Changes in / [ce94504:2fd2d99] in sasview


Ignore:
Files:
3 added
26 deleted
5 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • docs/sphinx-docs/source/user/user.rst

    r5a71761 r20a3c55  
    1414          
    1515   Working with SasView <working> 
     16 
     17   Computations with GPU <gpu_computations> 

  • src/sas/sascalc/dataloader/readers/ascii_reader.py

    rb699768 r7d94915  
    3333    ## File type 
    3434    type_name = "ASCII" 
    35      
     35 
    3636    ## Wildcards 
    3737    type = ["ASCII files (*.txt)|*.txt", 
    … …  
    4141    ## List of allowed extensions 
    4242    ext = ['.txt', '.TXT', '.dat', '.DAT', '.abs', '.ABS', 'csv', 'CSV'] 
    43      
     43 
    4444    ## Flag to bypass extension check 
    4545    allow_all = True 
    46      
     46 
    4747    def read(self, path): 
    4848        """ 
    4949        Load data file 
    50          
     50 
    5151        :param path: file path 
    52          
    5352        :return: Data1D object, or None 
    54          
     53 
    5554        :raise RuntimeError: when the file can't be opened 
    5655        :raise ValueError: when the length of the data vectors are inconsistent 
    … …  
    6261                try: 
    6362                    # Read in binary mode since GRASP frequently has no-ascii 
    64                     # characters that brakes the open operation 
     63                    # characters that breaks the open operation 
    6564                    input_f = open(path,'rb') 
    6665                except: 
    … …  
    6867                buff = input_f.read() 
    6968                lines = buff.splitlines() 
    70                   
    71                 x  = numpy.zeros(0) 
    72                 y  = numpy.zeros(0) 
    73                 dy = numpy.zeros(0) 
    74                 dx = numpy.zeros(0) 
    75                  
    76                 #temp. space to sort data 
    77                 tx  = numpy.zeros(0) 
    78                 ty  = numpy.zeros(0) 
     69 
     70                # Arrays for data storage 
     71                tx = numpy.zeros(0) 
     72                ty = numpy.zeros(0) 
    7973                tdy = numpy.zeros(0) 
    8074                tdx = numpy.zeros(0) 
    81                  
    82                 output = Data1D(x, y, dy=dy, dx=dx) 
    83                 self.filename = output.filename = basename 
    84             
    85                 data_conv_q = None 
    86                 data_conv_i = None 
    87                  
    88                 if has_converter == True and output.x_unit != '1/A': 
    89                     data_conv_q = Converter('1/A') 
    90                     # Test it 
    91                     data_conv_q(1.0, output.x_unit) 
    92                      
    93                 if has_converter == True and output.y_unit != '1/cm': 
    94                     data_conv_i = Converter('1/cm') 
    95                     # Test it 
    96                     data_conv_i(1.0, output.y_unit) 
    97             
     75 
    9876                # The first good line of data will define whether 
    9977                # we have 2-column or 3-column ascii 
    10078                has_error_dx = None 
    10179                has_error_dy = None 
    102                  
     80 
    10381                #Initialize counters for data lines and header lines. 
    104                 is_data = False  # Has more than 5 lines 
     82                is_data = False 
    10583                # More than "5" lines of data is considered as actual 
    10684                # data unless that is the only data 
    107                 mum_data_lines = 5 
     85                min_data_pts = 5 
    10886                # To count # of current data candidate lines 
    109                 i = -1 
     87                candidate_lines = 0 
    11088                # To count total # of previous data candidate lines 
    111                 i1 = -1 
    112                 # To count # of header lines 
    113                 j = -1 
    114                 # Helps to count # of header lines 
    115                 j1 = -1 
    116                 #minimum required number of columns of data; ( <= 4). 
     89                candidate_lines_previous = 0 
     90                #minimum required number of columns of data 
    11791                lentoks = 2 
    11892                for line in lines: 
    119                     # Initial try for CSV (split on ,) 
    120                     toks = line.split(',') 
    121                     # Now try SCSV (split on ;) 
    122                     if len(toks) < 2: 
    123                         toks = line.split(';') 
    124                     # Now go for whitespace                     
    125                     if len(toks) < 2: 
    126                         toks = line.split() 
     93                    toks = self.splitline(line) 
     94                    # To remember the # of columns in the current line of data 
     95                    new_lentoks = len(toks) 
    12796                    try: 
     97                        if new_lentoks == 1 and not is_data: 
     98                            ## If only one item in list, no longer data 
     99                            raise ValueError 
     100                        elif new_lentoks == 0: 
     101                            ## If the line is blank, skip and continue on 
     102                            ## In case of breaks within data sets. 
     103                            continue 
     104                        elif new_lentoks != lentoks and is_data: 
     105                            ## If a footer is found, break the loop and save the data 
     106                            break 
     107                        elif new_lentoks != lentoks and not is_data: 
     108                            ## If header lines are numerical 
     109                            candidate_lines = 0 
     110                            candidate_lines_previous = 0 
     111 
    128112                        #Make sure that all columns are numbers. 
    129113                        for colnum in range(len(toks)): 
     114                            # Any non-floating point values throw ValueError 
    130115                            float(toks[colnum]) 
    131                              
     116 
     117                        candidate_lines += 1 
    132118                        _x = float(toks[0]) 
    133119                        _y = float(toks[1]) 
    134                          
    135                         #Reset the header line counters 
    136                         if j == j1: 
    137                             j = 0 
    138                             j1 = 0 
    139                              
    140                         if i > 1: 
     120                        _dx = None 
     121                        _dy = None 
     122 
     123                        #If 5 or more lines, this is considering the set data 
     124                        if candidate_lines >= min_data_pts: 
    141125                            is_data = True 
    142                          
    143                         if data_conv_q is not None: 
    144                             _x = data_conv_q(_x, units=output.x_unit) 
    145                              
    146                         if data_conv_i is not None: 
    147                             _y = data_conv_i(_y, units=output.y_unit) 
    148                          
    149                         # If we have an extra token, check 
    150                         # whether it can be interpreted as a 
    151                         # third column. 
    152                         _dy = None 
    153                         if len(toks) > 2: 
    154                             try: 
    155                                 _dy = float(toks[2]) 
    156                                  
    157                                 if data_conv_i is not None: 
    158                                     _dy = data_conv_i(_dy, units=output.y_unit) 
    159                                  
    160                             except: 
    161                                 # The third column is not a float, skip it. 
    162                                 pass 
    163                              
    164                         # If we haven't set the 3rd column 
    165                         # flag, set it now. 
    166                         if has_error_dy == None: 
    167                             has_error_dy = False if _dy == None else True 
    168                              
    169                         #Check for dx 
    170                         _dx = None 
    171                         if len(toks) > 3: 
    172                             try: 
    173                                 _dx = float(toks[3]) 
    174                                  
    175                                 if data_conv_i is not None: 
    176                                     _dx = data_conv_i(_dx, units=output.x_unit) 
    177                                  
    178                             except: 
    179                                 # The 4th column is not a float, skip it. 
    180                                 pass 
    181                              
    182                         # If we haven't set the 3rd column 
    183                         # flag, set it now. 
    184                         if has_error_dx == None: 
    185                             has_error_dx = False if _dx == None else True 
    186                          
    187                         #After talked with PB, we decided to take care of only 
    188                         # 4 columns of data for now. 
    189                         #number of columns in the current line 
    190                         #To remember the # of columns in the current 
    191                         #line of data 
    192                         new_lentoks = len(toks) 
    193                          
    194                         #If the previous columns not equal to the current, 
    195                         #mark the previous as non-data and reset the dependents. 
    196                         if lentoks != new_lentoks: 
    197                             if is_data == True: 
    198                                 break 
    199                             else: 
    200                                 i = -1 
    201                                 i1 = 0 
    202                                 j = -1 
    203                                 j1 = -1 
    204                              
    205                         #Delete the previously stored lines of data candidates 
    206                         # if is not data. 
    207                         if i < 0 and -1 < i1 < mum_data_lines and \ 
    208                             is_data == False: 
    209                             try: 
    210                                 x = numpy.zeros(0) 
    211                                 y = numpy.zeros(0) 
    212                             except: 
    213                                 pass 
    214                              
    215                         x = numpy.append(x, _x) 
    216                         y = numpy.append(y, _y) 
    217                          
    218                         if has_error_dy == True: 
    219                             #Delete the previously stored lines of 
    220                             # data candidates if is not data. 
    221                             if i < 0 and -1 < i1 < mum_data_lines and \ 
    222                                 is_data == False: 
    223                                 try: 
    224                                     dy = numpy.zeros(0) 
    225                                 except: 
    226                                     pass 
    227                             dy = numpy.append(dy, _dy) 
    228                              
    229                         if has_error_dx == True: 
    230                             #Delete the previously stored lines of 
    231                             # data candidates if is not data. 
    232                             if i < 0 and -1 < i1 < mum_data_lines and \ 
    233                                 is_data == False: 
    234                                 try: 
    235                                     dx = numpy.zeros(0) 
    236                                 except: 
    237                                     pass 
    238                             dx = numpy.append(dx, _dx) 
    239                              
    240                         #Same for temp. 
    241                         #Delete the previously stored lines of data candidates 
    242                         # if is not data. 
    243                         if i < 0 and -1 < i1 < mum_data_lines and\ 
     126 
     127                        # If a 3rd row is present, consider it dy 
     128                        if new_lentoks > 2: 
     129                            _dy = float(toks[2]) 
     130                        has_error_dy = False if _dy == None else True 
     131 
     132                        # If a 4th row is present, consider it dx 
     133                        if new_lentoks > 3: 
     134                            _dx = float(toks[3]) 
     135                        has_error_dx = False if _dx == None else True 
     136 
     137                        # Delete the previously stored lines of data candidates if 
     138                        # the list is not data 
     139                        if candidate_lines == 1 and -1 < candidate_lines_previous < min_data_pts and \ 
    244140                            is_data == False: 
    245141                            try: 
    246142                                tx = numpy.zeros(0) 
    247143                                ty = numpy.zeros(0) 
     144                                tdy = numpy.zeros(0) 
     145                                tdx = numpy.zeros(0) 
    248146                            except: 
    249147                                pass 
    250148 
     149                        if has_error_dy == True: 
     150                            tdy = numpy.append(tdy, _dy) 
     151                        if has_error_dx == True: 
     152                            tdx = numpy.append(tdx, _dx) 
    251153                        tx = numpy.append(tx, _x) 
    252154                        ty = numpy.append(ty, _y) 
    253                          
    254                         if has_error_dy == True: 
    255                             #Delete the previously stored lines of 
    256                             # data candidates if is not data. 
    257                             if i < 0 and -1 < i1 < mum_data_lines and \ 
    258                                 is_data == False: 
    259                                 try: 
    260                                     tdy = numpy.zeros(0) 
    261                                 except: 
    262                                     pass 
    263                             tdy = numpy.append(tdy, _dy) 
    264                         if has_error_dx == True: 
    265                             #Delete the previously stored lines of 
    266                             # data candidates if is not data. 
    267                             if i < 0 and -1 < i1 < mum_data_lines and \ 
    268                                 is_data == False: 
    269                                 try: 
    270                                     tdx = numpy.zeros(0) 
    271                                 except: 
    272                                     pass 
    273                             tdx = numpy.append(tdx, _dx) 
    274  
    275                         #reset i1 and flag lentoks for the next 
    276                         if lentoks < new_lentoks: 
    277                             if is_data == False: 
    278                                 i1 = -1 
     155 
    279156                        #To remember the # of columns on the current line 
    280157                        # for the next line of data 
    281                         lentoks = len(toks) 
    282                          
    283                         #Reset # of header lines and counts # 
    284                         # of data candidate lines 
    285                         if j == 0 and j1 == 0: 
    286                             i1 = i + 1 
    287                         i += 1 
    288                     except: 
     158                        lentoks = new_lentoks 
     159                        candidate_lines_previous = candidate_lines 
     160                    except ValueError: 
    289161                        # It is data and meet non - number, then stop reading 
    290162                        if is_data == True: 
    291163                            break 
    292164                        lentoks = 2 
    293                         #Counting # of header lines 
    294                         j += 1 
    295                         if j == j1 + 1: 
    296                             j1 = j 
    297                         else: 
    298                             j = -1 
     165                        has_error_dx = None 
     166                        has_error_dy = None 
    299167                        #Reset # of lines of data candidates 
    300                         i = -1 
    301                          
    302                         # Couldn't parse this line, skip it 
     168                        candidate_lines = 0 
     169                    except: 
    303170                        pass 
    304                      
     171 
    305172                input_f.close() 
     173                if not is_data: 
     174                    return None 
    306175                # Sanity check 
    307                 if has_error_dy == True and not len(y) == len(dy): 
     176                if has_error_dy == True and not len(ty) == len(tdy): 
    308177                    msg = "ascii_reader: y and dy have different length" 
    309178                    raise RuntimeError, msg 
    310                 if has_error_dx == True and not len(x) == len(dx): 
     179                if has_error_dx == True and not len(tx) == len(tdx): 
    311180                    msg = "ascii_reader: y and dy have different length" 
    312181                    raise RuntimeError, msg 
    313182                # If the data length is zero, consider this as 
    314183                # though we were not able to read the file. 
    315                 if len(x) == 0: 
     184                if len(tx) == 0: 
    316185                    raise RuntimeError, "ascii_reader: could not load file" 
    317                  
     186 
    318187                #Let's re-order the data to make cal. 
    319188                # curve look better some cases 
    320189                ind = numpy.lexsort((ty, tx)) 
     190                x = numpy.zeros(len(tx)) 
     191                y = numpy.zeros(len(ty)) 
     192                dy = numpy.zeros(len(tdy)) 
     193                dx = numpy.zeros(len(tdx)) 
     194                output = Data1D(x, y, dy=dy, dx=dx) 
     195                self.filename = output.filename = basename 
     196 
    321197                for i in ind: 
    322198                    x[i] = tx[ind[i]] 
    … …  
    338214                output.dx = dx[x != 0] if has_error_dx == True\ 
    339215                    else numpy.zeros(len(output.x)) 
    340                                  
    341                 if data_conv_q is not None: 
    342                     output.xaxis("\\rm{Q}", output.x_unit) 
    343                 else: 
    344                     output.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}') 
    345                 if data_conv_i is not None: 
    346                     output.yaxis("\\rm{Intensity}", output.y_unit) 
    347                 else: 
    348                     output.yaxis("\\rm{Intensity}", "cm^{-1}") 
    349                      
     216 
     217                output.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}') 
     218                output.yaxis("\\rm{Intensity}", "cm^{-1}") 
     219 
    350220                # Store loading process information 
    351221                output.meta_data['loader'] = self.type_name 
    … …  
    353223                    raise RuntimeError, "%s is empty" % path 
    354224                return output 
    355              
     225 
    356226        else: 
    357227            raise RuntimeError, "%s is not a file" % path 
    358228        return None 
     229 
     230    def splitline(self, line): 
     231        """ 
     232        Splits a line into pieces based on common delimeters 
     233        :param line: A single line of text 
     234        :return: list of values 
     235        """ 
     236        # Initial try for CSV (split on ,) 
     237        toks = line.split(',') 
     238        # Now try SCSV (split on ;) 
     239        if len(toks) < 2: 
     240            toks = line.split(';') 
     241        # Now go for whitespace 
     242        if len(toks) < 2: 
     243            toks = line.split() 
     244        return toks 

  • src/sas/sasgui/perspectives/fitting/media/fitting.rst

    rd85c194 r05829fb  
    1818 
    1919   Information on the SasView Optimisers <optimizer.rst> 
    20     
     20 
     21   Writing a Plugin <plugin.rst> 

  • src/sas/sasgui/perspectives/fitting/media/fitting_help.rst

    rb64b87c r05829fb  
    132132* By :ref:`Writing_a_Plugin` 
    133133 
    134 *NB: Because of the way these options are implemented, it is not possible for them* 
    135 *to use the polydispersity algorithms in SasView. Only models in the model library* 
    136 *can do this. At the time of writing (Release 3.1.0) work is in hand to make it* 
    137 *easier to add new models to the model library.* 
    138  
    139134.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    140135 
    … …  
    163158the :ref:`Advanced` option. 
    164159 
     160*NB: "Fit Parameters" has been split into two sections, those which can be 
     161polydisperse (shape and orientation parameters) and those which are not 
     162(scattering length densities, for example).* 
     163 
    165164Sum|Multi(p1,p2) 
    166165^^^^^^^^^^^^^^^^ 
    … …  
    192191*Advanced Custom Model Editor*. 
    193192 
    194 *NB: Unless you are confident about what you are doing, it is recommended that you* 
    195 *only modify lines denoted with the ## <----- comments!* 
     193See :ref:`Writing_a_Plugin` for details on the plugin format. 
     194 
     195*NB: Sum/Product models are still using the SasView 3.x model format.  Unless 
     196you are confident about what you are doing, it is recommended that you 
     197only modify lines denoted with the ## <----- comments!* 
    196198 
    197199When editing is complete, select *Run -> Compile* from the *Model Editor* menu bar. An 
    … …  
    211213 
    212214*NB: Custom models shipped with SasView cannot be removed in this way.* 
    213  
    214 .. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    215  
    216 .. _Writing_a_Plugin: 
    217  
    218 Writing a Plugin 
    219 ---------------- 
    220  
    221 Advanced users can write their own model in Python and save it to the the SasView 
    222 *plugin_models* folder 
    223  
    224   *C:\\Users\\[username]\\.sasview\\plugin_models* - (on Windows) 
    225  
    226 in .py format. The next time SasView is started it will compile the plugin and add 
    227 it to the list of *Customized Models*. 
    228  
    229 It is recommended that existing plugin models be used as templates. 
    230215 
    231216.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 

  • test/sasdataloader/test/utest_ascii.py

    rb699768 r7d94915  
    9494        f = self.loader.load("ascii_test_6.txt") 
    9595        # The length of the data is 5 
    96         self.assertEqual(len(f.x), 4) 
    97         self.assertEqual(f.x[0],0.013534) 
    98         self.assertEqual(f.x[3],0.022254) 
     96        self.assertEqual(f, None) 
    9997         
    10098if __name__ == '__main__': 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.