source: sasview/src/sas/sasgui/perspectives/fitting/model_thread.py @ ba8d326

ESS_GUIESS_GUI_DocsESS_GUI_batch_fittingESS_GUI_bumps_abstractionESS_GUI_iss1116ESS_GUI_iss879ESS_GUI_iss959ESS_GUI_openclESS_GUI_orderingESS_GUI_sync_sascalcmagnetic_scattrelease-4.2.2ticket-1009ticket-1094-headlessticket-1242-2d-resolutionticket-1243ticket-1249ticket885unittest-saveload
Last change on this file since ba8d326 was ba8d326, checked in by Paul Kienzle <pkienzle@…>, 7 years ago

code cleanup

  • Property mode set to 100644
File size: 10.0 KB
Line 
1"""
2Calculation thread for modeling
3"""
4
5import time
6import numpy as np
7import math
8from sas.sascalc.data_util.calcthread import CalcThread
9from sas.sascalc.fit.MultiplicationModel import MultiplicationModel
10
11class Calc2D(CalcThread):
12    """
13    Compute 2D model
14    This calculation assumes a 2-fold symmetry of the model
15    where points are computed for one half of the detector
16    and I(qx, qy) = I(-qx, -qy) is assumed.
17    """
18    def __init__(self, data, model, smearer, qmin, qmax, page_id,
19                 state=None,
20                 weight=None,
21                 fid=None,
22                 toggle_mode_on=False,
23                 completefn=None,
24                 updatefn=None,
25                 update_chisqr=True,
26                 source='model',
27                 yieldtime=0.04,
28                 worktime=0.04,
29                 exception_handler=None,
30                ):
31        CalcThread.__init__(self, completefn, updatefn, yieldtime, worktime,
32                            exception_handler=exception_handler)
33        self.qmin = qmin
34        self.qmax = qmax
35        self.weight = weight
36        self.fid = fid
37        #self.qstep = qstep
38        self.toggle_mode_on = toggle_mode_on
39        self.data = data
40        self.page_id = page_id
41        self.state = None
42        # the model on to calculate
43        self.model = model
44        self.smearer = smearer
45        self.starttime = 0
46        self.update_chisqr = update_chisqr
47        self.source = source
48
49    def compute(self):
50        """
51        Compute the data given a model function
52        """
53        self.starttime = time.time()
54        # Determine appropriate q range
55        if self.qmin is None:
56            self.qmin = 0
57        if self.qmax is None:
58            if self.data is not None:
59                newx = max(math.fabs(self.data.xmax), math.fabs(self.data.xmin))
60                newy = max(math.fabs(self.data.ymax), math.fabs(self.data.ymin))
61                self.qmax = math.sqrt(newx**2 + newy**2)
62
63        if self.data is None:
64            msg = "Compute Calc2D receive data = %s.\n" % str(self.data)
65            raise ValueError, msg
66
67        # Define matrix where data will be plotted
68        radius = np.sqrt(self.data.qx_data**2 + self.data.qy_data**2)
69
70        # For theory, qmax is based on 1d qmax
71        # so that must be mulitified by sqrt(2) to get actual max for 2d
72        index_model = (self.qmin <= radius) & (radius <= self.qmax)
73        index_model &= self.data.mask
74        index_model &= np.isfinite(self.data.data)
75
76        if self.smearer is not None:
77            # Set smearer w/ data, model and index.
78            fn = self.smearer
79            fn.set_model(self.model)
80            fn.set_index(index_model)
81            # Calculate smeared Intensity
82            #(by Gaussian averaging): DataLoader/smearing2d/Smearer2D()
83            value = fn.get_value()
84        else:
85            # calculation w/o smearing
86            value = self.model.evalDistribution([
87                self.data.qx_data[index_model],
88                self.data.qy_data[index_model]
89            ])
90        output = np.zeros(len(self.data.qx_data))
91        # output default is None
92        # This method is to distinguish between masked
93        #point(nan) and data point = 0.
94        output = output / output
95        # set value for self.mask==True, else still None to Plottools
96        output[index_model] = value
97        elapsed = time.time() - self.starttime
98        self.complete(image=output,
99                      data=self.data,
100                      page_id=self.page_id,
101                      model=self.model,
102                      state=self.state,
103                      toggle_mode_on=self.toggle_mode_on,
104                      elapsed=elapsed,
105                      index=index_model,
106                      fid=self.fid,
107                      qmin=self.qmin,
108                      qmax=self.qmax,
109                      weight=self.weight,
110                      #qstep=self.qstep,
111                      update_chisqr=self.update_chisqr,
112                      source=self.source)
113
114
115class Calc1D(CalcThread):
116    """
117    Compute 1D data
118    """
119    def __init__(self, model,
120                 page_id,
121                 data,
122                 fid=None,
123                 qmin=None,
124                 qmax=None,
125                 weight=None,
126                 smearer=None,
127                 toggle_mode_on=False,
128                 state=None,
129                 completefn=None,
130                 update_chisqr=True,
131                 source='model',
132                 updatefn=None,
133                 yieldtime=0.01,
134                 worktime=0.01,
135                 exception_handler=None,
136                ):
137        """
138        """
139        CalcThread.__init__(self, completefn, updatefn, yieldtime, worktime,
140                            exception_handler=exception_handler)
141        self.fid = fid
142        self.data = data
143        self.qmin = qmin
144        self.qmax = qmax
145        self.model = model
146        self.weight = weight
147        self.toggle_mode_on = toggle_mode_on
148        self.state = state
149        self.page_id = page_id
150        self.smearer = smearer
151        self.starttime = 0
152        self.update_chisqr = update_chisqr
153        self.source = source
154        self.out = None
155        self.index = None
156
157    def compute(self):
158        """
159        Compute model 1d value given qmin , qmax , x value
160        """
161        self.starttime = time.time()
162        output = np.zeros((len(self.data.x)))
163        index = (self.qmin <= self.data.x) & (self.data.x <= self.qmax)
164
165        # If we use a smearer, also return the unsmeared model
166        unsmeared_output = None
167        unsmeared_data = None
168        unsmeared_error = None
169        ##smearer the ouput of the plot
170        if self.smearer is not None:
171            first_bin, last_bin = self.smearer.get_bin_range(self.qmin,
172                                                             self.qmax)
173            mask = self.data.x[first_bin:last_bin+1]
174            unsmeared_output = np.zeros((len(self.data.x)))
175            unsmeared_output[first_bin:last_bin+1] = self.model.evalDistribution(mask)
176            self.smearer.model = self.model
177            output = self.smearer(unsmeared_output, first_bin, last_bin)
178
179            # Rescale data to unsmeared model
180            # Check that the arrays are compatible. If we only have a model but no data,
181            # the length of data.y will be zero.
182            if isinstance(self.data.y, np.ndarray) and output.shape == self.data.y.shape:
183                unsmeared_data = np.zeros((len(self.data.x)))
184                unsmeared_error = np.zeros((len(self.data.x)))
185                unsmeared_data[first_bin:last_bin+1] = self.data.y[first_bin:last_bin+1]\
186                                                        * unsmeared_output[first_bin:last_bin+1]\
187                                                        / output[first_bin:last_bin+1]
188                unsmeared_error[first_bin:last_bin+1] = self.data.dy[first_bin:last_bin+1]\
189                                                        * unsmeared_output[first_bin:last_bin+1]\
190                                                        / output[first_bin:last_bin+1]
191                unsmeared_output = unsmeared_output[index]
192                unsmeared_data = unsmeared_data[index]
193                unsmeared_error = unsmeared_error
194        else:
195            output[index] = self.model.evalDistribution(self.data.x[index])
196
197        sq_values = None
198        pq_values = None
199        s_model = None
200        p_model = None
201        if isinstance(self.model, MultiplicationModel):
202            s_model = self.model.s_model
203            p_model = self.model.p_model
204        elif hasattr(self.model, "get_composition_models"):
205            p_model, s_model = self.model.get_composition_models()
206
207        if p_model is not None and s_model is not None:
208            sq_values = np.zeros((len(self.data.x)))
209            pq_values = np.zeros((len(self.data.x)))
210            sq_values[index] = s_model.evalDistribution(self.data.x[index])
211            pq_values[index] = p_model.evalDistribution(self.data.x[index])
212
213        elapsed = time.time() - self.starttime
214
215        self.complete(x=self.data.x[index], y=output[index],
216                      page_id=self.page_id,
217                      state=self.state,
218                      weight=self.weight,
219                      fid=self.fid,
220                      toggle_mode_on=self.toggle_mode_on,
221                      elapsed=elapsed, index=index, model=self.model,
222                      data=self.data,
223                      update_chisqr=self.update_chisqr,
224                      source=self.source,
225                      unsmeared_model=unsmeared_output,
226                      unsmeared_data=unsmeared_data,
227                      unsmeared_error=unsmeared_error,
228                      pq_model=pq_values,
229                      sq_model=sq_values)
230
231    def results(self):
232        """
233        Send resuts of the computation
234        """
235        return [self.out, self.index]
236
237"""
238Example: ::
239
240    class CalcCommandline:
241        def __init__(self, n=20000):
242            #print thread.get_ident()
243            from sas.models.CylinderModel import CylinderModel
244
245            model = CylinderModel()
246
247
248            print model.runXY([0.01, 0.02])
249
250            qmax = 0.01
251            qstep = 0.0001
252            self.done = False
253
254            x = numpy.arange(-qmax, qmax+qstep*0.01, qstep)
255            y = numpy.arange(-qmax, qmax+qstep*0.01, qstep)
256
257
258            calc_thread_2D = Calc2D(x, y, None, model.clone(),None,
259                                    -qmax, qmax,qstep,
260                                            completefn=self.complete,
261                                            updatefn=self.update ,
262                                            yieldtime=0.0)
263
264            calc_thread_2D.queue()
265            calc_thread_2D.ready(2.5)
266
267            while not self.done:
268                time.sleep(1)
269
270        def update(self,output):
271            print "update"
272
273        def complete(self, image, data, model, elapsed, qmin, qmax,index, qstep ):
274            print "complete"
275            self.done = True
276
277    if __name__ == "__main__":
278        CalcCommandline()
279"""
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.