Changeset 1b001a7 in sasview for sansview/perspectives/fitting


Ignore:
Timestamp:
Aug 6, 2009 10:18:36 AM (15 years ago)
Author:
Gervaise Alina <gervyh@…>
Branches:
master, ESS_GUI, ESS_GUI_Docs, ESS_GUI_batch_fitting, ESS_GUI_bumps_abstraction, ESS_GUI_iss1116, ESS_GUI_iss879, ESS_GUI_iss959, ESS_GUI_opencl, ESS_GUI_ordering, ESS_GUI_sync_sascalc, costrafo411, magnetic_scatt, release-4.1.1, release-4.1.2, release-4.2.2, release_4.0.1, ticket-1009, ticket-1094-headless, ticket-1242-2d-resolution, ticket-1243, ticket-1249, ticket885, unittest-saveload
Children:
30d103a
Parents:
5b56b7a
Message:

using evalDistribution for plotting model

Location:
sansview/perspectives/fitting
Files:
3 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • sansview/perspectives/fitting/fitting.py

    r5612152 r1b001a7  
    12091209             
    12101210        except: 
    1211             msg= " Error occurred when drawing %s Model 2D: "%model.name 
    1212             msg+= " %s"%sys.exc_value 
    1213             wx.PostEvent( self.parent, StatusEvent(status= msg )) 
    1214             return   
     1211            raise 
     1212            #msg= " Error occurred when drawing %s Model 2D: "%model.name 
     1213            #msg+= " %s"%sys.exc_value 
     1214            #wx.PostEvent( self.parent, StatusEvent(status= msg )) 
     1215            #return   
    12151216    
    12161217    def _draw_model1D(self, model, data=None, smearer= None, 
    … …  
    12621263            return   
    12631264             
    1264     
     1265 
     1266def profile(fn, *args, **kw): 
     1267    import cProfile, pstats, os 
     1268    global call_result 
     1269    def call(): 
     1270        global call_result 
     1271        call_result = fn(*args, **kw) 
     1272    cProfile.runctx('call()', dict(call=call), {}, 'profile.out') 
     1273    stats = pstats.Stats('profile.out') 
     1274    stats.sort_stats('time') 
     1275    #stats.sort_stats('calls') 
     1276    stats.print_stats() 
     1277    os.unlink('profile.out') 
     1278    return call_result 
    12651279if __name__ == "__main__": 
    12661280    i = Plugin() 

  • sansview/perspectives/fitting/model_thread.py

    rf50330b7 r1b001a7  
    33import sys 
    44import numpy,math 
    5  
    6 class Calc2D_all(CalcThread): 
    7     """ 
    8         Compute 2D model 
    9         This calculation assumes a 2-fold symmetry of the model 
    10         where points are computed for one half of the detector 
    11         and I(qx, qy) = I(-qx, -qy) is assumed. 
    12     """ 
    13      
    14     def __init__(self, x, y, model, 
    15                  completefn = None, 
    16                  updatefn   = None, 
    17                  yieldtime  = 0.01, 
    18                  worktime   = 0.01 
    19                  ): 
    20         CalcThread.__init__(self,completefn, 
    21                  updatefn, 
    22                  yieldtime, 
    23                  worktime) 
    24          
    25         self.x = x 
    26         self.y = y 
    27         self.model = model 
    28         self.starttime = 0 
    29          
    30     def compute(self): 
    31         x = self.x 
    32         y = self.y 
    33         output = numpy.zeros((len(x),len(y))) 
    34              
    35         self.starttime = time.time() 
    36         lx = len(self.x) 
    37          
    38         #for i_x in range(int(len(self.x)/2)): 
    39         for i_x in range(len(self.x)): 
    40             if i_x%2==1: 
    41                 continue 
    42              
    43             # Check whether we need to bail out 
    44             self.update(output=output) 
    45             self.isquit() 
    46                  
    47             for i_y in range(len(self.y)): 
    48                 value = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[i_y]]) 
    49                 output[i_y][i_x] = value 
    50                 #output[lx-i_y-1][lx-i_x-1] = value 
    51                  
    52         if lx%2==1: 
    53             i_x = int(len(self.x)/2) 
    54             for i_y in range(len(self.y)): 
    55                 value = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[i_y]]) 
    56                 output[i_y][i_x] = value 
    57                  
    58         #for i_x in range(int(len(self.x)/2)): 
    59         for i_x in range(len(self.x)): 
    60             if not i_x%2==1: 
    61                 continue 
    62  
    63             # Check whether we need to bail out 
    64             self.update(output=output) 
    65             self.isquit() 
    66              
    67             for i_y in range(len(self.y)): 
    68                 value = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[i_y]]) 
    69                 output[i_y][i_x] = value 
    70                 #output[lx-i_y-1][lx-i_x-1] = value 
    71              
    72         elapsed = time.time()-self.starttime 
    73         self.complete(output=output, elapsed=elapsed) 
    74  
    755 
    766class Calc2D(CalcThread): 
    … …  
    9525        self.qmax= qmax 
    9626        self.qstep= qstep 
    97         self.x = x 
    98         self.y = y 
     27        # Reshape dimensions of x and y to call evalDistribution 
     28        self.x_array = numpy.reshape(x,[1,len(x)]) 
     29        self.y_array = numpy.reshape(y,[len(y),1]) 
     30        # Numpy array of dimensions 1 used for model.run method 
     31        self.x= numpy.array(x) 
     32        self.y= numpy.array(y) 
    9933        self.data= data 
    100         ## the model on to calculate 
     34        # the model on to calculate 
    10135        self.model = model 
    10236        self.starttime = 0   
    … …  
    10640            Compute the data given a model function 
    10741        """ 
    108       
    109         output = numpy.zeros((len(self.x),len(self.y))) 
     42        self.starttime = time.time() 
     43        # Determine appropriate q range 
    11044        if self.qmin==None: 
    11145            self.qmin = 0 
    … …  
    11549                newy= math.pow(max(math.fabs(self.data.ymax),math.fabs(self.data.ymin)),2) 
    11650                self.qmax=math.sqrt( newx + newy ) 
    117        
    118         
    119         self.starttime = time.time() 
    120         lx = len(self.x) 
     51        # Define matrix where data will be plotted         
     52        radius= numpy.sqrt(self.x_array**2 + self.y_array**2) 
     53        index_data= (self.qmin<= radius) 
     54        index_model = (self.qmin <= radius)&(radius<= self.qmax) 
     55        
     56        try: 
     57            ## receive only list of 2 numpy array  
     58            ## One must reshape to vertical and the other to horizontal 
     59            value = self.model.evalDistribution([self.y_array,self.x_array] ) 
     60            ## for data ignore the qmax  
     61            if self.data == None: 
     62                # Only qmin value will be consider for the detector 
     63                output = value *index_data   
     64            else: 
     65                # The user can define qmin and qmax for the detector 
     66                output = value*index_model 
     67        except: 
     68            ## looping trough all x and y points 
     69            output= self.compute_point()   
     70        
     71        elapsed = time.time()-self.starttime 
     72        self.complete( image = output, 
     73                       data = self.data ,  
     74                       model = self.model, 
     75                       elapsed = elapsed, 
     76                       qmin = self.qmin, 
     77                       qmax =self.qmax, 
     78                       qstep = self.qstep ) 
     79         
     80    def compute_point(self): 
     81        """ 
     82            Compute the data given a model function. Loop through each point 
     83            of x and y to compute the model 
     84            @return output : is a matrix of size x*y 
     85        """ 
     86        output = numpy.zeros((len(self.x),len(self.y))) 
     87        
    12188        for i_x in range(len(self.x)): 
    12289            # Check whether we need to bail out 
    … …  
    138105                        output[i_y][i_x] =value    
    139106                    else: 
    140                         output[i_y][i_x] =0    
    141              
    142         elapsed = time.time()-self.starttime 
    143         self.complete( image = output, 
    144                        data = self.data ,  
    145                        model = self.model, 
    146                        elapsed = elapsed, 
    147                        qmin = self.qmin, 
    148                        qmax =self.qmax, 
    149                        qstep = self.qstep ) 
    150  
    151  
    152 class Calc2D_4fold(CalcThread): 
    153     """ 
    154         Compute 2D model 
    155         This calculation assumes a 4-fold symmetry of the model. 
    156         Really is the same calculation time since we have to  
    157         calculate points for 0<phi<pi anyway. 
    158     """ 
    159      
    160     def __init__(self, x, y, model, 
    161                  completefn = None, 
    162                  updatefn   = None, 
    163                  yieldtime  = 0.01, 
    164                  worktime   = 0.01 
    165                  ): 
    166         CalcThread.__init__(self,completefn, 
    167                  updatefn, 
    168                  yieldtime, 
    169                  worktime) 
    170         self.x = x 
    171         self.y = y 
    172         self.model = model 
    173         self.starttime = 0 
    174          
    175     def compute(self): 
    176         x = self.x 
    177         y = self.y 
    178         output = numpy.zeros((len(x),len(y))) 
    179              
    180         self.starttime = time.time() 
    181         lx = len(self.x) 
    182          
    183         for i_x in range(int(len(self.x)/2)): 
    184             if i_x%2==1: 
    185                 continue 
    186              
    187             # Check whether we need to bail out 
    188             self.update(output=output) 
    189             self.isquit() 
    190                  
    191             for i_y in range(int(len(self.y)/2)): 
    192                 value1 = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[i_y]]) 
    193                 value2 = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[lx-i_y-1]]) 
    194                 output[i_y][i_x] = value1 + value2 
    195                 output[lx-i_y-1][lx-i_x-1] = value1 + value2 
    196                 output[lx-i_y-1][i_x] = value1 + value2 
    197                 output[i_y][lx-i_x-1] = value1 + value2 
    198                  
    199         if lx%2==1: 
    200             i_x = int(len(self.x)/2) 
    201             for i_y in range(int(len(self.y)/2)): 
    202                 value1 = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[i_y]]) 
    203                 value2 = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[lx-i_y-1]]) 
    204                 output[i_y][i_x] = value1 + value2 
    205                 output[lx-i_y-1][lx-i_x-1] = value1 + value2 
    206                 output[lx-i_y-1][i_x] = value1 + value2 
    207                 output[i_y][lx-i_x-1] = value1 + value2 
    208                  
    209         for i_x in range(int(len(self.x)/2)): 
    210             if not i_x%2==1: 
    211                 continue 
    212  
    213             # Check whether we need to bail out 
    214             self.update(output=output) 
    215             self.isquit() 
    216              
    217             for i_y in range(int(len(self.y)/2)): 
    218                 value1 = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[i_y]]) 
    219                 value2 = self.model.runXY([self.x[i_x], self.y[lx-i_y-1]]) 
    220                 output[i_y][i_x] = value1 + value2 
    221                 output[lx-i_y-1][lx-i_x-1] = value1 + value2 
    222                 output[lx-i_y-1][i_x] = value1 + value2 
    223                 output[i_y][lx-i_x-1] = value1 + value2 
    224              
    225         elapsed = time.time()-self.starttime 
    226         self.complete(output=output, elapsed=elapsed) 
    227  
    228  
     107                        output[i_y][i_x] =0   
     108        return output  
     109      
     110     
    229111 
    230112class Calc1D(CalcThread): 
    … …  
    245127                 yieldtime, 
    246128                 worktime) 
    247         self.x = x 
     129        self.x = numpy.array(x) 
    248130        self.data= data 
    249131        self.qmin= qmin 
    … …  
    257139            Compute model 1d value given qmin , qmax , x value  
    258140        """ 
    259         output = numpy.zeros(len(self.x)) 
    260         
     141         
    261142        self.starttime = time.time() 
    262143         
     144        try: 
     145            index= (self.qmin <= self.x)& (self.x <= self.qmax) 
     146            output = self.model.evalDistribution(self.x[index]) 
     147        except: 
     148            output= compute_point() 
     149 
     150        ##smearer the ouput of the plot     
     151        if self.smearer!=None: 
     152            output = self.smearer(output) #Todo: Why always output[0]=0??? 
     153         
     154        ######Temp. FIX for Qrange w/ smear. #ToDo: Should not pass all the data to 'run' or 'smear'... 
     155        new_index = (self.qmin > self.x) |(self.x > self.qmax) 
     156        output[new_index] = None 
     157                 
     158        elapsed = time.time()-self.starttime 
     159         
     160        self.complete(x= self.x, y= output,  
     161                      elapsed=elapsed, model= self.model, data=self.data) 
     162         
     163    def compute_point(self): 
     164        """ 
     165            Compute the data given a model function. Loop through each point 
     166            of x  compute the model 
     167            @return output : is a numpy vector of size x 
     168        """   
     169        output = numpy.zeros(len(self.x))       
     170        # Loop through each q of data.x 
    263171        for i_x in range(len(self.x)): 
    264172            self.update(x= self.x, output=output ) 
    … …  
    268176                value = self.model.run(self.x[i_x]) 
    269177                output[i_x] = value 
    270  
    271         ##smearer the ouput of the plot     
    272         if self.smearer!=None: 
    273             output = self.smearer(output) #Todo: Why always output[0]=0??? 
    274          
    275         ######Temp. FIX for Qrange w/ smear. #ToDo: Should not pass all the data to 'run' or 'smear'... 
    276         for i_x in range(len(self.x)): 
    277             if self.qmin > self.x[i_x] or self.x[i_x] > self.qmax: 
    278                 output[i_x] = None 
    279                  
    280         elapsed = time.time()-self.starttime 
    281         self.complete(x= self.x, y= output,  
    282                       elapsed=elapsed, model= self.model, data=self.data) 
    283          
    284          
    285  
     178                 
     179        return output 
     180                 
     181                 
    286182class CalcCommandline: 
    287183    def __init__(self, n=20000): 

  • sansview/perspectives/fitting/models.py

    r2b687dc r1b001a7  
    125125        from sans.models.ParallelepipedModel import ParallelepipedModel 
    126126        self.shape_list.append(ParallelepipedModel) 
    127         #self.multiplication_factor.append(ParallelepipedModel) 
    128127         
    129128        from sans.models.CoreShellModel import CoreShellModel 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.