source: sasview/theoryview/perspectives/theory/model_thread.py @ 000b025

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 000b025 was f53444be, checked in by Gervaise Alina <gervyh@…>, 14 years ago

remove reference of guicomm

  • Property mode set to 100644
File size: 6.5 KB
Line 
1
2import time
3import sys
4import numpy
5import math
6from data_util.calcthread import CalcThread
7
8class Calc2D(CalcThread):
9    """
10    Compute 2D model
11    This calculation assumes a 2-fold symmetry of the model
12    where points are computed for one half of the detector
13    and I(qx, qy) = I(-qx, -qy) is assumed.
14   
15    """
16   
17    def __init__(self, x, y, data,model,qmin, qmax,qstep,
18                 completefn = None,
19                 updatefn   = None,
20                 yieldtime  = 0.01,
21                 worktime   = 0.01
22                 ):
23        CalcThread.__init__(self,completefn,
24                 updatefn,
25                 yieldtime,
26                 worktime)
27        self.qmin= qmin
28        self.qmax= qmax
29        self.qstep= qstep
30
31        self.x = x
32        self.y = y
33        self.data= data
34        self.model = model
35        self.starttime = 0 
36       
37    def compute(self):
38        """
39        Compute the data given a model function
40       
41        """
42        self.starttime = time.time()
43        # Determine appropriate q range
44        if self.qmin==None:
45            self.qmin = 0
46        if self.qmax== None:
47            if self.data !=None:
48                newx= math.pow(max(math.fabs(self.data.xmax),math.fabs(self.data.xmin)),2)
49                newy= math.pow(max(math.fabs(self.data.ymax),math.fabs(self.data.ymin)),2)
50                self.qmax=math.sqrt( newx + newy )
51       
52        if self.data != None:
53            self.I_data = self.data.data
54            self.qx_data = self.data.qx_data
55            self.qy_data = self.data.qy_data
56            self.mask    = self.data.mask
57        else:         
58            xbin =  numpy.linspace(start= -1*self.qmax,
59                                   stop= self.qmax,
60                                   num= self.qstep,
61                                   endpoint=True ) 
62            ybin = numpy.linspace(start= -1*self.qmax,
63                                   stop= self.qmax,
64                                   num= self.qstep,
65                                   endpoint=True )           
66           
67            new_xbin = numpy.tile(xbin, (len(ybin),1))
68            new_ybin = numpy.tile(ybin, (len(xbin),1))
69            new_ybin = new_ybin.swapaxes(0,1)
70            new_xbin = new_xbin.flatten()
71            new_ybin = new_ybin.flatten()
72            self.qy_data = new_ybin
73            self.qx_data = new_xbin
74            # fake data
75            self.I_data = numpy.ones(len(self.qx_data))
76           
77            self.mask = numpy.ones(len(self.qx_data),dtype=bool)
78           
79        # Define matrix where data will be plotted   
80        radius= numpy.sqrt( self.qx_data*self.qx_data + self.qy_data*self.qy_data )
81        index_data= (self.qmin<= radius)&(self.mask)
82       
83        # For theory, qmax is based on 1d qmax
84        # so that must be mulitified by sqrt(2) to get actual max for 2d
85        index_model = ((self.qmin <= radius)&(radius<= self.qmax))
86        self.mask = (index_model)&(self.mask)
87        self.mask = (self.mask)&(numpy.isfinite(self.I_data))
88        if self.data ==None:
89            # Only qmin value will be consider for the detector
90            self.mask = index_data 
91             
92        value = self.model.evalDistribution([self.qx_data[self.mask],self.qy_data[self.mask]] )
93
94        output = numpy.zeros(len(self.mask))
95               
96        # output default is None
97        # This method is to distinguish between masked point and data point = 0.
98        output = output/output
99        # set value for self.mask==True, else still None to Plottools
100        output[self.mask] = value
101
102        elapsed = time.time()-self.starttime
103        self.complete( image = output,
104                       data = self.data , 
105                       model = self.model,
106                       elapsed = elapsed,
107                       qmin = self.qmin,
108                       qmax = self.qmax,
109                       qstep = self.qstep )
110       
111class Calc1D(CalcThread):
112    """
113    Compute 1D data
114   
115    """
116   
117    def __init__(self, x, model,
118                 data=None,
119                 qmin=None,
120                 qmax=None,
121                 smearer=None,
122                 completefn = None,
123                 updatefn   = None,
124                 yieldtime  = 0.01,
125                 worktime   = 0.01
126                 ):
127        CalcThread.__init__(self,completefn,
128                 updatefn,
129                 yieldtime,
130                 worktime)
131        self.x = numpy.array(x)
132        self.data= data
133        self.qmin= qmin
134        self.qmax= qmax
135        self.model = model
136        self.smearer= smearer
137        self.starttime = 0
138       
139    def compute(self):
140        """
141        Compute model 1d value given qmin , qmax , x value
142       
143        """
144       
145        self.starttime = time.time()
146        output = numpy.zeros((len(self.x)))
147        index= (self.qmin <= self.x)& (self.x <= self.qmax)
148     
149        ##smearer the ouput of the plot   
150        if self.smearer!=None:
151            first_bin, last_bin = self.smearer.get_bin_range(self.qmin, self.qmax)
152            output[first_bin:last_bin] = self.model.evalDistribution(self.x[first_bin:last_bin])
153            output = self.smearer(output, first_bin, last_bin) 
154        else:
155            output[index] = self.model.evalDistribution(self.x[index])
156         
157        elapsed = time.time()-self.starttime
158       
159        self.complete(x= self.x[index], y= output[index], 
160                      elapsed=elapsed, model= self.model, data=self.data)
161"""
162Example of use of Calc2D ::
163
164class CalcCommandline:
165   
166    def __init__(self, n=20000):
167        #print thread.get_ident()
168        from sans.models.CylinderModel import CylinderModel
169       
170        model = CylinderModel()
171        print model.runXY([0.01, 0.02])
172       
173        qmax = 0.01
174        qstep = 0.0001
175        self.done = False
176       
177        x = numpy.arange(-qmax, qmax+qstep*0.01, qstep)
178        y = numpy.arange(-qmax, qmax+qstep*0.01, qstep)
179   
180        calc_thread_2D = Calc2D(x, y, None, model.clone(),-qmax, qmax,qstep,
181                                        completefn=self.complete,
182                                        updatefn=self.update ,
183                                        yieldtime=0.0)
184     
185        calc_thread_2D.queue()
186        calc_thread_2D.ready(2.5)
187       
188        while not self.done:
189            time.sleep(1)
190
191    def update(self,output):
192        print "update"
193
194    def complete(self, image, data, model, elapsed, qmin, qmax, qstep ):
195        print "complete"
196        self.done = True
197
198if __name__ == "__main__":
199    CalcCommandline()
200   
201""" 
202
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.