Changeset 2f9f1ec in sasmodels


Ignore:
Timestamp:
Apr 20, 2017 3:57:02 PM (8 years ago)
Author:
Paul Kienzle <pkienzle@…>
Branches:
costrafo411
Children:
65ceb7d, 7cb1c36
Parents:
2cdc35b (diff), 630156b (diff)
Note: this is a merge changeset, the changes displayed below correspond to the merge itself.
Use the (diff) links above to see all the changes relative to each parent.
Message:

Merge branch 'master' into costrafo411

Files:
13 added
8 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • example/oriented_usans.py

    rea75043 r1cd24b4  
    1919    scale=0.08, background=0, 
    2020    sld=.291, sld_solvent=7.105, 
    21     r_polar=1800, r_polar_pd=0.222296, r_polar_pd_n=0, 
    22     r_equatorial=2600, r_equatorial_pd=0.28, r_equatorial_pd_n=0, 
     21    radius_polar=1800, radius_polar_pd=0.222296, radius_polar_pd_n=0, 
     22    radius_equatorial=2600, radius_equatorial_pd=0.28, radius_equatorial_pd_n=0, 
    2323    theta=60, theta_pd=0, theta_pd_n=0, 
    2424    phi=60, phi_pd=0, phi_pd_n=0, 
    … …  
    2626 
    2727# SET THE FITTING PARAMETERS 
    28 model.r_polar.range(1000, 10000) 
    29 model.r_equatorial.range(1000, 10000) 
     28model.radius_polar.range(1000, 10000) 
     29model.radius_equatorial.range(1000, 10000) 
    3030model.theta.range(0, 360) 
    3131model.phi.range(0, 360) 

  • sasmodels/compare.py

    r650c6d2 r630156b  
    7373    -1d*/-2d computes 1d or 2d data 
    7474    -preset*/-random[=seed] preset or random parameters 
    75     -mono/-poly* force monodisperse/polydisperse 
     75    -mono*/-poly force monodisperse or allow polydisperse demo parameters 
    7676    -magnetic/-nonmagnetic* suppress magnetism 
    7777    -cutoff=1e-5* cutoff value for including a point in polydispersity 
    … …  
    8484    -edit starts the parameter explorer 
    8585    -default/-demo* use demo vs default parameters 
    86     -html shows the model docs instead of running the model 
     86    -help/-html shows the model docs instead of running the model 
    8787    -title="note" adds note to the plot title, after the model name 
    8888    -data="path" uses q, dq from the data file 
    … …  
    753753    comp = opts['engines'][1] if have_comp else None 
    754754    data = opts['data'] 
    755     use_data = have_base ^ have_comp 
     755    use_data = (opts['datafile'] is not None) and (have_base ^ have_comp) 
    756756 
    757757    # Plot if requested 
    758758    view = opts['view'] 
    759759    import matplotlib.pyplot as plt 
    760     if limits is None: 
     760    if limits is None and not use_data: 
    761761        vmin, vmax = np.Inf, -np.Inf 
    762762        if have_base: 
    … …  
    836836    'linear', 'log', 'q4', 
    837837    'hist', 'nohist', 
    838     'edit', 'html', 
     838    'edit', 'html', 'help', 
    839839    'demo', 'default', 
    840840    ]) 
    … …  
    947947        'cutoff'    : 0.0, 
    948948        'seed'      : -1,  # default to preset 
    949         'mono'      : False, 
     949        'mono'      : True, 
    950950        # Default to magnetic a magnetic moment is set on the command line 
    951951        'magnetic'  : False, 
    … …  
    958958        'html'      : False, 
    959959        'title'     : None, 
    960         'data'      : None, 
     960        'datafile'  : None, 
    961961    } 
    962962    engines = [] 
    … …  
    980980        elif arg.startswith('-random='):   opts['seed'] = int(arg[8:]) 
    981981        elif arg.startswith('-title='):    opts['title'] = arg[7:] 
    982         elif arg.startswith('-data='):     opts['data'] = arg[6:] 
     982        elif arg.startswith('-data='):     opts['datafile'] = arg[6:] 
    983983        elif arg == '-random':  opts['seed'] = np.random.randint(1000000) 
    984984        elif arg == '-preset':  opts['seed'] = -1 
    … …  
    10051005        elif arg == '-default':    opts['use_demo'] = False 
    10061006        elif arg == '-html':    opts['html'] = True 
     1007        elif arg == '-help':    opts['html'] = True 
    10071008    # pylint: enable=bad-whitespace 
    10081009 
    … …  
    11211122 
    11221123    # Create the computational engines 
    1123     if opts['data'] is not None: 
    1124         data = load_data(os.path.expanduser(opts['data'])) 
     1124    if opts['datafile'] is not None: 
     1125        data = load_data(os.path.expanduser(opts['datafile'])) 
    11251126    else: 
    11261127        data, _ = make_data(opts) 

  • sasmodels/data.py

    ra769b54 r630156b  
    5151    from sas.sascalc.dataloader.loader import Loader  # type: ignore 
    5252    loader = Loader() 
    53     data = loader.load(filename) 
    54     if data is None: 
     53    # Allow for one part in multipart file 
     54    if '[' in filename: 
     55        filename, indexstr = filename[:-1].split('[') 
     56        index = int(indexstr) 
     57    else: 
     58        index = None 
     59    datasets = loader.load(filename) 
     60    if datasets is None: 
    5561        raise IOError("Data %r could not be loaded" % filename) 
     62    if not isinstance(datasets, list): 
     63        datasets = [datasets] 
     64    if index is None and len(datasets) > 1: 
     65        raise ValueError("Need to specify filename[index] for multipart data") 
     66    data = datasets[index if index is not None else 0] 
    5667    if hasattr(data, 'x'): 
    5768        data.qmin, data.qmax = data.x.min(), data.x.max() 
    5869        data.mask = (np.isnan(data.y) if data.y is not None 
    5970                     else np.zeros_like(data.x, dtype='bool')) 
     71    elif hasattr(data, 'qx_data'): 
     72        data.mask = ~data.mask 
    6073    return data 
    6174 
    … …  
    450463            if view is 'log': 
    451464                mtheory[mtheory <= 0] = masked 
    452             plt.plot(data.x, scale*mtheory, '-', hold=True) 
     465            plt.plot(data.x, scale*mtheory, '-') 
    453466            all_positive = all_positive and (mtheory > 0).all() 
    454467            some_present = some_present or (mtheory.count() > 0) 
    … …  
    457470            plt.ylim(*limits) 
    458471 
    459         plt.xscale('linear' if not some_present or non_positive_x  else view) 
     472        plt.xscale('linear' if not some_present or non_positive_x 
     473                   else view if view is not None 
     474                   else 'log') 
    460475        plt.yscale('linear' 
    461476                   if view == 'q4' or not some_present or not all_positive 
    462                    else view) 
     477                   else view if view is not None 
     478                   else 'log') 
    463479        plt.xlabel("$q$/A$^{-1}$") 
    464480        plt.ylabel('$I(q)$') 
     481        title = ("data and model" if use_theory and use_data 
     482                 else "data" if use_data 
     483                 else "model") 
     484        plt.title(title) 
    465485 
    466486    if use_calc: 
    … …  
    482502        if num_plots > 1: 
    483503            plt.subplot(1, num_plots, use_calc + 2) 
    484         plt.plot(data.x, mresid, '-') 
     504        plt.plot(data.x, mresid, '.') 
    485505        plt.xlabel("$q$/A$^{-1}$") 
    486506        plt.ylabel('residuals') 
    487         plt.xscale('linear' if not some_present or non_positive_x else view) 
     507        plt.xscale('linear') 
     508        plt.title('(model - Iq)/dIq') 
    488509 
    489510 
    … …  
    512533        if theory is not None: 
    513534            if is_tof: 
    514                 plt.plot(data.x, np.log(theory)/(data.lam*data.lam), '-', hold=True) 
     535                plt.plot(data.x, np.log(theory)/(data.lam*data.lam), '-') 
    515536            else: 
    516                 plt.plot(data.x, theory, '-', hold=True) 
     537                plt.plot(data.x, theory, '-') 
    517538        if limits is not None: 
    518539            plt.ylim(*limits) 

  • sasmodels/models/onion.py

    rc3ccaec rbccb40f  
    11r""" 
    22This model provides the form factor, $P(q)$, for a multi-shell sphere where 
    3 the scattering length density (SLD) of the each shell is described by an 
     3the scattering length density (SLD) of each shell is described by an 
    44exponential, linear, or constant function. The form factor is normalized by 
    55the volume of the sphere where the SLD is not identical to the SLD of the 
    … …  
    142142 
    143143For $A = 0$, the exponential function has no dependence on the radius (so that 
    144 $\rho_\text{out}$ is ignored this case) and becomes flat. We set the constant 
     144$\rho_\text{out}$ is ignored in this case) and becomes flat. We set the constant 
    145145to $\rho_\text{in}$ for convenience, and thus the form factor contributed by 
    146146the shells is 
    … …  
    346346            # flat shell 
    347347            z.append(z_current + thickness[k]) 
    348             rho.append(sld_out[k]) 
     348            rho.append(sld_in[k]) 
    349349        else: 
    350350            # exponential shell 
    … …  
    357357                z.append(z_current+z_shell) 
    358358                rho.append(slope*exp(A[k]*z_shell/thickness[k]) + const) 
    359  
     359     
    360360    # add in the solvent 
    361361    z.append(z[-1]) 

  • sasmodels/models/spherical_sld.py

    r3330bb4 r63a7fe8  
    199199category = "shape:sphere" 
    200200 
    201 SHAPES = [["erf(|nu|*z)", "Rpow(z^|nu|)", "Lpow(z^|nu|)", 
    202            "Rexp(-|nu|z)", "Lexp(-|nu|z)"]] 
     201SHAPES = ["erf(|nu|*z)", "Rpow(z^|nu|)", "Lpow(z^|nu|)", 
     202          "Rexp(-|nu|z)", "Lexp(-|nu|z)"] 
    203203 
    204204# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    … …  
    209209              ["thickness[n_shells]",  "Ang",        100.0,  [0, inf],       "volume", "thickness shell"], 
    210210              ["interface[n_shells]",  "Ang",        50.0,   [0, inf],       "volume", "thickness of the interface"], 
    211               ["shape[n_shells]",      "",           0,      SHAPES,         "", "interface shape"], 
     211              ["shape[n_shells]",      "",           0,      [SHAPES],       "", "interface shape"], 
    212212              ["nu[n_shells]",         "",           2.5,    [0, inf],       "", "interface shape exponent"], 
    213213              ["n_steps",              "",           35,     [0, inf],       "", "number of steps in each interface (must be an odd integer)"], 

  • sasmodels/rst2html.py

    rc4e3215 rf2f5413  
    155155    return frame 
    156156 
     157def view_html_wxapp(html, url=""): 
     158    import wx  # type: ignore 
     159    app = wx.App() 
     160    frame = wxview(html, url) 
     161    app.MainLoop() 
     162 
     163def view_url_wxapp(url): 
     164    import wx  # type: ignore 
     165    from wx.html2 import WebView 
     166    app = wx.App() 
     167    frame = wx.Frame(None, -1, size=(850, 540)) 
     168    view = WebView.New(frame) 
     169    view.LoadURL(url) 
     170    frame.Show() 
     171    app.MainLoop() 
     172 
    157173def qtview(html, url=""): 
    158174    try: 
    … …  
    167183    return helpView 
    168184 
    169 def view_html_wxapp(html, url=""): 
    170     import wx  # type: ignore 
    171     app = wx.App() 
    172     frame = wxview(html, url) 
    173     app.MainLoop() 
    174  
    175185def view_html_qtapp(html, url=""): 
    176186    import sys 
    … …  
    183193    sys.exit(app.exec_()) 
    184194 
    185 def view_rst_app(filename, qt=False): 
     195def view_url_qtapp(url): 
     196    import sys 
     197    try: 
     198        from PyQt5.QtWidgets import QApplication 
     199    except ImportError: 
     200        from PyQt4.QtGui import QApplication 
     201    app = QApplication([]) 
     202    try: 
     203        from PyQt5.QtWebKitWidgets import QWebView 
     204        from PyQt5.QtCore import QUrl 
     205    except ImportError: 
     206        from PyQt4.QtWebkit import QWebView 
     207        from PyQt4.QtCore import QUrl 
     208    frame = QWebView() 
     209    frame.load(QUrl(url)) 
     210    frame.show() 
     211    sys.exit(app.exec_()) 
     212 
     213def view_help(filename, qt=False): 
    186214    import os 
    187     html = load_rst_as_html(filename) 
    188     url="file://"+os.path.abspath(filename)+"/" 
    189     if qt: 
    190         view_html_qtapp(html, url) 
     215    url="file:///"+os.path.abspath(filename).replace("\\","/") 
     216    if filename.endswith('.rst'): 
     217        html = load_rst_as_html(filename) 
     218        if qt: 
     219            view_html_qtapp(html, url) 
     220        else: 
     221            view_html_wxapp(html, url) 
    191222    else: 
    192         view_html_wxapp(html, url) 
     223        if qt: 
     224            view_url_qtapp(url) 
     225        else: 
     226            view_url_wxapp(url) 
    193227 
    194228if __name__ == "__main__": 
    195229    import sys 
    196     view_rst_app(sys.argv[1], qt=True) 
    197  
     230    view_help(sys.argv[1], qt=True) 
     231 

  • sasmodels/direct_model.py

    ra769b54 r2cdc35b  
    202202 
    203203        if self.data_type == 'sesans': 
    204             q = sesans.make_q(data.sample.zacceptance, data.Rmax) 
    205             index = slice(None, None) 
    206             res = None 
    207             if data.y is not None: 
    208                 Iq, dIq = data.y, data.dy 
     204            from sas.sascalc.data_util.nxsunit import Converter 
     205            qmax, qunits = data.sample.zacceptance 
     206            SElength = Converter(data._xunit)(data.x, "A") 
     207            zaccept = Converter(qunits)(qmax, "1/A"), 
     208            Rmax = 10000000 
     209            index = slice(None, None)  # equivalent to index [:] 
     210            Iq = data.y[index] 
     211            dIq = data.dy[index] 
     212            oriented = getattr(data, 'oriented', False) 
     213            if oriented: 
     214                res = sesans.OrientedSesansTransform(data.x[index], SElength, zaccept, Rmax) 
     215                # Oriented sesans transform produces q_calc = [qx, qy] 
     216                q_vectors = res.q_calc 
    209217            else: 
    210                 Iq, dIq = None, None 
    211             #self._theory = np.zeros_like(q) 
    212             q_vectors = [q] 
    213             q_mono = sesans.make_all_q(data) 
     218                res = sesans.SesansTransform(data.x[index], SElength, zaccept, Rmax) 
     219                # Unoriented sesans transform produces q_calc = q 
     220                q_vectors = [res.q_calc] 
    214221        elif self.data_type == 'Iqxy': 
    215222            #if not model.info.parameters.has_2d: 
    … …  
    230237            #self._theory = np.zeros_like(self.Iq) 
    231238            q_vectors = res.q_calc 
    232             q_mono = [] 
    233239        elif self.data_type == 'Iq': 
    234240            index = (data.x >= data.qmin) & (data.x <= data.qmax) 
    … …  
    255261            #self._theory = np.zeros_like(self.Iq) 
    256262            q_vectors = [res.q_calc] 
    257             q_mono = [] 
    258263        elif self.data_type == 'Iq-oriented': 
    259264            index = (data.x >= data.qmin) & (data.x <= data.qmax) 
    … …  
    272277                                      qy_width=data.dxl[index]) 
    273278            q_vectors = res.q_calc 
    274             q_mono = [] 
    275279        else: 
    276280            raise ValueError("Unknown data type") # never gets here 
    … …  
    279283        # so we can save/restore state 
    280284        self._kernel_inputs = q_vectors 
    281         self._kernel_mono_inputs = q_mono 
    282285        self._kernel = None 
    283286        self.Iq, self.dIq, self.index = Iq, dIq, index 
    … …  
    306309        if self._kernel is None: 
    307310            self._kernel = self._model.make_kernel(self._kernel_inputs) 
    308             self._kernel_mono = ( 
    309                 self._model.make_kernel(self._kernel_mono_inputs) 
    310                 if self._kernel_mono_inputs else None) 
    311311 
    312312        Iq_calc = call_kernel(self._kernel, pars, cutoff=cutoff) 
    … …  
    316316        # TODO: refactor so we don't store the result in the model 
    317317        self.Iq_calc = None 
    318         if self.data_type == 'sesans': 
    319             Iq_mono = (call_kernel(self._kernel_mono, pars, mono=True) 
    320                        if self._kernel_mono_inputs else None) 
    321             result = sesans.transform(self._data, 
    322                                       self._kernel_inputs[0], Iq_calc, 
    323                                       self._kernel_mono_inputs, Iq_mono) 
    324         else: 
    325             result = self.resolution.apply(Iq_calc) 
    326             if hasattr(self.resolution, 'nx'): 
    327                 self.Iq_calc = ( 
    328                     self.resolution.qx_calc, self.resolution.qy_calc, 
    329                     np.reshape(Iq_calc, (self.resolution.ny, self.resolution.nx)) 
    330                 ) 
     318        result = self.resolution.apply(Iq_calc) 
     319        if hasattr(self.resolution, 'nx'): 
     320            self.Iq_calc = ( 
     321                self.resolution.qx_calc, self.resolution.qy_calc, 
     322                np.reshape(Iq_calc, (self.resolution.ny, self.resolution.nx)) 
     323            ) 
    331324        return result 
    332325 

  • sasmodels/sesans.py

    r94d13f1 r2cdc35b  
    2020    Spin-Echo SANS transform calculator.  Similar to a resolution function, 
    2121    the SesansTransform object takes I(q) for the set of *q_calc* values and 
    22     produces a transformed dataset 
     22    produces a transformed dataset. 
    2323 
    2424    *SElength* (A) is the set of spin-echo lengths in the measured data. 
    … …  
    4848 
    4949    def apply(self, Iq): 
    50         # tye: (np.ndarray) -> np.ndarray 
    5150        G0 = np.dot(self._H0, Iq) 
    5251        G = np.dot(self._H.T, Iq) 
    … …  
    7372        self.q_calc = q 
    7473        self._H, self._H0 = H, H0 
     74 
     75class OrientedSesansTransform(object): 
     76    """ 
     77    Oriented Spin-Echo SANS transform calculator.  Similar to a resolution 
     78    function, the OrientedSesansTransform object takes I(q) for the set 
     79    of *q_calc* values and produces a transformed dataset. 
     80 
     81    *SElength* (A) is the set of spin-echo lengths in the measured data. 
     82 
     83    *zaccept* (1/A) is the maximum acceptance of scattering vector in the spin 
     84    echo encoding dimension (for ToF: Q of min(R) and max(lam)). 
     85 
     86    *Rmax* (A) is the maximum size sensitivity; larger radius requires more 
     87    computation time. 
     88    """ 
     89    #: SElength from the data in the original data units; not used by transform 
     90    #: but the GUI uses it, so make sure that it is present. 
     91    q = None  # type: np.ndarray 
     92 
     93    #: q values to calculate when computing transform 
     94    q_calc = None  # type: np.ndarray 
     95 
     96    # transform arrays 
     97    _cosmat = None  # type: np.ndarray 
     98    _cos0 = None # type: np.ndarray 
     99    _Iq_shape = None # type: Tuple[int, int] 
     100 
     101    def __init__(self, z, SElength, zaccept, Rmax): 
     102        # type: (np.ndarray, float, float) -> None 
     103        #import logging; logging.info("creating SESANS transform") 
     104        self.q = z 
     105        self._set_cosmat(SElength, zaccept, Rmax) 
     106 
     107    def apply(self, Iq): 
     108        dq = self.q_calc[0][0] 
     109        Iq = np.reshape(Iq, self._Iq_shape) 
     110        G0 = self._cos0 * np.sum(Iq) * dq 
     111        G = np.sum(np.dot(Iq, self._cosmat), axis=0) * dq 
     112        P = G - G0 
     113        return P 
     114 
     115    def _set_cosmat(self, SElength, zaccept, Rmax): 
     116        # type: (np.ndarray, float, float) -> None 
     117        # Force float32 arrays, otherwise run into memory problems on some machines 
     118        SElength = np.asarray(SElength, dtype='float32') 
     119 
     120        # Rmax = #value in text box somewhere in FitPage? 
     121        q_max = 2 * pi / (SElength[1] - SElength[0]) 
     122        q_min = 0.1 * 2 * pi / (np.size(SElength) * SElength[-1]) 
     123        q_min *= 100 
     124 
     125        q = np.arange(q_min, q_max, q_min, dtype='float32') 
     126        dq = q_min 
     127 
     128        cos0 = np.float32(dq / (2 * pi)) 
     129        cosmat = np.float32(dq / (2 * pi)) * np.cos(q[:, None] * SElength[None, :]) 
     130 
     131        qx, qy = np.meshgrid(q, q) 
     132        self._Iq_shape = qx.shape 
     133        self.q_calc = qx.flatten(), qy.flatten() 
     134        self._cosmat, self._cos0 = cosmat, cos0 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.