source: sasview/sansview/perspectives/fitting/fitting.py @ d15c0202

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 d15c0202 was d15c0202, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 15 years ago

model page change on interface

  • Property mode set to 100644
File size: 29.1 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.fit.AbstractFitEngine import Model,Data,FitData1D,FitData2D
10from fitproblem import FitProblem
11from fitpanel import FitPanel
12
13import models,modelpage
14import fitpage1D,fitpage2D
15import park
16DEFAULT_BEAM = 0.005
17class Plugin:
18    """
19        Fitting plugin is used to perform fit
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
37        self._fit_engine = 'scipy'
38        self.enable_model2D=False
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)
54        id3 = wx.NewId()
55        self.menu1.AppendCheckItem(id3, "park") 
56        wx.EVT_MENU(owner, id3, self._onset_engine)
57       
58        #menu for model
59        menu2 = wx.Menu()
60   
61        self.menu_mng.populate_menu(menu2, owner)
62        id2 = wx.NewId()
63        owner.Bind(models.EVT_MODEL,self._on_model_menu)
64        #owner.Bind(modelpage.EVT_MODEL,self._on_model_menu)
65        self.fit_panel.set_owner(owner)
66        self.fit_panel.set_model_list(self.menu_mng.get_model_list())
67        owner.Bind(fitpage1D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
68        owner.Bind(fitpage2D.EVT_MODEL_BOX,self._on_model_panel)
69        #create  menubar items
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        """
78        from helpDialog import  HelpWindow
79        dialog = HelpWindow(None, -1, 'HelpWindow')
80        if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
81            pass
82        dialog.Destroy()
83       
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:
93            if item.__class__.__name__ is "Data2D":
94                return [["Select data  for Fitting",\
95                          "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
96            else:
97                if item.name==graph.selected_plottable and\
98                 item.__class__.__name__ is  "Data1D":
99                    return [["Select data  for Fitting", \
100                             "Dialog with fitting parameters ", self._onSelect]] 
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
117        self.page_finder = {}
118        #index number to create random model name
119        self.index_model = 0
120        #create the fitting panel
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:
155            if item.name == self.panel.graph.selected_plottable or\
156                 item.__class__.__name__ is "Data2D":
157                #find a name for the page created for notebook
158                try:
159                    page, model_name = self.fit_panel.add_fit_page(item)
160                    # add data associated to the page created
161                   
162                    if page !=None:   
163                       
164                        #create a fitproblem storing all link to data,model,page creation
165                        self.page_finder[page]= FitProblem()
166                        self.page_finder[page].save_model_name(model_name) 
167                        self.page_finder[page].add_data(item)
168                except:
169                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Creating Fit page: %s"\
170                    %sys.exc_value))
171    def schedule_for_fit(self,value=0,fitproblem =None): 
172        """
173       
174        """   
175        if fitproblem !=None:
176            fitproblem.schedule_tofit(value)
177        else:
178            current_pg=self.fit_panel.get_current_page() 
179            for page, val in self.page_finder.iteritems():
180                if page ==current_pg :
181                    val.schedule_tofit(value)
182                    break
183                     
184                   
185    def get_page_finder(self):
186        """ @return self.page_finder used also by simfitpage.py""" 
187        return self.page_finder
188   
189   
190    def set_page_finder(self,modelname,names,values):
191        """
192             Used by simfitpage.py to reset a parameter given the string constrainst.
193             @param modelname: the name ot the model for with the parameter has to reset
194             @param value: can be a string in this case.
195             @param names: the paramter name
196             @note: expecting park used for fit.
197        """ 
198        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
199        for page, value in self.page_finder.iteritems():
200            if page != sim_page:
201                list=value.get_model()
202                model=list[0]
203                #print "fitting",model.name,modelname
204                if model.name== modelname:
205                    value.set_model_param(names,values)
206                    break
207
208   
209                           
210    def split_string(self,item): 
211        """
212            receive a word containing dot and split it. used to split parameterset
213            name into model name and parameter name example:
214            paramaterset (item) = M1.A
215            @return model_name =M1 , parameter name =A
216        """
217        if string.find(item,".")!=-1:
218            param_names= re.split("\.",item)
219            model_name=param_names[0]
220            param_name=param_names[1] 
221            return model_name,param_name
222       
223       
224    def _single_fit_completed(self,result,pars,cpage,qmin,qmax,ymin=None, ymax=None):
225        """
226            Display fit result on one page of the notebook.
227            @param result: result of fit
228            @param pars: list of names of parameters fitted
229            @param current_pg: the page where information will be displayed
230            @param qmin: the minimum value of x to replot the model
231            @param qmax: the maximum value of x to replot model
232         
233        """
234        try:
235            for page, value in self.page_finder.iteritems():
236                if page==cpage :
237                    #fitdata = value.get_data()
238                    list = value.get_model()
239                    model= list[0]
240                    break
241            i = 0
242#            print "fitting: single fit pars ", pars
243            for name in pars:
244                if result.pvec.__class__==numpy.float64:
245                    model.setParam(name,result.pvec)
246                else:
247                    model.setParam(name,result.pvec[i])
248#                    print "fitting: single fit", name, result.pvec[i]
249                    i += 1
250#            print "fitting result : chisqr",result.fitness
251#            print "fitting result : pvec",result.pvec
252#            print "fitting result : stderr",result.stderr
253           
254            cpage.onsetValues(result.fitness, result.pvec,result.stderr)
255            self.plot_helper(currpage=cpage,qmin=qmin,qmax=qmax,ymin=ymin, ymax=ymax)
256        except:
257            raise
258            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
259           
260       
261    def _simul_fit_completed(self,result,qmin,qmax,ymin=None, ymax=None):
262        """
263            Parameter estimation completed,
264            display the results to the user
265            @param alpha: estimated best alpha
266            @param elapsed: computation time
267        """
268        try:
269            for page, value in self.page_finder.iteritems():
270                if value.get_scheduled()==1:
271                    #fitdata = value.get_data()
272                    list = value.get_model()
273                    model= list[0]
274                   
275                    small_out = []
276                    small_cov = []
277                    i = 0
278                    #Separate result in to data corresponding to each page
279                    for p in result.parameters:
280                        model_name,param_name = self.split_string(p.name) 
281                        if model.name == model_name:
282                            small_out.append(p.value )
283                            small_cov.append(p.stderr)
284                            model.setParam(param_name,p.value) 
285                    # Display result on each page
286                    page.onsetValues(result.fitness, small_out,small_cov)
287                    #Replot model
288                    self.plot_helper(currpage= page,qmin= qmin,qmax= qmax,ymin=ymin, ymax=ymax) 
289        except:
290             wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
291           
292   
293    def _on_single_fit(self,id=None,qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
294        """
295            perform fit for the  current page  and return chisqr,out and cov
296            @param engineName: type of fit to be performed
297            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
298            @param model: model to fit
299           
300        """
301        #print "in single fitting"
302        #set an engine to perform fit
303        from sans.fit.Fitting import Fit
304        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
305        #Setting an id to store model and data in fit engine
306        if id==None:
307            id=0
308        self.id = id
309        page_fitted=None
310        fit_problem=None
311        #Get information (model , data) related to the page on
312        #with the fit will be perform
313        #current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
314        #simul_pg=self.fit_panel.get_page(0)
315           
316        for page, value in self.page_finder.iteritems():
317            if  value.get_scheduled() ==1 :
318                metadata = value.get_data()
319                list=value.get_model()
320                model=list[0]
321                smearer= value.get_smearer()
322                #Create list of parameters for fitting used
323                pars=[]
324                templist=[]
325                try:
326                    #templist=current_pg.get_param_list()
327                    templist=page.get_param_list()
328                    for element in templist:
329                        pars.append(str(element[0].GetLabelText()))
330                    pars.sort()
331                    #Do the single fit
332                    self.fitter.set_model(Model(model), self.id, pars) 
333                   
334                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,smearer, qmin,qmax)
335                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
336                    page_fitted=page
337                    self.id+=1
338                    self.schedule_for_fit( 0,value) 
339                except:
340                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
341                    return
342                # make sure to keep an alphabetic order
343                #of parameter names in the list     
344        try:
345            result=self.fitter.fit()
346            #self._single_fit_completed(result,pars,current_pg,qmin,qmax)
347            #print "single_fit: result",result.fitness,result.pvec,result.stderr
348            #self._single_fit_completed(result,pars,page,qmin,qmax)
349            self._single_fit_completed(result,pars,page_fitted,qmin,qmax,ymin,ymax)
350        except:
351            raise
352            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Single Fit error: %s" % sys.exc_value))
353            return
354         
355    def _on_simul_fit(self, id=None,qmin=None,qmax=None, ymin=None, ymax=None):
356        """
357            perform fit for all the pages selected on simpage and return chisqr,out and cov
358            @param engineName: type of fit to be performed
359            @param id: unique id corresponding to a fit problem(model, set of data)
360             in park_integration
361            @param model: model to fit
362           
363        """
364        #set an engine to perform fit
365        from sans.fit.Fitting import Fit
366        self.fitter= Fit(self._fit_engine)
367       
368        #Setting an id to store model and data
369        if id==None:
370             id = 0
371        self.id = id
372       
373        for page, value in self.page_finder.iteritems():
374            try:
375                if value.get_scheduled()==1:
376                    metadata = value.get_data()
377                    list = value.get_model()
378                    model= list[0]
379                    #Create dictionary of parameters for fitting used
380                    pars = []
381                    templist = []
382                    templist = page.get_param_list()
383                    for element in templist:
384                        try:
385                            name = str(element[0].GetLabelText())
386                            pars.append(name)
387                        except:
388                            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
389                            return
390                    new_model=Model(model)
391                    param=value.get_model_param()
392                   
393                    if len(param)>0:
394                        for item in param:
395                            param_value = item[1]
396                            param_name = item[0]
397                            #print "fitting ", param,param_name, param_value
398                           
399                            #new_model.set( model.getParam(param_name[0])= param_value)
400                            #new_model.set( exec"%s=%s"%(param_name[0], param_value))
401                            #new_model.set( exec "%s"%(param_nam) = param_value)
402                            new_model.parameterset[ param_name].set( param_value )
403                           
404                    self.fitter.set_model(new_model, self.id, pars) 
405                    self.fitter.set_data(metadata,self.id,qmin,qmax,ymin,ymax)
406                    self.fitter.select_problem_for_fit(Uid=self.id,value=value.get_scheduled())
407                    self.id += 1 
408            except:
409                wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Fitting error: %s" % sys.exc_value))
410                return 
411        #Do the simultaneous fit
412        try:
413            result=self.fitter.fit()
414            self._simul_fit_completed(result,qmin,qmax,ymin,ymax)
415        except:
416            wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Simultaneous Fitting error: %s" % sys.exc_value))
417            return
418       
419       
420    def _onset_engine(self,event):
421        """ set engine to scipy"""
422        if self._fit_engine== 'park':
423            self._on_change_engine('scipy')
424        else:
425            self._on_change_engine('park')
426        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Engine set to: %s" % self._fit_engine))
427 
428   
429    def _on_change_engine(self, engine='park'):
430        """
431            Allow to select the type of engine to perform fit
432            @param engine: the key work of the engine
433        """
434        self._fit_engine = engine
435   
436   
437    def _on_model_panel(self, evt):
438        """
439            react to model selection on any combo box or model menu.plot the model 
440        """
441       
442        model = evt.model
443        name = evt.name
444        sim_page=self.fit_panel.get_page(0)
445        current_pg = self.fit_panel.get_current_page() 
446        selected_page = self.fit_panel.get_selected_page()
447        if current_pg != sim_page:
448            current_pg.set_panel(model)
449            model.name = self.page_finder[current_pg].get_name()
450            try:
451                metadata=self.page_finder[current_pg].get_data()
452                M_name=model.name+"= "+name+"("+metadata.group_id+")"
453            except:
454                M_name=model.name+"= "+name
455            #model.name="M"+str(self.index_model)
456            self.index_model += 1 
457            # save model name
458           
459            # save the name containing the data name with the appropriate model
460            self.page_finder[current_pg].set_model(model,M_name)
461            self.plot_helper(currpage= current_pg,qmin= None,qmax= None)
462            sim_page.add_model(self.page_finder)
463       
464    def  set_smearer(self,smearer):     
465         current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
466         self.page_finder[current_pg].set_smearer(smearer)
467         
468    def redraw_model(self,qmin= None,qmax= None):
469        """
470            Draw a theory according to model changes or data range.
471            @param qmin: the minimum value plotted for theory
472            @param qmax: the maximum value plotted for theory
473        """
474        current_pg=self.fit_panel.get_current_page()
475        for page, value in self.page_finder.iteritems():
476            if page ==current_pg :
477                break 
478        self.plot_helper(currpage=page,qmin= qmin,qmax= qmax)
479       
480    def plot_helper(self,currpage,qmin=None,qmax=None,ymin=None,ymax=None):
481        """
482            Plot a theory given a model and data
483            @param model: the model from where the theory is derived
484            @param currpage: page in a dictionary referring to some data
485        """
486        if self.fit_panel.get_page_count() >1:
487            for page in self.page_finder.iterkeys():
488                if  page==currpage : 
489                    data=self.page_finder[page].get_data()
490                    list=self.page_finder[page].get_model()
491                    model=list[0]
492                    break 
493           
494            if data!=None and data.__class__.__name__ != 'Data2D':
495                theory = Theory1D(x=[], y=[])
496                theory.name = model.name
497                theory.group_id = data.group_id
498                theory.id = "Model"
499                x_name, x_units = data.get_xaxis() 
500                y_name, y_units = data.get_yaxis() 
501                theory.xaxis(x_name, x_units)
502                theory.yaxis(y_name, y_units)
503                if qmin == None :
504                   qmin = min(data.x)
505                if qmax == None :
506                    qmax = max(data.x)
507                try:
508                    tempx = qmin
509                    tempy = model.run(qmin)
510                    theory.x.append(tempx)
511                    theory.y.append(tempy)
512                except :
513                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
514                        skipping point x %g %s" %(qmin, sys.exc_value)))
515                           
516                for i in range(len(data.x)):
517                    try:
518                        if data.x[i]> qmin and data.x[i]< qmax:
519                            tempx = data.x[i]
520                            tempy = model.run(tempx)
521                            theory.x.append(tempx) 
522                            theory.y.append(tempy)
523                           
524                    except:
525                        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
526                        skipping point x %g %s" %(data.x[i], sys.exc_value)))   
527                try:
528                    tempx = qmax
529                    tempy = model.run(qmax)
530                    theory.x.append(tempx)
531                    theory.y.append(tempy)
532                except:
533                    wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="fitting \
534                        skipping point x %g %s" %(qmax, sys.exc_value)))
535               
536            else:
537                theory=Data2D(data.data, data.err_data)
538                theory.name= model.name
539                theory.id= "Model"
540                theory.group_id= "Model"+data.name
541                theory.x_bins= data.x_bins
542                theory.y_bins= data.y_bins
543                tempy=[]
544                if qmin==None:
545                    qmin=data.xmin
546                if qmax==None:
547                    qmax=data.xmax
548                if ymin==None:
549                    ymin=data.ymin
550                if ymax==None:
551                    ymax=data.ymax
552                   
553                theory.data = numpy.zeros((len(data.y_bins),len(data.x_bins)))
554                for i in range(len(data.y_bins)):
555                    if data.y_bins[i]>= ymin and data.y_bins[i]<= ymax:
556                        for j in range(len(data.x_bins)):
557                            if data.x_bins[i]>= qmin and data.x_bins[i]<= qmax:
558                                theory.data[j][i]=model.runXY([data.x_bins[j],data.y_bins[i]])
559               
560                #print "fitting : plot_helper:", theory.image
561                #print data.image
562                #print "fitting : plot_helper:",theory.image
563                theory.detector= data.detector
564                theory.source= data.source
565                theory.zmin= data.zmin
566                theory.zmax= data.zmax
567                theory.xmin= qmin
568                theory.xmax= qmax
569                theory.ymin= ymin
570                theory.ymax= ymax
571       
572        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory,
573                                                title="Analytical model %s"%str(data.name)))
574       
575       
576    def _on_model_menu(self, evt):
577        """
578            Plot a theory from a model selected from the menu
579        """
580        name = evt.model.__name__
581        if hasattr(evt.model, "name"):
582            name = evt.model.name
583        model=evt.model()
584        #name="Model View"
585        #print "mon menu",model.name
586        description=model.description
587        #self.fit_panel.add_model_page(model,description,name) 
588   
589        self.draw_model(model=model,name=name)
590       
591    def draw_model(self,model,name ,description=None,enable1D=True, enable2D=False,qmin=None, qmax=None,qstep=None):
592        """
593             draw model with default data value
594        """
595       
596        self.fit_panel.add_model_page(model=model,description=model.description,page_title=name) 
597        self._draw_model2D(model=model,
598                           description=model.description,
599                           enable2D= enable2D,
600                           qmin=qmin,
601                           qmax=qmax,
602                           qstep=qstep)
603        self._draw_model1D(model,name,model.description, enable1D,qmin,qmax, qstep)
604       
605    def _draw_model1D(self,model,name,description=None, enable1D=True,qmin=None,qmax=None, qstep=None):
606       
607        if enable1D:
608            if qmin==None:
609                qmin= 0.001
610            if qmax==None:
611                qmax= 1.0
612            if qstep ==None:
613                qstep =100
614           
615            #print "x in data1D",qmin,qmax
616            #x = numpy.arange(qmin, qmax, qstep) 
617            x=  numpy.linspace(start= qmin,
618                               stop= qmax,
619                               num= qstep,
620                               endpoint=True
621                               )     
622            xlen= len(x)
623            y = numpy.zeros(xlen)
624            if not enable1D:
625                for i in range(xlen):
626                    y[i] = model.run(x[i])
627               
628                try:
629                    new_plot = Theory1D(x, y)
630                    new_plot.name = name
631                    new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
632                    new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
633                    new_plot.id = "Model"
634                    new_plot.group_id ="Model"
635                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot, title="Analytical model 1D"))
636                   
637                except:
638                    raise
639            else:
640                for i in range(xlen):
641                    y[i] = model.run(x[i])
642                #print x, y   
643                try:
644                    new_plot = Theory1D(x, y)
645                    new_plot.name = name
646                    new_plot.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}')
647                    new_plot.yaxis("\\rm{Intensity} ","cm^{-1}")
648                    new_plot.id ="Model"
649                    new_plot.group_id ="Model"
650                    wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=new_plot,
651                                     title="Analytical model 1D " ))
652                   
653                except:
654                    raise
655    def update(self, output):
656        print "Got an update"
657   
658    def complete(self, output, elapsed, model, qmin, qmax):
659        #printEVT("Calc complete in %g sec" % elapsed)
660        wx.PostEvent(self.parent, StatusEvent(status="Calc \
661        complete in %g sec" % elapsed))
662        #print "complete",output, model,qmin, qmax
663        data = output
664        theory= Data2D(data)
665        #print data.detector
666        #theory.detector= data.detector
667        from DataLoader.data_info import Detector, Source
668       
669        detector = Detector()
670        theory.detector=[]
671        theory.detector.append(detector)
672           
673        theory.detector[0].pixel_size.x= 5.0
674        theory.detector[0].pixel_size.y= 5.0
675        theory.source= Source()
676        theory.source.wavelength= 8.4
677        theory.detector[0].beam_center.x= 0
678        theory.detector[0].beam_center.y= 0
679        theory.detector[0].distance= 13705.0
680       
681        theory.name= model.name
682        theory.group_id ="Model"
683        theory.id ="Model"
684        theory.xmin= -qmax
685        theory.xmax= qmax
686        theory.ymin= -qmax
687        theory.ymax= qmax
688        print "model draw comptele xmax",theory.xmax
689        wx.PostEvent(self.parent, NewPlotEvent(plot=theory,
690                         title="Analytical model 2D %s" %str(model.name)))
691         
692       
693         
694    def _draw_model2D(self,model,description=None, enable2D=False,qmin=None,qmax=None, qstep=None):
695        if qmin==None:
696            qmin= 0.0
697        if qmax==None:
698            qmax= 0.05
699        if qstep ==None:
700            qstep =100
701       
702        x=  numpy.linspace(start= -1*qmax,
703                               stop= qmax,
704                               num= qstep,
705                               endpoint=True ) 
706        y = numpy.linspace(start= -1*qmax,
707                               stop= qmax,
708                               num= qstep,
709                               endpoint=True )
710       
711        lx = len(x)
712        #print x
713        data=numpy.zeros([len(x),len(y)])
714        self.model= model
715        if enable2D:
716            from model_thread import Calc2D
717            self.calc_thread = Calc2D(parent =self.parent,x=x,
718                                       y=y,model= self.model, 
719                                       qmin=qmin,
720                                       qmax=qmax,
721                            completefn=self.complete,
722                            updatefn=self.update)
723            self.calc_thread.queue()
724            self.calc_thread.ready(2.5)
725           
726   
727if __name__ == "__main__":
728    i = Plugin()
729   
730   
731   
732   
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.