source: sasview/src/sas/sascalc/dataloader/readers/red2d_reader.py @ 7fb471d

ESS_GUIESS_GUI_DocsESS_GUI_batch_fittingESS_GUI_bumps_abstractionESS_GUI_iss1116ESS_GUI_iss879ESS_GUI_iss959ESS_GUI_openclESS_GUI_orderingESS_GUI_sync_sascalc
Last change on this file since 7fb471d was c8321cfc, checked in by Paul Kienzle <pkienzle@…>, 7 years ago

support red2d reader in python 3
  • Property mode set to 100644
File size: 11.6 KB
Line 
1"""
2    TXT/IGOR 2D Q Map file reader
3"""
4#####################################################################
5#This software was developed by the University of Tennessee as part of the
6#Distributed Data Analysis of Neutron Scattering Experiments (DANSE)
7#project funded by the US National Science Foundation.
8#See the license text in license.txt
9#copyright 2008, University of Tennessee
10######################################################################
11import os
12import math
13import time
14
15import numpy as np
16
17from sas.sascalc.data_util.nxsunit import Converter
18
19from ..data_info import plottable_2D, DataInfo, Detector
20from ..file_reader_base_class import FileReader
21from ..loader_exceptions import FileContentsException
22
23
24def check_point(x_point):
25    """
26    check point validity
27    """
28    # set zero for non_floats
29    try:
30        return float(x_point)
31    except Exception:
32        return 0
33
34
35class Reader(FileReader):
36    """ Simple data reader for Igor data files """
37    ## File type
38    type_name = "IGOR/DAT 2D Q_map"
39    ## Wildcards
40    type = ["IGOR/DAT 2D file in Q_map (*.dat)|*.DAT"]
41    ## Extension
42    ext = ['.DAT', '.dat']
43
44    def write(self, filename, data):
45        """
46        Write to .dat
47
48        :param filename: file name to write
49        :param data: data2D
50        """
51        # Write the file
52        try:
53            fd = open(filename, 'w')
54            t = time.localtime()
55            time_str = time.strftime("%H:%M on %b %d %y", t)
56
57            header_str = "Data columns are Qx - Qy - I(Qx,Qy)\n\nASCII data"
58            header_str += " created at %s \n\n" % time_str
59            # simple 2D header
60            fd.write(header_str)
61            # write qx qy I values
62            for i in range(len(data.data)):
63                fd.write("%g  %g  %g\n" % (data.qx_data[i],
64                                            data.qy_data[i],
65                                           data.data[i]))
66        finally:
67            fd.close()
68
69    def get_file_contents(self):
70        # Read file
71        buf = self.readall()
72        self.f_open.close()
73        # Instantiate data object
74        self.current_dataset = plottable_2D()
75        self.current_datainfo = DataInfo()
76        self.current_datainfo.filename = os.path.basename(self.f_open.name)
77        self.current_datainfo.detector.append(Detector())
78
79        # Get content
80        data_started = False
81
82        ## Defaults
83        lines = buf.split('\n')
84        x = []
85        y = []
86
87        wavelength = None
88        distance = None
89        transmission = None
90
91        pixel_x = None
92        pixel_y = None
93
94        is_info = False
95        is_center = False
96
97        # Remove the last lines before the for loop if the lines are empty
98        # to calculate the exact number of data points
99        count = 0
100        while (len(lines[len(lines) - (count + 1)].lstrip().rstrip()) < 1):
101            del lines[len(lines) - (count + 1)]
102            count = count + 1
103
104        #Read Header and find the dimensions of 2D data
105        line_num = 0
106        # Old version NIST files: 0
107        ver = 0
108        for line in lines:
109            line_num += 1
110            ## Reading the header applies only to IGOR/NIST 2D q_map data files
111            # Find setup info line
112            if is_info:
113                is_info = False
114                line_toks = line.split()
115                # Wavelength in Angstrom
116                try:
117                    wavelength = float(line_toks[1])
118                    # Wavelength is stored in angstroms; convert if necessary
119                    if self.current_datainfo.source.wavelength_unit != 'A':
120                        conv = Converter('A')
121                        wavelength = conv(wavelength,
122                                          units=self.current_datainfo.source.wavelength_unit)
123                except Exception:
124                    pass  # Not required
125                try:
126                    distance = float(line_toks[3])
127                    # Distance is stored in meters; convert if necessary
128                    if self.current_datainfo.detector[0].distance_unit != 'm':
129                        conv = Converter('m')
130                        distance = conv(distance,
131                            units=self.current_datainfo.detector[0].distance_unit)
132                except Exception:
133                    pass  # Not required
134
135                try:
136                    transmission = float(line_toks[4])
137                except Exception:
138                    pass  # Not required
139
140            if line.count("LAMBDA") > 0:
141                is_info = True
142
143            # Find center info line
144            if is_center:
145                is_center = False
146                line_toks = line.split()
147                # Center in bin number
148                center_x = float(line_toks[0])
149                center_y = float(line_toks[1])
150
151            if line.count("BCENT") > 0:
152                is_center = True
153            # Check version
154            if line.count("Data columns") > 0:
155                if line.count("err(I)") > 0:
156                    ver = 1
157            # Find data start
158            if line.count("ASCII data") > 0:
159                data_started = True
160                continue
161
162            ## Read and get data.
163            if data_started:
164                line_toks = line.split()
165                if len(line_toks) == 0:
166                    #empty line
167                    continue
168                # the number of columns must be stayed same
169                col_num = len(line_toks)
170                break
171
172        # Make numpy array to remove header lines using index
173        lines_array = np.array(lines)
174
175        # index for lines_array
176        lines_index = np.arange(len(lines))
177
178        # get the data lines
179        data_lines = lines_array[lines_index >= (line_num - 1)]
180        # Now we get the total number of rows (i.e., # of data points)
181        row_num = len(data_lines)
182        # make it as list again to control the separators
183        data_list = " ".join(data_lines.tolist())
184        # split all data to one big list w/" "separator
185        data_list = data_list.split()
186
187        # Check if the size is consistent with data, otherwise
188        #try the tab(\t) separator
189        # (this may be removed once get the confidence
190        #the former working all cases).
191        if len(data_list) != (len(data_lines)) * col_num:
192            data_list = "\t".join(data_lines.tolist())
193            data_list = data_list.split()
194
195        # Change it(string) into float
196        #data_list = map(float,data_list)
197        data_list1 = list(map(check_point, data_list))
198
199        # numpy array form
200        data_array = np.array(data_list1)
201        # Redimesion based on the row_num and col_num,
202        #otherwise raise an error.
203        try:
204            data_point = data_array.reshape(row_num, col_num).transpose()
205        except Exception:
206            msg = "red2d_reader can't read this file: Incorrect number of data points provided."
207            raise FileContentsException(msg)
208        ## Get the all data: Let's HARDcoding; Todo find better way
209        # Defaults
210        dqx_data = np.zeros(0)
211        dqy_data = np.zeros(0)
212        err_data = np.ones(row_num)
213        qz_data = np.zeros(row_num)
214        mask = np.ones(row_num, dtype=bool)
215        # Get from the array
216        qx_data = data_point[0]
217        qy_data = data_point[1]
218        data = data_point[2]
219        if ver == 1:
220            if col_num > (2 + ver):
221                err_data = data_point[(2 + ver)]
222        if col_num > (3 + ver):
223            qz_data = data_point[(3 + ver)]
224        if col_num > (4 + ver):
225            dqx_data = data_point[(4 + ver)]
226        if col_num > (5 + ver):
227            dqy_data = data_point[(5 + ver)]
228        #if col_num > (6 + ver): mask[data_point[(6 + ver)] < 1] = False
229        q_data = np.sqrt(qx_data*qx_data+qy_data*qy_data+qz_data*qz_data)
230
231        # Extra protection(it is needed for some data files):
232        # If all mask elements are False, put all True
233        if not mask.any():
234            mask[mask == False] = True
235
236        # Store limits of the image in q space
237        xmin = np.min(qx_data)
238        xmax = np.max(qx_data)
239        ymin = np.min(qy_data)
240        ymax = np.max(qy_data)
241
242        ## calculate the range of the qx and qy_data
243        x_size = math.fabs(xmax - xmin)
244        y_size = math.fabs(ymax - ymin)
245
246        # calculate the number of pixels in the each axes
247        npix_y = math.floor(math.sqrt(len(data)))
248        npix_x = math.floor(len(data) / npix_y)
249
250        # calculate the size of bins
251        xstep = x_size / (npix_x - 1)
252        ystep = y_size / (npix_y - 1)
253
254        # store x and y axis bin centers in q space
255        x_bins = np.arange(xmin, xmax + xstep, xstep)
256        y_bins = np.arange(ymin, ymax + ystep, ystep)
257
258        # get the limits of q values
259        xmin = xmin - xstep / 2
260        xmax = xmax + xstep / 2
261        ymin = ymin - ystep / 2
262        ymax = ymax + ystep / 2
263
264        #Store data in outputs
265        #TODO: Check the lengths
266        self.current_dataset.data = data
267        if (err_data == 1).all():
268            self.current_dataset.err_data = np.sqrt(np.abs(data))
269            self.current_dataset.err_data[self.current_dataset.err_data == 0.0] = 1.0
270        else:
271            self.current_dataset.err_data = err_data
272
273        self.current_dataset.qx_data = qx_data
274        self.current_dataset.qy_data = qy_data
275        self.current_dataset.q_data = q_data
276        self.current_dataset.mask = mask
277
278        self.current_dataset.x_bins = x_bins
279        self.current_dataset.y_bins = y_bins
280
281        self.current_dataset.xmin = xmin
282        self.current_dataset.xmax = xmax
283        self.current_dataset.ymin = ymin
284        self.current_dataset.ymax = ymax
285
286        self.current_datainfo.source.wavelength = wavelength
287
288        # Store pixel size in mm
289        self.current_datainfo.detector[0].pixel_size.x = pixel_x
290        self.current_datainfo.detector[0].pixel_size.y = pixel_y
291
292        # Store the sample to detector distance
293        self.current_datainfo.detector[0].distance = distance
294
295        # optional data: if all of dq data == 0, do not pass to output
296        if len(dqx_data) == len(qx_data) and dqx_data.any() != 0:
297            # if no dqx_data, do not pass dqy_data.
298            #(1 axis dq is not supported yet).
299            if len(dqy_data) == len(qy_data) and dqy_data.any() != 0:
300                # Currently we do not support dq parr, perp.
301                # tranfer the comp. to cartesian coord. for newer version.
302                if ver != 1:
303                    diag = np.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data)
304                    cos_th = qx_data / diag
305                    sin_th = qy_data / diag
306                    self.current_dataset.dqx_data = np.sqrt((dqx_data * cos_th) * \
307                                                 (dqx_data * cos_th) \
308                                                 + (dqy_data * sin_th) * \
309                                                  (dqy_data * sin_th))
310                    self.current_dataset.dqy_data = np.sqrt((dqx_data * sin_th) * \
311                                                 (dqx_data * sin_th) \
312                                                 + (dqy_data * cos_th) * \
313                                                  (dqy_data * cos_th))
314                else:
315                    self.current_dataset.dqx_data = dqx_data
316                    self.current_dataset.dqy_data = dqy_data
317
318        # Units of axes
319        self.current_dataset.xaxis(r"\rm{Q_{x}}", 'A^{-1}')
320        self.current_dataset.yaxis(r"\rm{Q_{y}}", 'A^{-1}')
321        self.current_dataset.zaxis(r"\rm{Intensity}", "cm^{-1}")
322
323        # Store loading process information
324        self.current_datainfo.meta_data['loader'] = self.type_name
325
326        self.send_to_output()
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.