source: sasview/sansview/perspectives/fitting/fitting.py @ 568e1a5

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 568e1a5 was 568e1a5, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 16 years ago

working on event slicer panel

  • Property mode set to 100644
File size: 31.5 KB
Line 
1import os,os.path, re
2import sys, wx, logging
3import string, numpy, math
4
5from copy import deepcopy
6from danse.common.plottools.plottables import Data1D, Theory1D,Data2D
7from danse.common.plottools.PlotPanel import PlotPanel
8from sans.guicomm.events import NewPlotEvent, StatusEvent 
9from sans.guicomm.events import EVT_SLICER_PARS
10
11from sans.fit.AbstractFitEngine import Model,Data,FitData1D,FitData2D
12from fitproblem import FitProblem
13from fitpanel import FitPanel
14from fit_thread import FitThread
15import models,modelpage
16import fitpage1D,fitpage2D
17import park
18DEFAULT_BEAM = 0.005
19import time
20import thread
21print "main",thread.get_ident()
22
23class Plugin:
24    """
25        Fitting plugin is used to perform fit
26    """
27    def __init__(self):
28        ## Plug-in name
29        self.sub_menu = "Fitting"
30       
31        ## Reference to the parent window
32        self.parent = None
33        self.menu_mng = models.ModelManager()
34        ## List of panels for the simulation perspective (names)
35        self.perspective = []
36        self.mypanels=[]
37        self.calc_thread = None
38        self.done = False
39        # Start with a good default
40        self.elapsed = 0.022
41        self.fitter  = None
42       
43        #Flag to let the plug-in know that it is running standalone
44        self.standalone=True
45        ## Fit engine
46        self._fit_engine = 'scipy'
47        self.enable_model2D=False
48        # Log startup
49        logging.info("Fitting plug-in started")   
50
51    def populate_menu(self, id, owner):
52        """
53            Create a menu for the Fitting plug-in
54            @param id: id to create a menu
55            @param owner: owner of menu
56            @ return : list of information to populate the main menu
57        """
58        #Menu for fitting
59        self.menu1 = wx.Menu()
60        id1 = wx.NewId()
61        self.menu1.Append(id1, '&Show fit panel')
62        wx.EVT_MENU(owner, id1, self.on_perspective)
63        id3 = wx.NewId()
64        self.menu1.AppendCheckItem(id3, "park") 
65        wx.EVT_MENU(owner, id3, self._onset_engine)
66       
67        #menu for model
68        menu2 = wx.Menu()
69   
70        self.menu_mng.populate_menu(menu2, owner)
71        id2 = wx.NewId()
72        owner.Bind(models.EVT_MODEL,self._on_model_menu)
73        #owner.Bind(modelpage.EVT_MODEL,self._on_model_menu)
74        self.fit_panel.set_owner(owner)
75        self.fit_panel.set_model_list(self.menu_mng.get_model_list())
76        owner.Bind(fitpage1D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
77        owner.Bind(fitpage2D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
78        #create  menubar items
79        return [(id, self.menu1, "Fitting"),(id2, menu2, "Model")]
80   
81   
82    def help(self, evt):
83        """
84            Show a general help dialog.
85            TODO: replace the text with a nice image
86        """
87        from helpDialog import  HelpWindow
88        dialog = HelpWindow(None, -1, 'HelpWindow')
89        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
90            pass
91        dialog.Destroy()
92       
93   
94    def get_context_menu(self, graph=None):
95        """
96            Get the context menu items available for P(r)
97            @param graph: the Graph object to which we attach the context menu
98            @return: a list of menu items with call-back function
99        """
100        self.graph=graph
101        for item in graph.plottables:
102            if item.__class__.__name__ is "Data2D":
103                return [["Select data  for Fitting",\
104                          "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
105            else:
106                if item.name==graph.selected_plottable and\
107                 item.__class__.__name__ is  "Data1D":
108                    return [["Select data  for Fitting", \
109                             "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
110        return []   
111
112
113    def get_panels(self, parent):
114        """
115            Create and return a list of panel objects
116        """
117        self.parent = parent
118        # Creation of the fit panel
119        self.fit_panel = FitPanel(self.parent, -1)
120        #Set the manager forthe main panel
121        self.fit_panel.set_manager(self)
122        # List of windows used for the perspective
123        self.perspective = []
124        self.perspective.append(self.fit_panel.window_name)
125        # take care of saving  data, model and page associated with each other
126        self.page_finder = {}
127        #index number to create random model name
128        self.index_model = 0
129        self.parent.Bind(EVT_SLICER_PARS, self._on_slicer_event)
130        #create the fitting panel
131        #return [self.fit_panel]
132        self.mypanels.append(self.fit_panel)
133        return self.mypanels
134    def _on_slicer_event(self, event):
135        print "slicer event ", event.panel
136        new_panel = event.panel
137        # Set group ID if available
138        event_id = self.parent.popup_panel(new_panel)
139        #self.menu.Append(event_id, new_panel.window_caption,
140        #                 "Show %s plot panel" % new_panel.window_caption)
141        # Set UID to allow us to reference the panel later
142        new_panel.uid = event_id
143       
144        self.mypanels.append(new_panel) 
145        return       
146    def _on_show_panel(self, event):
147        print "_on_show_panel: fitting"
148     
149    def get_perspective(self):
150        """
151            Get the list of panel names for this perspective
152        """
153        return self.perspective
154   
155   
156    def on_perspective(self, event):
157        """
158            Call back function for the perspective menu item.
159            We notify the parent window that the perspective
160            has changed.
161        """
162        self.parent.set_perspective(self.perspective)
163   
164   
165    def post_init(self):
166        """
167            Post initialization call back to close the loose ends
168            [Somehow openGL needs this call]
169        """
170        self.parent.set_perspective(self.perspective)
171       
172       
173    def _onSelect(self,event):
174        """
175            when Select data to fit a new page is created .Its reference is
176            added to self.page_finder
177        """
178        self.panel = event.GetEventObject()
179        for item in self.panel.graph.plottables:
180            if item.name == self.panel.graph.selected_plottable or\
181                 item.__class__.__name__ is "Data2D":
182                #find a name for the page created for notebook
183                try:
184                    page, model_name = self.fit_panel.add_fit_page(item)
185                    # add data associated to the page created
186                   
187                    if page !=None:   
188                       
189                        #create a fitproblem storing all link to data,model,page creation
190                        self.page_finder[page]= FitProblem()
191                        self.page_finder[page].save_model_name(model_name) 
192                        self.page_finder[page].add_data(item)
193                except:
194                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Creating Fit page: %s"\
195                    %sys.exc_value))
196    def schedule_for_fit(self,value=0,fitproblem =None): 
197        """
198       
199        """   
200        if fitproblem !=None:
201            fitproblem.schedule_tofit(value)
202        else:
203            current_pg=self.fit_panel.get_current_page() 
204            for page, val in self.page_finder.iteritems():
205                if page ==current_pg :
206                    val.schedule_tofit(value)
207                    break
208                     
209                   
210    def get_page_finder(self):
211        """ @return self.page_finder used also by simfitpage.py""" 
212        return self.page_finder
213   
214   
215    def set_page_finder(self,modelname,names,values):
216        """
217             Used by simfitpage.py to reset a parameter given the string constrainst.
218             @param modelname: the name ot the model for with the parameter has to reset
219             @param value: can be a string in this case.
220             @param names: the paramter name
221             @note: expecting park used for fit.
222        """ 
223        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
224        for page, value in self.page_finder.iteritems():
225            if page != sim_page:
226                list=value.get_model()
227                model=list[0]
228                #print "fitting",model.name,modelname
229                if model.name== modelname:
230                    value.set_model_param(names,values)
231                    break
232
233   
234                           
235    def split_string(self,item): 
236        """
237            receive a word containing dot and split it. used to split parameterset
238            name into model name and parameter name example:
239            paramaterset (item) = M1.A
240            @return model_name =M1 , parameter name =A
241        """
242        if string.find(item,".")!=-1:
243            param_names= re.split("\.",item)
244            model_name=param_names[0]
245            param_name=param_names[1] 
246            return model_name,param_name
247       
248   
249    def _single_fit_completed(self,result,pars,cpage,qmin,qmax,elapsed,ymin=None, ymax=None):
250        """
251            Display fit result on one page of the notebook.
252            @param result: result of fit
253            @param pars: list of names of parameters fitted
254            @param current_pg: the page where information will be displayed
255            @param qmin: the minimum value of x to replot the model
256            @param qmax: the maximum value of x to replot model
257         
258        """
259        #self.done = True
260        #wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting Completed: %g" % elapsed))
261        try:
262            for page, value in self.page_finder.iteritems():
263                if page==cpage :
264                    #fitdata = value.get_data()
265                    list = value.get_model()
266                    model= list[0]
267                    break
268            i = 0
269#            print "fitting: single fit pars ", pars
270            for name in pars:
271                if result.pvec.__class__==numpy.float64:
272                    model.setParam(name,result.pvec)
273                else:
274                    model.setParam(name,result.pvec[i])
275#                    print "fitting: single fit", name, result.pvec[i]
276                    i += 1
277#            print "fitting result : chisqr",result.fitness
278#            print "fitting result : pvec",result.pvec
279#            print "fitting result : stderr",result.stderr
280           
281            cpage.onsetValues(result.fitness, result.pvec,result.stderr)
282            self.plot_helper(currpage=cpage,qmin=qmin,qmax=qmax,ymin=ymin, ymax=ymax)
283        except:
284            raise
285            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
286           
287       
288    def _simul_fit_completed(self,result,qmin,qmax, elapsed,pars=None,cpage=None, ymin=None, ymax=None):
289        """
290            Parameter estimation completed,
291            display the results to the user
292            @param alpha: estimated best alpha
293            @param elapsed: computation time
294        """
295        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting Completed: %g" % elapsed))
296        try:
297            for page, value in self.page_finder.iteritems():
298                if value.get_scheduled()==1:
299                    #fitdata = value.get_data()
300                    list = value.get_model()
301                    model= list[0]
302                   
303                    small_out = []
304                    small_cov = []
305                    i = 0
306                    #Separate result in to data corresponding to each page
307                    for p in result.parameters:
308                        model_name,param_name = self.split_string(p.name) 
309                        if model.name == model_name:
310                            small_out.append(p.value )
311                            small_cov.append(p.stderr)
312                            model.setParam(param_name,p.value) 
313                    # Display result on each page
314                    page.onsetValues(result.fitness, small_out,small_cov)
315                    #Replot model
316                    self.plot_helper(currpage= page,qmin= qmin,qmax= qmax,ymin=ymin, ymax=ymax) 
317        except:
318             wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
319           
320 
321    def _on_single_fit(self,id=None,qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
322        """
323            perform fit for the  current page  and return chisqr,out and cov
324            @param engineName: type of fit to be performed
325            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
326            @param model: model to fit
327           
328        """
329        #print "in single fitting"
330        #set an engine to perform fit
331        from sans.fit.Fitting import Fit
332        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
333        #Setting an id to store model and data in fit engine
334        if id==None:
335            id=0
336        self.id = id
337        page_fitted=None
338        fit_problem=None
339        #Get information (model , data) related to the page on
340        #with the fit will be perform
341        #current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
342        #simul_pg=self.fit_panel.get_page(0)
343           
344        for page, value in self.page_finder.iteritems():
345            if  value.get_scheduled() ==1 :
346                metadata = value.get_data()
347                list=value.get_model()
348                model=list[0]
349                smearer= value.get_smearer()
350                #Create list of parameters for fitting used
351                pars=[]
352                templist=[]
353                try:
354                    #templist=current_pg.get_param_list()
355                    templist=page.get_param_list()
356                    for element in templist:
357                        pars.append(str(element[0].GetLabelText()))
358                    pars.sort()
359                    #Do the single fit
360                    self.fitter.set_model(Model(model), self.id, pars) 
361                   
362                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,smearer, qmin,qmax)
363                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
364                    page_fitted=page
365                    self.id+=1
366                    self.schedule_for_fit( 0,value) 
367                except:
368                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
369                    return
370                # make sure to keep an alphabetic order
371                #of parameter names in the list     
372        try:
373            # If a thread is already started, stop it
374            if self.calc_thread != None and self.calc_thread.isrunning():
375                self.calc_thread.stop()
376                   
377            self.calc_thread =FitThread(parent =self.parent,
378                                        fn= self.fitter,
379                                        pars= pars,
380                                        cpage= page_fitted,
381                                       qmin=qmin,
382                                       qmax=qmax,
383                                       ymin= ymin,
384                                       ymax= ymax,
385                                       completefn=self._single_fit_completed,
386                                       updatefn=None)
387            self.calc_thread.queue()
388            self.calc_thread.ready(2.5)
389            #while not self.done:
390                #print "when here"
391             #   time.sleep(1)
392           
393           
394        except:
395            raise
396            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Single Fit error: %s" % sys.exc_value))
397            return
398         
399    def _on_simul_fit(self, id=None,qmin=None,qmax=None, ymin=None, ymax=None):
400        """
401            perform fit for all the pages selected on simpage and return chisqr,out and cov
402            @param engineName: type of fit to be performed
403            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
404             in park_integration
405            @param model: model to fit
406           
407        """
408        #set an engine to perform fit
409        from sans.fit.Fitting import Fit
410        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
411       
412        #Setting an id to store model and data
413        if id==None:
414             id = 0
415        self.id = id
416       
417        for page, value in self.page_finder.iteritems():
418            try:
419                if value.get_scheduled()==1:
420                    metadata = value.get_data()
421                    list = value.get_model()
422                    model= list[0]
423                    #Create dictionary of parameters for fitting used
424                    pars = []
425                    templist = []
426                    templist = page.get_param_list()
427                    for element in templist:
428                        try:
429                            name = str(element[0].GetLabelText())
430                            pars.append(name)
431                        except:
432                            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
433                            return
434                    new_model=Model(model)
435                    param=value.get_model_param()
436                   
437                    if len(param)>0:
438                        for item in param:
439                            param_value = item[1]
440                            param_name = item[0]
441                            #print "fitting ", param,param_name, param_value
442                           
443                            #new_model.set( model.getParam(param_name[0])= param_value)
444                            #new_model.set( exec"%s=%s"%(param_name[0], param_value))
445                            #new_model.set( exec "%s"%(param_nam) = param_value)
446                            new_model.parameterset[ param_name].set( param_value )
447                           
448                    self.fitter.set_model(new_model, self.id, pars) 
449                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,qmin,qmax,ymin,ymax)
450                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
451                    self.id += 1 
452            except:
453                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
454                return 
455        #Do the simultaneous fit
456        try:
457            # If a thread is already started, stop it
458            if self.calc_thread != None and self.calc_thread.isrunning():
459                self.calc_thread.stop()
460                   
461            self.calc_thread =FitThread(parent =self.parent,
462                                        fn= self.fitter,
463                                       qmin=qmin,
464                                       qmax=qmax,
465                                       ymin= ymin,
466                                       ymax= ymax,
467                                       completefn= self._simul_fit_completed,
468                                       updatefn=None)
469            self.calc_thread.queue()
470            self.calc_thread.ready(2.5)
471           
472        except:
473            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Simultaneous Fitting error: %s" % sys.exc_value))
474            return
475       
476       
477    def _onset_engine(self,event):
478        """ set engine to scipy"""
479        if self._fit_engine== 'park':
480            self._on_change_engine('scipy')
481        else:
482            self._on_change_engine('park')
483        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Engine set to: %s" % self._fit_engine))
484 
485   
486    def _on_change_engine(self, engine='park'):
487        """
488            Allow to select the type of engine to perform fit
489            @param engine: the key work of the engine
490        """
491        self._fit_engine = engine
492   
493   
494    def _on_model_panel(self, evt):
495        """
496            react to model selection on any combo box or model menu.plot the model 
497        """
498       
499        model = evt.model
500        name = evt.name
501        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
502        current_pg = self.fit_panel.get_current_page() 
503        selected_page = self.fit_panel.get_selected_page()
504        if current_pg != sim_page:
505            current_pg.set_panel(model)
506            model.name = self.page_finder[current_pg].get_name()
507            try:
508                metadata=self.page_finder[current_pg].get_data()
509                M_name=model.name+"= "+name+"("+metadata.group_id+")"
510            except:
511                M_name=model.name+"= "+name
512            #model.name="M"+str(self.index_model)
513            self.index_model += 1 
514            # save model name
515           
516            # save the name containing the data name with the appropriate model
517            self.page_finder[current_pg].set_model(model,M_name)
518            self.plot_helper(currpage= current_pg,qmin= None,qmax= None)
519            sim_page.add_model(self.page_finder)
520       
521    def  set_smearer(self,smearer):     
522         current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
523         self.page_finder[current_pg].set_smearer(smearer)
524         
525    def redraw_model(self,qmin= None,qmax= None):
526        """
527            Draw a theory according to model changes or data range.
528            @param qmin: the minimum value plotted for theory
529            @param qmax: the maximum value plotted for theory
530        """
531        current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
532        for page, value in self.page_finder.iteritems():
533            if page ==current_pg :
534                break 
535        self.plot_helper(currpage=page,qmin= qmin,qmax= qmax)
536       
537    def plot_helper(self,currpage, fitModel=None, qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
538        """
539            Plot a theory given a model and data
540            @param model: the model from where the theory is derived
541            @param currpage: page in a dictionary referring to some data
542        """
543        if self.fit_panel.get_page_count() >1:
544            for page in self.page_finder.iterkeys():
545                if  page==currpage : 
546                    data=self.page_finder[page].get_data()
547                    list=self.page_finder[page].get_model()
548                    model=list[0]
549                    break 
550           
551            if data!=None and data.__class__.__name__ != 'Data2D':
552                theory = Theory1D(x=[], y=[])
553                theory.name = model.name
554                theory.group_id = data.group_id
555                theory.id = "Model"
556                x_name, x_units = data.get_xaxis() 
557                y_name, y_units = data.get_yaxis() 
558                theory.xaxis(x_name, x_units)
559                theory.yaxis(y_name, y_units)
560                if qmin == None :
561                   qmin = min(data.x)
562                if qmax == None :
563                    qmax = max(data.x)
564                try:
565                    tempx = qmin
566                    tempy = model.run(qmin)
567                    theory.x.append(tempx)
568                    theory.y.append(tempy)
569                except :
570                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
571                        skipping point x %g %s" %(qmin, sys.exc_value)))
572                           
573                for i in range(len(data.x)):
574                    try:
575                        if data.x[i]> qmin and data.x[i]< qmax:
576                            tempx = data.x[i]
577                            tempy = model.run(tempx)
578                            theory.x.append(tempx) 
579                            theory.y.append(tempy)
580                           
581                    except:
582                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
583                        skipping point x %g %s" %(data.x[i], sys.exc_value)))   
584                try:
585                    tempx = qmax
586                    tempy = model.run(qmax)
587                    theory.x.append(tempx)
588                    theory.y.append(tempy)
589                except:
590                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
591                        skipping point x %g %s" %(qmax, sys.exc_value)))
592               
593            else:
594                theory=Data2D(data.data, data.err_data)
595                theory.name= model.name
596                theory.id= "Model"
597                theory.group_id= "Model"+data.name
598                theory.x_bins= data.x_bins
599                theory.y_bins= data.y_bins
600                tempy=[]
601                if qmin==None:
602                    qmin=data.xmin
603                if qmax==None:
604                    qmax=data.xmax
605                if ymin==None:
606                    ymin=data.ymin
607                if ymax==None:
608                    ymax=data.ymax
609                   
610                theory.data = numpy.zeros((len(data.y_bins),len(data.x_bins)))
611                for i in range(len(data.y_bins)):
612                    if data.y_bins[i]>= ymin and data.y_bins[i]<= ymax:
613                        for j in range(len(data.x_bins)):
614                            if data.x_bins[i]>= qmin and data.x_bins[i]<= qmax:
615                                theory.data[j][i]=model.runXY([data.x_bins[j],data.y_bins[i]])
616               
617                #print "fitting : plot_helper:", theory.image
618                #print data.image
619                #print "fitting : plot_helper:",theory.image
620                theory.detector= data.detector
621                theory.source= data.source
622                theory.zmin= data.zmin
623                theory.zmax= data.zmax
624                theory.xmin= qmin
625                theory.xmax= qmax
626                theory.ymin= ymin
627                theory.ymax= ymax
628       
629        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory,
630                                                title="Analytical model %s"%str(data.name)))
631       
632       
633    def _on_model_menu(self, evt):
634        """
635            Plot a theory from a model selected from the menu
636        """
637        name = evt.model.__name__
638        if hasattr(evt.model, "name"):
639            name = evt.model.name
640        model=evt.model()
641        #name="Model View"
642        #print "mon menu",model.name
643        description=model.description
644        #self.fit_panel.add_model_page(model,description,name) 
645   
646        self.draw_model(model=model,name=name)
647       
648    def draw_model(self,model,name ,description=None,enable1D=True, enable2D=False,qmin=None, qmax=None,qstep=None):
649        """
650             draw model with default data value
651        """
652       
653        self.fit_panel.add_model_page(model=model,description=model.description,page_title=name) 
654        self._draw_model2D(model=model,
655                           description=model.description,
656                           enable2D= enable2D,
657                           qmin=qmin,
658                           qmax=qmax,
659                           qstep=None)
660        self._draw_model1D(model,name,model.description, enable1D,qmin,qmax, qstep)
661       
662    def _draw_model1D(self,model,name,description=None, enable1D=True,qmin=None,qmax=None, qstep=None):
663       
664        if enable1D:
665            if qmin==None:
666                qmin= 0.001
667            if qmax==None:
668                qmax= 1.0
669            if qstep ==None:
670                qstep =100
671           
672            #print "x in data1D",qmin,qmax
673            #x = numpy.arange(qmin, qmax, qstep) 
674            x=  numpy.linspace(start= qmin,
675                               stop= qmax,
676                               num= qstep,
677                               endpoint=True
678                               )     
679            xlen= len(x)
680            y = numpy.zeros(xlen)
681            if not enable1D:
682                for i in range(xlen):
683                    y[i] = model.run(x[i])
684               
685                try:
686                    new_plot = Theory1D(x, y)
687                    new_plot.name = name
688                    new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
689                    new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
690                    new_plot.id = "Model"
691                    new_plot.group_id ="Model"
692                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Analytical model 1D"))
693                   
694                except:
695                    raise
696            else:
697                for i in range(xlen):
698                    y[i] = model.run(x[i])
699                #print x, y   
700                try:
701                    new_plot = Theory1D(x, y)
702                    new_plot.name = name
703                    new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
704                    new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
705                    new_plot.id ="Model"
706                    new_plot.group_id ="Model"
707                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot,
708                                     title="Analytical model 1D " ))
709                   
710                except:
711                    raise
712    def update(self, output,time):
713        pass
714   
715    def complete(self, output, elapsed, model, qmin, qmax):
716       
717        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Calc \
718        complete in %g sec" % elapsed))
719        #print "complete",output, model,qmin, qmax
720        data = output
721        theory= Data2D(data)
722        #print data.detector
723        #theory.detector= data.detector
724        from DataLoader.data_info import Detector, Source
725       
726        detector = Detector()
727        theory.detector=[]
728        theory.detector.append(detector)
729           
730        theory.detector[0].pixel_size.x= 5.0
731        theory.detector[0].pixel_size.y= 5.0
732        theory.source= Source()
733        theory.source.wavelength= 8.4
734        theory.detector[0].beam_center.x= 0
735        theory.detector[0].beam_center.y= 0
736        theory.detector[0].distance= 13705.0
737       
738        theory.name= model.name
739        theory.group_id ="Model"
740        theory.id ="Model"
741        theory.xmin= -qmax
742        theory.xmax= qmax
743        theory.ymin= -qmax
744        theory.ymax= qmax
745        print "model draw comptele xmax",theory.xmax
746        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory,
747                         title="Analytical model 2D %s" %str(model.name)))
748         
749       
750         
751    def _draw_model2D(self,model,description=None, enable2D=False,qmin=None,qmax=None, qstep=None):
752        if qmin==None:
753            qmin= 0.0
754        if qmax==None:
755            qmax= 0.05
756        if qstep ==None:
757            qstep =100
758       
759        x=  numpy.linspace(start= -1*qmax,
760                               stop= qmax,
761                               num= qstep,
762                               endpoint=True ) 
763        y = numpy.linspace(start= -1*qmax,
764                               stop= qmax,
765                               num= qstep,
766                               endpoint=True )
767       
768        lx = len(x)
769        #print x
770        data=numpy.zeros([len(x),len(y)])
771        self.model= model
772        if enable2D:
773            from model_thread import Calc2D
774            self.calc_thread = Calc2D(parent =self.parent,x=x,
775                                       y=y,model= self.model, 
776                                       qmin=qmin,
777                                       qmax=qmax,
778                            completefn=self.complete,
779                            updatefn=None)
780            self.calc_thread.queue()
781            self.calc_thread.ready(2.5)
782           
783   
784if __name__ == "__main__":
785    i = Plugin()
786   
787   
788   
789   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.