Ignore:
File:
1 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • src/sas/sasgui/perspectives/fitting/basepage.py

    r9a5097c r463e7ffc  
    55import os 
    66import wx 
    7 import numpy as np 
     7import numpy 
    88import time 
    99import copy 
     
    3434from sas.sasgui.guiframe.documentation_window import DocumentationWindow 
    3535 
     36logger = logging.getLogger(__name__) 
    3637 
    3738(PageInfoEvent, EVT_PAGE_INFO) = wx.lib.newevent.NewEvent() 
     
    100101        self.graph_id = None 
    101102        # Q range for data set 
    102         self.qmin_data_set = np.inf 
     103        self.qmin_data_set = numpy.inf 
    103104        self.qmax_data_set = None 
    104105        self.npts_data_set = 0 
     
    278279 
    279280        """ 
    280         x = np.linspace(start=self.qmin_x, stop=self.qmax_x, 
     281        x = numpy.linspace(start=self.qmin_x, stop=self.qmax_x, 
    281282                           num=self.npts_x, endpoint=True) 
    282283        self.data = Data1D(x=x) 
     
    295296        """ 
    296297        if self.qmin_x >= 1.e-10: 
    297             qmin = np.log10(self.qmin_x) 
     298            qmin = numpy.log10(self.qmin_x) 
    298299        else: 
    299300            qmin = -10. 
    300301 
    301302        if self.qmax_x <= 1.e10: 
    302             qmax = np.log10(self.qmax_x) 
     303            qmax = numpy.log10(self.qmax_x) 
    303304        else: 
    304305            qmax = 10. 
    305306 
    306         x = np.logspace(start=qmin, stop=qmax, 
     307        x = numpy.logspace(start=qmin, stop=qmax, 
    307308                           num=self.npts_x, endpoint=True, base=10.0) 
    308309        self.data = Data1D(x=x) 
     
    341342        qstep = self.npts_x 
    342343 
    343         x = np.linspace(start=xmin, stop=xmax, num=qstep, endpoint=True) 
    344         y = np.linspace(start=ymin, stop=ymax, num=qstep, endpoint=True) 
     344        x = numpy.linspace(start=xmin, stop=xmax, num=qstep, endpoint=True) 
     345        y = numpy.linspace(start=ymin, stop=ymax, num=qstep, endpoint=True) 
    345346        # use data info instead 
    346         new_x = np.tile(x, (len(y), 1)) 
    347         new_y = np.tile(y, (len(x), 1)) 
     347        new_x = numpy.tile(x, (len(y), 1)) 
     348        new_y = numpy.tile(y, (len(x), 1)) 
    348349        new_y = new_y.swapaxes(0, 1) 
    349350        # all data reuire now in 1d array 
    350351        qx_data = new_x.flatten() 
    351352        qy_data = new_y.flatten() 
    352         q_data = np.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
     353        q_data = numpy.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
    353354        # set all True (standing for unmasked) as default 
    354         mask = np.ones(len(qx_data), dtype=bool) 
     355        mask = numpy.ones(len(qx_data), dtype=bool) 
    355356        # store x and y bin centers in q space 
    356357        x_bins = x 
     
    358359 
    359360        self.data.source = Source() 
    360         self.data.data = np.ones(len(mask)) 
    361         self.data.err_data = np.ones(len(mask)) 
     361        self.data.data = numpy.ones(len(mask)) 
     362        self.data.err_data = numpy.ones(len(mask)) 
    362363        self.data.qx_data = qx_data 
    363364        self.data.qy_data = qy_data 
     
    782783                except Exception: 
    783784                    # Skip non-data lines 
    784                     logging.error(traceback.format_exc()) 
    785             return np.array(angles), np.array(weights) 
     785                    logger.error(traceback.format_exc()) 
     786            return numpy.array(angles), numpy.array(weights) 
    786787        except: 
    787788            raise 
     
    13041305                    [state.values, state.weights] 
    13051306            except Exception: 
    1306                 logging.error(traceback.format_exc()) 
     1307                logger.error(traceback.format_exc()) 
    13071308            selection = self._find_polyfunc_selection(disp_model) 
    13081309            for list in self.fittable_param: 
     
    13211322                            list[6].Disable() 
    13221323                        except Exception: 
    1323                             logging.error(traceback.format_exc()) 
     1324                            logger.error(traceback.format_exc()) 
    13241325            # For array, disable all fixed params 
    13251326            if selection == 1: 
     
    13301331                            item[2].Disable() 
    13311332                        except Exception: 
    1332                             logging.error(traceback.format_exc()) 
     1333                            logger.error(traceback.format_exc()) 
    13331334 
    13341335    def _selectDlg(self): 
     
    14641465                self.Refresh() 
    14651466 
    1466         # logging.info("is_modified flag set to %g",is_modified) 
     1467        # logger.info("is_modified flag set to %g",is_modified) 
    14671468        return is_modified 
    14681469 
     
    15691570            self.save_current_state() 
    15701571        except Exception: 
    1571             logging.error(traceback.format_exc()) 
     1572            logger.error(traceback.format_exc()) 
    15721573 
    15731574        return flag, is_modified 
     
    21202121        for data in self.data_list: 
    21212122            # q value from qx and qy 
    2122             radius = np.sqrt(data.qx_data * data.qx_data + 
     2123            radius = numpy.sqrt(data.qx_data * data.qx_data + 
    21232124                                data.qy_data * data.qy_data) 
    21242125            # get unmasked index 
     
    21262127                         (radius <= float(self.qmax.GetValue())) 
    21272128            index_data = (index_data) & (data.mask) 
    2128             index_data = (index_data) & (np.isfinite(data.data)) 
     2129            index_data = (index_data) & (numpy.isfinite(data.data)) 
    21292130 
    21302131            if len(index_data[index_data]) < 10: 
     
    21612162            index_data = (float(self.qmin.GetValue()) <= radius) & \ 
    21622163                         (radius <= float(self.qmax.GetValue())) 
    2163             index_data = (index_data) & (np.isfinite(data.y)) 
     2164            index_data = (index_data) & (numpy.isfinite(data.y)) 
    21642165 
    21652166            if len(index_data[index_data]) < 5: 
     
    22332234 
    22342235                # Check that min is less than max 
    2235                 low = -np.inf if min_str == "" else float(min_str) 
    2236                 high = np.inf if max_str == "" else float(max_str) 
     2236                low = -numpy.inf if min_str == "" else float(min_str) 
     2237                high = numpy.inf if max_str == "" else float(max_str) 
    22372238                if high < low: 
    22382239                    min_ctrl.SetBackgroundColour("pink") 
     
    23842385                    self.model.set_dispersion(p, disp_model) 
    23852386                except Exception: 
    2386                     logging.error(traceback.format_exc()) 
     2387                    logger.error(traceback.format_exc()) 
    23872388 
    23882389        # save state into 
     
    24992500            self.Refresh() 
    25002501        except Exception: 
    2501             logging.error(traceback.format_exc()) 
     2502            logger.error(traceback.format_exc()) 
    25022503            # Error msg 
    25032504            msg = "Error occurred:" 
     
    26002601                del self.state.model._persistency_dict[name.split('.')[0]] 
    26012602        except Exception: 
    2602             logging.error(traceback.format_exc()) 
     2603            logger.error(traceback.format_exc()) 
    26032604 
    26042605    def _lay_out(self): 
     
    26542655            self.qmin_x = data_min 
    26552656            self.qmax_x = math.sqrt(x * x + y * y) 
    2656             # self.data.mask = np.ones(len(self.data.data),dtype=bool) 
     2657            # self.data.mask = numpy.ones(len(self.data.data),dtype=bool) 
    26572658            # check smearing 
    26582659            if not self.disable_smearer.GetValue(): 
     
    27422743            except Exception: 
    27432744                # Not for control panels 
    2744                 logging.error(traceback.format_exc()) 
     2745                logger.error(traceback.format_exc()) 
    27452746        # Make sure the resduals plot goes to the last 
    27462747        if res_item is not None: 
     
    30753076                    disfunc = str(item[7].GetValue()) 
    30763077            except Exception: 
    3077                 logging.error(traceback.format_exc()) 
     3078                logger.error(traceback.format_exc()) 
    30783079 
    30793080            # 2D 
     
    31183119                        disfunc += ' ' + str(weight) 
    31193120            except Exception: 
    3120                 logging.error(traceback.format_exc()) 
     3121                logger.error(traceback.format_exc()) 
    31213122            content += name + ',' + str(check) + ',' + value + disfunc + ',' + \ 
    31223123                       bound_lo + ',' + bound_hi + ':' 
     
    33663367 
    33673368            if value[1] == 'array': 
    3368                 pd_vals = np.array(value[2]) 
    3369                 pd_weights = np.array(value[3]) 
     3369                pd_vals = numpy.array(value[2]) 
     3370                pd_weights = numpy.array(value[3]) 
    33703371                if len(pd_vals) == 0 or len(pd_vals) != len(pd_weights): 
    33713372                    msg = ("bad array distribution parameters for %s" 
     
    33893390 
    33903391        except Exception: 
    3391             logging.error(traceback.format_exc()) 
     3392            logger.error(traceback.format_exc()) 
    33923393            print "Error in BasePage._paste_poly_help: %s" % \ 
    33933394                  sys.exc_info()[1] 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.