if ymax==None:
[4274c0e]541                    ymax=data.ymax
[a890be6]542                   
[57668f8]543                theory.data = numpy.zeros((len(data.y_bins),len(data.x_bins)))
[44bbf6a]544                for i in range(len(data.y_bins)):
545                    if data.y_bins[i]>= ymin and data.y_bins[i]<= ymax:
546                        for j in range(len(data.x_bins)):
547                            if data.x_bins[i]>= qmin and data.x_bins[i]<= qmax:
[57668f8]548                                theory.data[j][i]=model.runXY([data.x_bins[j],data.y_bins[i]])
[44bbf6a]549               
550                #print "fitting : plot_helper:", theory.image
[6f73a08]551                #print data.image
[2dbb681]552                #print "fitting : plot_helper:",theory.image
[1f62278]553                theory.detector= data.detector
554                theory.source= data.source
[6f73a08]555                theory.zmin= data.zmin
556                theory.zmax= data.zmax
[4274c0e]557                theory.xmin= qmin
558                theory.xmax= qmax
559                theory.ymin= ymin
560                theory.ymax= ymax
[04edd0d]561       
[6f73a08]562        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory, title="Analytical model"))
563       
564       
[d89f09b]565    def _on_model_menu(self, evt):
566        """
567            Plot a theory from a model selected from the menu
568        """
[2dbb681]569       
[b2c3225]570        model=evt.model()
[f39511b]571        #name="Model View"
572        #print "mon menu",model.name
[2dbb681]573        description=model.description
[f39511b]574        #self.fit_panel.add_model_page(model,description,name)   
575           
[b2c3225]576        self.draw_model(model,self.enable_model2D)
[1b07935d]577       
[d250f7d]578    def draw_model(self,model,description=None,enable1D=True, enable2D=False,qmin=None, qmax=None,qstep=None):
[3b19ac9]579        """
580             draw model with default data value
581        """
[f39511b]582        self.fit_panel.add_model_page(model,model.description,model.name) 
[d250f7d]583        self._draw_model2D(model,model.description, enable2D,qmin,qmax,qstep)
584        self._draw_model1D(model,model.description, enable1D,qmin,qmax, qstep)
585       
586    def _draw_model1D(self,model,description=None, enable1D=True,qmin=None,qmax=None, qstep=None):
[e5a9e32]587       
[d250f7d]588        if enable1D:
589            if qmin==None:
590                qmin= 0.001
591            if qmax==None:
592                qmax= 1.0
593            if qstep ==None:
594                qstep =0.001
595           
596           
597            x = numpy.arange(qmin, qmax, qstep)       
[f39511b]598            xlen= len(x)
599            y = numpy.zeros(xlen)
[d250f7d]600            if not enable1D:
[f39511b]601                for i in range(xlen):
602                    y[i] = model.run(x[i])
603       
604                try:
605                    new_plot = Theory1D(x, y)
606                    #new_plot.name = model.name
607                    new_plot.name = "Model"
608                    new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
609                    new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
610                     
611                    new_plot.group_id ="Fitness"
612                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Analytical model 1D"))
613                   
614                except:
615                    raise
616            else:
617                for i in range(xlen):
618                    y[i] = model.run(x[i])
619       
620                try:
621                    new_plot = Theory1D(x, y)
622                    new_plot.name = model.name
623                    #new_plot.name = "Model"
624                    new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
625                    new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
626                     
627                    new_plot.group_id ="Fitness"
628                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Analytical model 1D"))
629                   
630                except:
631                    raise
[dc317d1]632    def _draw_model2D(self,model,description=None, enable2D=False,qmin=None,qmax=None, qstep=None):
633        if qmin==None:
634            qmin= -0.05
635        if qmax==None:
636            qmax= 0.05
637        if qstep ==None:
638            qstep =0.001
639        x = numpy.arange(qmin,qmax, qstep)
640        y = numpy.arange(qmin,qmax,qstep)
641        lx = len(x)
642        data=numpy.zeros([len(x),len(y)])
643        if enable2D:
644            """
645            for i_x in range(int(len(x)/2)):
646                if i_x%2==1:
647                    continue
648            for i_y in range(len(y)):
649                try:
650                    value = model.runXY([x[i_x], y[i_y]])
651                    #output[i_x][i_y] = value
652                    #output[lx-i_x-1][lx-i_y-1] = value
653                    data[i_y][i_x] = value
654                    data[lx-i_y-1][lx-i_x-1] = value
655                except:
656                     wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="\
657                        Error computing %s at [%g,%g] :%s" %(model.name,x[i_x],y[i_y], sys.exc_value)))
658                   
659            if lx%2==1:
660                i_x = int(len(x)/2)
661                for i_y in range(len(y)):
662                    try:
663                        value = model.runXY([x[i_x],y[i_y]])
664                        #output[i_x][i_y] = value
665                        data[i_y][i_x] = value
666                    except:
667                         wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="\
668                        Error computing %s at [%g,%g] :%s" %(model.name,x[i_x],y[i_y], sys.exc_value)))
669                       
670            """
671            for i_x in range(int(len(x)/2)):
672                """
673                if not i_x%2==1:
674                    continue
675                """
676                for i_y in range(len(y)):
677                    try:
678                        value = model.runXY([x[i_x],y[i_y]])
679                        #output[i_x][i_y] = value
680                        #output[lx-i_x-1][lx-i_y-1] = value
681                        data[i_y][i_x] = value
682                        data[lx-i_y-1][lx-i_x-1] = value
683                    except:
684                         wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="\
685                        Error computing %s at [%g,%g] :%s" %(model.name,x[i_x],y[i_y], sys.exc_value)))
686                       
687         
688
[c48060c]689            theory= Data2D(data)
[dc317d1]690            theory.group_id =str(model.name)+" 2D"
691            theory.xmin= qmin
692            theory.xmax= qmax
693            theory.ymin= qmin
694            theory.ymax= qmax
695            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory, title="Analytical model 2D"))
696             
[d250f7d]697               
698               
[dc317d1]699    def H_draw_model2D(self,model,description=None, enable2D=False,qmin=None,qmax=None, qstep=None):
[d250f7d]700        if qmin==None:
701            qmin= -0.05
702        if qmax==None:
703            qmax= 0.05
704        if qstep ==None:
705            qstep =0.001
706        x = numpy.arange(qmin,qmax, qstep)
707        y = numpy.arange(qmin,qmax,qstep)
[dc317d1]708        lx = len(self.x)
[d250f7d]709        if enable2D:
710            data=numpy.zeros([len(x),len(y)])
711            for i in range(len(x)):
712                for j in range(len(x)):
713                    try:
714                        data[i][j]=model.runXY([j,i])
715                    except:
716                         wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="\
717                        Model 2D cannot be plot %g %s %s" %(data[i][j],model.name, sys.exc_value)))
[dc317d1]718            theory = Data2D(data) 
[d250f7d]719            theory.group_id =str(model.name)+" 2D"
720            theory.xmin= qmin
721            theory.xmax= qmax
722            theory.ymin= qmin
723            theory.ymax= qmax
724            wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory, title="Analytical model 2D"))
[dc317d1]725   
726   
[b2c3225]727    def on_draw_model2D(self, event):
728        """
729             plot view model 2D
730        """
[d89f09b]731       
[b2c3225]732        if self.enable_model2D== True:
733            self.enable_model2D=False
734        else:
735            self.enable_model2D=True
736        print "self.enable_model2D",self.enable_model2D
[d89f09b]737if __name__ == "__main__":
738    i = Plugin()
739   
740   
741   
742   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.