Changes in / [5c84add:601b93d] in sasview


Ignore:
Files:
26 added
9 deleted
17 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • .travis.yml

    r58918de r937529e  
    1212  system_site_packages: true 
    1313before_install: 
    14   - 'if [ $TRAVIS_PYTHON_VERSION == "2.7" ]; then sudo apt-get update;sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib libhdf5-serial-dev python-h5py fglrx opencl-headers python-pyopencl; fi' 
     14  - 'if [ $TRAVIS_PYTHON_VERSION == "2.7" ]; then sudo apt-get update;sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib libhdf5-serial-dev python-h5py fglrx opencl-headers; fi' 
    1515 
    1616install: 
    1717  - pip install -r build_tools/requirements.txt 
     18  - pip install pyopencl 
    1819 
    1920before_script: 
    … …  
    3031  - ls -ltr 
    3132  - if [ ! -d "utils" ]; then mkdir utils; fi 
    32   - /bin/sh -xe sasview/build_tools/travis_build.sh 
     33  - /bin/sh -xe sasview/build_tools/jenkins_linux_build.sh 
    3334#  - /bin/sh -xe sasview/build_tools/jenkins_linux_test.sh 
    3435  - export LC_ALL=en_US.UTF-8 

  • docs/sphinx-docs/source/user/sasgui/perspectives/invariant/invariant_help.rst

    r9bbc074 r5f5c596  
    44.. by S King, ISIS, during SasView CodeCamp-III in Feb 2015. 
    55 
    6 Invariant Calculation 
    7 ===================== 
     6Invariant Calculation Perspective 
     7================================= 
    88 
    99Description 
    … …  
    1919.. image:: image001.gif 
    2020 
    21 where *g = q* for pinhole geometry (SAS) and *g = q*\ :sub:`v` (the slit height) for   
     21where *g = Q* for pinhole geometry (SAS) and *g = Qv* (the slit height) for   
    2222slit geometry (USAS). 
    2323 
    … …  
    4545.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    4646 
    47 Using invariant analysis 
    48 ------------------------ 
     47Using the perspective 
     48--------------------- 
    4949 
    50501) Select *Invariant* from the *Analysis* menu on the SasView toolbar. 
    … …  
    5353 
    54543) Select a dataset and use the *Send To* button on the *Data Explorer* to load  
    55    the dataset into the *Invariant* panel. 
     55   the dataset into the *Invariant* perspective. 
    5656 
    57 4) Use the *Customised Input* boxes on the *Invariant* panel to subtract  
     574) Use the *Customised Input* boxes on the *Invariant* perspective to subtract  
    5858   any background, specify the contrast (i.e. difference in SLDs - this must be  
    5959   specified for the eventual value of Q*\  to be on an absolute scale), or to  
    … …  
    7373 
    74748) If the value of Q*\  calculated with the extrapolated regions is invalid, a  
    75    red warning will appear at the top of the *Invariant* panel. 
     75   red warning will appear at the top of the *Invariant* perspective panel. 
    7676 
    7777   The details of the calculation are available by clicking the *Details*  

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

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

  • sasview/local_config.py

    r9bbc074 rd85c194  
    8282_corner_image = os.path.join(icon_path, "angles_flat.png") 
    8383_welcome_image = os.path.join(icon_path, "SVwelcome.png") 
    84 _copyright = "(c) 2009 - 2016, UTK, UMD, NIST, ORNL, ISIS, ESS and ILL" 
     84_copyright = "(c) 2009 - 2013, UTK, UMD, NIST, ORNL, ISIS, ESS and ILL" 
    8585 
    8686 

  • sasview/setup_exe.py

    r9bbc074 r525aaa2  
    165165        self.version = local_config.__version__ 
    166166        self.company_name = "SasView.org" 
    167         self.copyright = "copyright 2009 - 2016" 
     167        self.copyright = "copyright 2009 - 2013" 
    168168        self.name = "SasView" 
    169169         

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

    r7d94915 rb699768  
    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         
    5253        :return: Data1D object, or None 
    53  
     54         
    5455        :raise RuntimeError: when the file can't be opened 
    5556        :raise ValueError: when the length of the data vectors are inconsistent 
    … …  
    6162                try: 
    6263                    # Read in binary mode since GRASP frequently has no-ascii 
    63                     # characters that breaks the open operation 
     64                    # characters that brakes the open operation 
    6465                    input_f = open(path,'rb') 
    6566                except: 
    … …  
    6768                buff = input_f.read() 
    6869                lines = buff.splitlines() 
    69  
    70                 # Arrays for data storage 
    71                 tx = numpy.zeros(0) 
    72                 ty = numpy.zeros(0) 
     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) 
    7379                tdy = numpy.zeros(0) 
    7480                tdx = numpy.zeros(0) 
    75  
     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            
    7698                # The first good line of data will define whether 
    7799                # we have 2-column or 3-column ascii 
    78100                has_error_dx = None 
    79101                has_error_dy = None 
    80  
     102                 
    81103                #Initialize counters for data lines and header lines. 
    82                 is_data = False 
     104                is_data = False  # Has more than 5 lines 
    83105                # More than "5" lines of data is considered as actual 
    84106                # data unless that is the only data 
    85                 min_data_pts = 5 
     107                mum_data_lines = 5 
    86108                # To count # of current data candidate lines 
    87                 candidate_lines = 0 
     109                i = -1 
    88110                # To count total # of previous data candidate lines 
    89                 candidate_lines_previous = 0 
    90                 #minimum required number of columns of data 
     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). 
    91117                lentoks = 2 
    92118                for line in lines: 
    93                     toks = self.splitline(line) 
    94                     # To remember the # of columns in the current line of data 
    95                     new_lentoks = len(toks) 
     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() 
    96127                    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  
    112128                        #Make sure that all columns are numbers. 
    113129                        for colnum in range(len(toks)): 
    114                             # Any non-floating point values throw ValueError 
    115130                            float(toks[colnum]) 
    116  
    117                         candidate_lines += 1 
     131                             
    118132                        _x = float(toks[0]) 
    119133                        _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: 
     141                            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 
    120170                        _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: 
    125                             is_data = True 
    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 \ 
     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\ 
    140244                            is_data == False: 
    141245                            try: 
    142246                                tx = numpy.zeros(0) 
    143247                                ty = numpy.zeros(0) 
    144                                 tdy = numpy.zeros(0) 
    145                                 tdx = numpy.zeros(0) 
    146248                            except: 
    147249                                pass 
    148250 
     251                        tx = numpy.append(tx, _x) 
     252                        ty = numpy.append(ty, _y) 
     253                         
    149254                        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 
    150263                            tdy = numpy.append(tdy, _dy) 
    151264                        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 
    152273                            tdx = numpy.append(tdx, _dx) 
    153                         tx = numpy.append(tx, _x) 
    154                         ty = numpy.append(ty, _y) 
    155  
     274 
     275                        #reset i1 and flag lentoks for the next 
     276                        if lentoks < new_lentoks: 
     277                            if is_data == False: 
     278                                i1 = -1 
    156279                        #To remember the # of columns on the current line 
    157280                        # for the next line of data 
    158                         lentoks = new_lentoks 
    159                         candidate_lines_previous = candidate_lines 
    160                     except ValueError: 
     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: 
    161289                        # It is data and meet non - number, then stop reading 
    162290                        if is_data == True: 
    163291                            break 
    164292                        lentoks = 2 
    165                         has_error_dx = None 
    166                         has_error_dy = None 
     293                        #Counting # of header lines 
     294                        j += 1 
     295                        if j == j1 + 1: 
     296                            j1 = j 
     297                        else: 
     298                            j = -1 
    167299                        #Reset # of lines of data candidates 
    168                         candidate_lines = 0 
    169                     except: 
     300                        i = -1 
     301                         
     302                        # Couldn't parse this line, skip it 
    170303                        pass 
    171  
     304                     
    172305                input_f.close() 
    173                 if not is_data: 
    174                     return None 
    175306                # Sanity check 
    176                 if has_error_dy == True and not len(ty) == len(tdy): 
     307                if has_error_dy == True and not len(y) == len(dy): 
    177308                    msg = "ascii_reader: y and dy have different length" 
    178309                    raise RuntimeError, msg 
    179                 if has_error_dx == True and not len(tx) == len(tdx): 
     310                if has_error_dx == True and not len(x) == len(dx): 
    180311                    msg = "ascii_reader: y and dy have different length" 
    181312                    raise RuntimeError, msg 
    182313                # If the data length is zero, consider this as 
    183314                # though we were not able to read the file. 
    184                 if len(tx) == 0: 
     315                if len(x) == 0: 
    185316                    raise RuntimeError, "ascii_reader: could not load file" 
    186  
     317                 
    187318                #Let's re-order the data to make cal. 
    188319                # curve look better some cases 
    189320                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  
    197321                for i in ind: 
    198322                    x[i] = tx[ind[i]] 
    … …  
    214338                output.dx = dx[x != 0] if has_error_dx == True\ 
    215339                    else numpy.zeros(len(output.x)) 
    216  
    217                 output.xaxis("\\rm{Q}", 'A^{-1}') 
    218                 output.yaxis("\\rm{Intensity}", "cm^{-1}") 
    219  
     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                     
    220350                # Store loading process information 
    221351                output.meta_data['loader'] = self.type_name 
    … …  
    223353                    raise RuntimeError, "%s is empty" % path 
    224354                return output 
    225  
     355             
    226356        else: 
    227357            raise RuntimeError, "%s is not a file" % path 
    228358        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/guiframe/media/graph_help.rst

    rf9b0c81 re68c9bf  
    4242plot window. 
    4343 
    44 .. note::  
    45     *If a residuals graph (when fitting data) is hidden, it will not show up 
    46     after computation.* 
     44*NOTE! If a residuals graph (when fitting data) is hidden, it will not show up 
     45after computation.* 
    4746 
    4847Dragging a plot 
    … …  
    6867After zooming in on a a region, the *left arrow* or *right arrow* buttons on 
    6968the toolbar will switch between recent views. 
    70  
    71 The axis range can also be specified manually.  To do so go to the *Graph Menu* 
    72 (see Invoking_the_graph_menu_ for further details), choose the *Set Graph Range* 
    73 option and enter the limits in the pop box. 
    7469 
    7570*NOTE! If a wheel mouse is available scrolling the wheel will zoom in/out 
    … …  
    121116^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 
    122117 
    123 It is possible to make custom modifications to plots including: 
     118From the *Graph Menu* (see Invoking_the_graph_menu_) it is also possible to 
     119make some custom modifications to plots, including: 
    124120 
    125121*  changing the plot window title 
    126 *  changing the default legend location and toggling it on/off 
    127 *  changing the axis label text 
    128 *  changing the axis label units 
    129 *  changing the axis label font & font colour 
     122*  changing the axis legend locations 
     123*  changing the axis legend label text 
     124*  changing the axis legend label units 
     125*  changing the axis legend label font & font colour 
    130126*  adding/removing a text string 
    131127*  adding a grid overlay 
    132  
    133 The legend and text strings can be drag and dropped around the plot 
    134  
    135 These options are accessed through the *Graph Menu* (see Invoking_the_graph_menu_) 
    136 and selecting *Modify Graph Appearance* (for axis labels, grid overlay and 
    137 legend position) or *Add Text* to add textual annotations, selecting font, color, 
    138 style and size. *Remove Text* will remove the last annotation added. To change 
    139 the legend. *Window Title* allows a custom title to be entered instead of Graph 
    140 x.  
    141128 
    142129Changing scales 
    … …  
    247234selected data will be removed from the plot. 
    248235 
    249 .. note:: 
    250     The Remove data set action cannot be undone. 
     236*NOTE! This action cannot be undone.* 
    251237 
    252238Show-Hide error bars 
    … …  
    262248In the *Dataset Menu* (see Invoking_the_dataset_menu_), select *Modify Plot 
    263249Property* to change the size, color, or shape of the displayed marker for the 
    264 chosen dataset, or to change the dataset label that appears in the plot legend 
    265 box. 
     250chosen dataset, or to change the dataset label that appears on the plot. 
    266251 
    267252.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    … …  
    307292average. 
    308293 
    309 .. note:: 
    310     The displayed average only updates when input focus is moved back to 
    311     that window; ie, when the mouse pointer is moved onto that plot. 
     294*NOTE! The displayed average only updates when input focus is moved back to 
     295that window; ie, when the mouse pointer is moved onto that plot.* 
    312296 
    313297Selecting *Box Sum* automatically brings up the 'Slicer Parameters' dialog in 
    … …  
    375359.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    376360 
    377 .. note::  This help document was last modified by Paul Butler, 05 September, 2016 
     361.. note::  This help document was last changed by Steve King, 01May2015 

  • src/sas/sasgui/guiframe/utils.py

    ra0373d5 rd85c194  
    4646    return flag 
    4747 
    48  
    49 def check_int(item): 
    50     """ 
    51     :param item: txtcrtl containing a value 
    52     """ 
    53     flag = True 
    54     try: 
    55         mini = int(item.GetValue()) 
    56         item.SetBackgroundColour(wx.WHITE) 
    57         item.Refresh() 
    58     except: 
    59         flag = False 
    60         item.SetBackgroundColour("pink") 
    61         item.Refresh() 
    62     return flag 
    63  
    64  
     48     
    6549class PanelMenu(wx.Menu): 
    6650    """ 

  • src/sas/sasgui/perspectives/fitting/basepage.py

    r6c382da ree4b3cb  
    1717from wx.lib.scrolledpanel import ScrolledPanel 
    1818 
    19 from sasmodels.weights import MODELS as POLYDISPERSITY_MODELS 
    20  
     19import sasmodels.sasview_model 
    2120from sas.sasgui.guiframe.panel_base import PanelBase 
    22 from sas.sasgui.guiframe.utils import format_number, check_float, IdList, check_int 
     21from sas.sasgui.guiframe.utils import format_number, check_float, IdList 
    2322from sas.sasgui.guiframe.events import PanelOnFocusEvent 
    2423from sas.sasgui.guiframe.events import StatusEvent 
    … …  
    627626        self.disp_help_bt.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_pd_help_clicked, 
    628627                               id=self.disp_help_bt.GetId()) 
    629         self.disp_help_bt.SetToolTipString("Help for polydispersion.") 
     628        self.disp_help_bt.SetToolTipString("Helps for Polydispersion.") 
    630629 
    631630        self.Bind(wx.EVT_RADIOBUTTON, self._set_dipers_Param, 
    … …  
    933932        if len(self._disp_obj_dict) > 0: 
    934933            for k, v in self._disp_obj_dict.iteritems(): 
    935                 self.state._disp_obj_dict[k] = v.type 
     934                self.state._disp_obj_dict[k] = v 
    936935 
    937936            self.state.values = copy.deepcopy(self.values) 
    … …  
    10101009            if len(self._disp_obj_dict) > 0: 
    10111010                for k, v in self._disp_obj_dict.iteritems(): 
    1012                     self.state._disp_obj_dict[k] = v.type 
     1011                    self.state._disp_obj_dict[k] = v 
    10131012 
    10141013            self.state.values = copy.deepcopy(self.values) 
    … …  
    11241123                                                    state.disp_cb_dict[item]) 
    11251124                        # Create the dispersion objects 
    1126                         disp_model = POLYDISPERSITY_MODELS['array']() 
     1125                        from sas.models.dispersion_models import ArrayDispersion 
     1126                        disp_model = ArrayDispersion() 
    11271127                        if hasattr(state, "values") and \ 
    11281128                                 self.disp_cb_dict[item].GetValue() == True: 
    … …  
    13791379        self.weights = copy.deepcopy(state.weights) 
    13801380 
    1381         for key, disp_type in state._disp_obj_dict.iteritems(): 
    1382             #disp_model = disp 
    1383             disp_model = POLYDISPERSITY_MODELS[disp_type]() 
     1381        for key, disp in state._disp_obj_dict.iteritems(): 
     1382            # From saved file, disp_model can not be sent in model obj. 
     1383            # it will be sent as a string here, then converted to model object. 
     1384            if disp.__class__.__name__ == 'str': 
     1385                disp_model = None 
     1386                com_str = "from sasmodels.weights " 
     1387                com_str += "import %s as disp_func \ndisp_model = disp_func()" 
     1388                exec com_str % disp 
     1389            else: 
     1390                disp_model = disp 
    13841391            self._disp_obj_dict[key] = disp_model 
    13851392            param_name = key.split('.')[0] 
    … …  
    22742281                continue 
    22752282 
    2276             value_ctrl = item[2] 
    2277             if not value_ctrl.IsEnabled(): 
    2278                 # ArrayDispersion disables PD, Min, Max, Npts, Nsigs 
     2283            name = str(item[1]) 
     2284            if name.endswith(".npts") or name.endswith(".nsigmas"): 
    22792285                continue 
    22802286 
    2281             name = item[1] 
     2287            # Check that min, max and value are floats 
     2288            value_ctrl, min_ctrl, max_ctrl = item[2], item[5], item[6] 
     2289            min_str = min_ctrl.GetValue().strip() 
     2290            max_str = max_ctrl.GetValue().strip() 
    22822291            value_str = value_ctrl.GetValue().strip() 
    2283             if name.endswith(".npts"): 
    2284                 validity = check_int(value_ctrl) 
    2285                 if not validity: 
    2286                     continue 
    2287                 value = int(value_str) 
    2288  
    2289             elif name.endswith(".nsigmas"): 
    2290                 validity = check_float(value_ctrl) 
    2291                 if not validity: 
    2292                     continue 
    2293                 value = float(value_str) 
    2294  
    2295             else:  # value or polydispersity 
    2296  
    2297                 # Check that min, max and value are floats 
    2298                 min_ctrl, max_ctrl = item[5], item[6] 
    2299                 min_str = min_ctrl.GetValue().strip() 
    2300                 max_str = max_ctrl.GetValue().strip() 
    2301                 validity = check_float(value_ctrl) 
    2302                 if min_str != "": 
    2303                     validity = validity and check_float(min_ctrl) 
    2304                 if max_str != "": 
    2305                     validity = validity and check_float(max_ctrl) 
    2306                 if not validity: 
    2307                     continue 
    2308  
    2309                 # Check that min is less than max 
    2310                 low = -numpy.inf if min_str == "" else float(min_str) 
    2311                 high = numpy.inf if max_str == "" else float(max_str) 
    2312                 if high < low: 
    2313                     min_ctrl.SetBackgroundColour("pink") 
    2314                     min_ctrl.Refresh() 
    2315                     max_ctrl.SetBackgroundColour("pink") 
    2316                     max_ctrl.Refresh() 
    2317                     #msg = "Invalid fit range for %s: min must be smaller than max"%name 
    2318                     #wx.PostEvent(self._manager.parent, StatusEvent(status=msg)) 
    2319                     continue 
    2320  
    2321                 # Force value between min and max 
    2322                 value = float(value_str) 
    2323                 if value < low: 
    2324                     value = low 
    2325                     value_ctrl.SetValue(format_number(value)) 
    2326                 elif value > high: 
    2327                     value = high 
    2328                     value_ctrl.SetValue(format_number(value)) 
    2329  
    2330                 if name not in self.model.details.keys(): 
    2331                     self.model.details[name] = ["", None, None] 
    2332                 old_low, old_high = self.model.details[name][1:3] 
    2333                 if old_low != low or old_high != high: 
    2334                     # The configuration has changed but it won't change the 
    2335                     # computed curve so no need to set is_modified to True 
    2336                     #is_modified = True 
    2337                     self.model.details[name][1:3] = low, high 
     2292            validity = check_float(value_ctrl) 
     2293            if min_str != "": 
     2294                validity = validity and check_float(min_ctrl) 
     2295            if max_str != "": 
     2296                validity = validity and check_float(max_ctrl) 
     2297            if not validity: 
     2298                continue 
     2299 
     2300            # Check that min is less than max 
     2301            low = -numpy.inf if min_str == "" else float(min_str) 
     2302            high = numpy.inf if max_str == "" else float(max_str) 
     2303            if high < low: 
     2304                min_ctrl.SetBackgroundColour("pink") 
     2305                min_ctrl.Refresh() 
     2306                max_ctrl.SetBackgroundColour("pink") 
     2307                max_ctrl.Refresh() 
     2308                #msg = "Invalid fit range for %s: min must be smaller than max"%name 
     2309                #wx.PostEvent(self._manager.parent, StatusEvent(status=msg)) 
     2310                continue 
     2311 
     2312            # Force value between min and max 
     2313            value = float(value_str) 
     2314            if value < low: 
     2315                value = low 
     2316                value_ctrl.SetValue(format_number(value)) 
     2317            elif value > high: 
     2318                value = high 
     2319                value_ctrl.SetValue(format_number(value)) 
    23382320 
    23392321            # Update value in model if it has changed 
    … …  
    23412323                self.model.setParam(name, value) 
    23422324                is_modified = True 
     2325 
     2326            if name not in self.model.details.keys(): 
     2327                self.model.details[name] = ["", None, None] 
     2328            old_low, old_high = self.model.details[name][1:3] 
     2329            if old_low != low or old_high != high: 
     2330                # The configuration has changed but it won't change the 
     2331                # computed curve so no need to set is_modified to True 
     2332                #is_modified = True 
     2333                self.model.details[name][1:3] = low, high 
    23432334 
    23442335        return is_modified 
    … …  
    25132504                self._disp_obj_dict[name1] = disp_model 
    25142505                self.model.set_dispersion(param_name, disp_model) 
    2515                 self.state._disp_obj_dict[name1] = disp_model.type 
     2506                self.state._disp_obj_dict[name1] = disp_model 
    25162507 
    25172508                value1 = str(format_number(self.model.getParam(name1), True)) 
    … …  
    25362527                        item[0].Enable() 
    25372528                        item[2].Enable() 
    2538                         item[3].Show(True) 
    2539                         item[4].Show(True) 
    25402529                        item[5].Enable() 
    25412530                        item[6].Enable() 
    … …  
    26302619        self._disp_obj_dict[name] = disp 
    26312620        self.model.set_dispersion(name.split('.')[0], disp) 
    2632         self.state._disp_obj_dict[name] = disp.type 
     2621        self.state._disp_obj_dict[name] = disp 
    26332622        self.values[name] = values 
    26342623        self.weights[name] = weights 
    … …  
    26982687        :param disp_function: dispersion distr. function 
    26992688        """ 
     2689        # List of the poly_model name in the combobox 
     2690        list = ["RectangleDispersion", "ArrayDispersion", 
     2691                "LogNormalDispersion", "GaussianDispersion", 
     2692                "SchulzDispersion"] 
     2693 
    27002694        # Find the selection 
    2701         if disp_func is not None: 
    2702             try: 
    2703                 return POLYDISPERSITY_MODELS.values().index(disp_func.__class__) 
    2704             except ValueError: 
    2705                 pass  # Fall through to default class 
    2706         return POLYDISPERSITY_MODELS.keys().index('gaussian') 
     2695        try: 
     2696            selection = list.index(disp_func.__class__.__name__) 
     2697            return selection 
     2698        except: 
     2699            return 3 
    27072700 
    27082701    def on_reset_clicked(self, event): 
    … …  
    32913284                    pd = content[name][1] 
    32923285                    if name.count('.') > 0: 
    3293                         # If this is parameter.width, then pd may be a floating 
    3294                         # point value or it may be an array distribution. 
    3295                         # Nothing to do for parameter.npts or parameter.nsigmas. 
    32963286                        try: 
    32973287                            float(pd) 
    3298                             if name.endswith('.npts'): 
    3299                                 pd = int(pd) 
    3300                         except Exception: 
     3288                        except: 
    33013289                            #continue 
    33023290                            if not pd and pd != '': 
    … …  
    33063294                        # Only array func has pd == '' case. 
    33073295                        item[2].Enable(False) 
    3308                     else: 
    3309                         item[2].Enable(True) 
    33103296                    if item[2].__class__.__name__ == "ComboBox": 
    33113297                        if content[name][1] in self.model.fun_list: 
    … …  
    33343320                        pd = value[0] 
    33353321                        if name.count('.') > 0: 
    3336                             # If this is parameter.width, then pd may be a floating 
    3337                             # point value or it may be an array distribution. 
    3338                             # Nothing to do for parameter.npts or parameter.nsigmas. 
    33393322                            try: 
    33403323                                pd = float(pd) 
    3341                                 if name.endswith('.npts'): 
    3342                                     pd = int(pd) 
    33433324                            except: 
    33443325                                #continue 
    … …  
    33493330                            # Only array func has pd == '' case. 
    33503331                            item[2].Enable(False) 
    3351                         else: 
    3352                             item[2].Enable(True) 
    33533332                        if item[2].__class__.__name__ == "ComboBox": 
    33543333                            if value[0] in self.model.fun_list: 
    … …  
    33703349        Helps get paste for poly function 
    33713350 
    3372         *item* is the parameter name 
    3373  
    3374         *value* depends on which parameter is being processed, and whether it 
    3375         has array polydispersity. 
    3376  
    3377         For parameters without array polydispersity: 
    3378  
    3379             parameter => ['FLOAT', ''] 
    3380             parameter.width => ['FLOAT', 'DISTRIBUTION', ''] 
    3381             parameter.npts => ['FLOAT', ''] 
    3382             parameter.nsigmas => ['FLOAT', ''] 
    3383  
    3384         For parameters with array polydispersity: 
    3385  
    3386             parameter => ['FLOAT', ''] 
    3387             parameter.width => ['FILENAME', 'array', [x1, ...], [w1, ...]] 
    3388             parameter.npts => ['FLOAT', ''] 
    3389             parameter.nsigmas => ['FLOAT', ''] 
    3390         """ 
    3391         # Do nothing if not setting polydispersity 
    3392         if len(value[1]) == 0: 
    3393             return 
    3394  
    3395         try: 
    3396             name = item[7].Name 
    3397             param_name = name.split('.')[0] 
    3398             item[7].SetValue(value[1]) 
    3399             selection = item[7].GetCurrentSelection() 
    3400             dispersity = item[7].GetClientData(selection) 
    3401             disp_model = dispersity() 
    3402  
    3403             if value[1] == 'array': 
    3404                 pd_vals = numpy.array(value[2]) 
    3405                 pd_weights = numpy.array(value[3]) 
    3406                 if len(pd_vals) == 0 or len(pd_vals) != len(pd_weights): 
    3407                     msg = ("bad array distribution parameters for %s" 
    3408                            % param_name) 
    3409                     raise ValueError(msg) 
    3410                 self._set_disp_cb(True, item=item) 
    3411                 self._set_array_disp_model(name=name, 
    3412                                            disp=disp_model, 
    3413                                            values=pd_vals, 
    3414                                            weights=pd_weights) 
    3415             else: 
    3416                 self._set_disp_cb(False, item=item) 
    3417                 self._disp_obj_dict[name] = disp_model 
    3418                 self.model.set_dispersion(param_name, disp_model) 
    3419                 self.state._disp_obj_dict[name] = disp_model.type 
    3420                 # TODO: It's not an array, why update values and weights? 
    3421                 self.model._persistency_dict[param_name] = \ 
    3422                     [self.values, self.weights] 
    3423                 self.state.values = self.values 
    3424                 self.state.weights = self.weights 
    3425  
    3426         except Exception: 
    3427             logging.error(traceback.format_exc()) 
    3428             print "Error in BasePage._paste_poly_help: %s" % \ 
    3429                                     sys.exc_info()[1] 
    3430  
    3431     def _set_disp_cb(self, isarray, item): 
     3351        :param item: Gui param items 
     3352        :param value: the values for parameter ctrols 
     3353        """ 
     3354        is_array = False 
     3355        if len(value[1]) > 0: 
     3356            # Only for dispersion func.s 
     3357            try: 
     3358                item[7].SetValue(value[1]) 
     3359                selection = item[7].GetCurrentSelection() 
     3360                name = item[7].Name 
     3361                param_name = name.split('.')[0] 
     3362                dispersity = item[7].GetClientData(selection) 
     3363                disp_model = dispersity() 
     3364                # Only for array disp 
     3365                try: 
     3366                    pd_vals = numpy.array(value[2]) 
     3367                    pd_weights = numpy.array(value[3]) 
     3368                    if len(pd_vals) > 0 and len(pd_vals) > 0: 
     3369                        if len(pd_vals) == len(pd_weights): 
     3370                            self._set_disp_array_cb(item=item) 
     3371                            self._set_array_disp_model(name=name, 
     3372                                                       disp=disp_model, 
     3373                                                       values=pd_vals, 
     3374                                                       weights=pd_weights) 
     3375                            is_array = True 
     3376                except Exception: 
     3377                    logging.error(traceback.format_exc()) 
     3378                if not is_array: 
     3379                    self._disp_obj_dict[name] = disp_model 
     3380                    self.model.set_dispersion(name, 
     3381                                              disp_model) 
     3382                    self.state._disp_obj_dict[name] = \ 
     3383                                              disp_model 
     3384                    self.model.set_dispersion(param_name, disp_model) 
     3385                    self.state.values = self.values 
     3386                    self.state.weights = self.weights 
     3387                    self.model._persistency_dict[param_name] = \ 
     3388                                            [self.state.values, 
     3389                                             self.state.weights] 
     3390 
     3391            except Exception: 
     3392                logging.error(traceback.format_exc()) 
     3393                print "Error in BasePage._paste_poly_help: %s" % \ 
     3394                                        sys.exc_info()[1] 
     3395 
     3396    def _set_disp_array_cb(self, item): 
    34323397        """ 
    34333398        Set cb for array disp 
    34343399        """ 
    3435         if isarray: 
    3436             item[0].SetValue(False) 
    3437             item[0].Enable(False) 
    3438             item[2].Enable(False) 
    3439             item[3].Show(False) 
    3440             item[4].Show(False) 
    3441             item[5].SetValue('') 
    3442             item[5].Enable(False) 
    3443             item[6].SetValue('') 
    3444             item[6].Enable(False) 
    3445         else: 
    3446             item[0].Enable() 
    3447             item[2].Enable() 
    3448             item[3].Show(True) 
    3449             item[4].Show(True) 
    3450             item[5].Enable() 
    3451             item[6].Enable() 
     3400        item[0].SetValue(False) 
     3401        item[0].Enable(False) 
     3402        item[2].Enable(False) 
     3403        item[3].Show(False) 
     3404        item[4].Show(False) 
     3405        item[5].SetValue('') 
     3406        item[5].Enable(False) 
     3407        item[6].SetValue('') 
     3408        item[6].Enable(False) 
    34523409 
    34533410    def update_pinhole_smear(self): 

  • src/sas/sasgui/perspectives/fitting/fitpage.py

    r6c382da ree4b3cb  
    1010import math 
    1111import time 
    12 import traceback 
    1312 
    1413from sasmodels.weights import MODELS as POLYDISPERSITY_MODELS 
    … …  
    20592058            msg = "Error: This model state has missing or outdated " 
    20602059            msg += "information.\n" 
    2061             msg += traceback.format_exc() 
     2060            msg += "%s" % (sys.exc_value) 
    20622061            wx.PostEvent(self._manager.parent, 
    20632062                         StatusEvent(status=msg, info="error")) 

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

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

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

    r05829fb rb64b87c  
    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 
    134139.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    135140 
    … …  
    158163the :ref:`Advanced` option. 
    159164 
    160 *NB: "Fit Parameters" has been split into two sections, those which can be 
    161 polydisperse (shape and orientation parameters) and those which are not 
    162 (scattering length densities, for example).* 
    163  
    164165Sum|Multi(p1,p2) 
    165166^^^^^^^^^^^^^^^^ 
    … …  
    191192*Advanced Custom Model Editor*. 
    192193 
    193 See :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 
    196 you are confident about what you are doing, it is recommended that you 
    197 only modify lines denoted with the ## <----- comments!* 
     194*NB: Unless you are confident about what you are doing, it is recommended that you* 
     195*only modify lines denoted with the ## <----- comments!* 
    198196 
    199197When editing is complete, select *Run -> Compile* from the *Model Editor* menu bar. An 
    … …  
    213211 
    214212*NB: Custom models shipped with SasView cannot be removed in this way.* 
     213 
     214.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
     215 
     216.. _Writing_a_Plugin: 
     217 
     218Writing a Plugin 
     219---------------- 
     220 
     221Advanced 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 
     226in .py format. The next time SasView is started it will compile the plugin and add 
     227it to the list of *Customized Models*. 
     228 
     229It is recommended that existing plugin models be used as templates. 
    215230 
    216231.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 

  • src/sas/sasgui/perspectives/fitting/pagestate.py

    r6c382da r654e8e0  
    2424from xml.dom.minidom import parseString 
    2525from lxml import etree 
    26  
    27 import sasmodels.weights 
    2826 
    2927import sas.sascalc.dataloader 
    … …  
    476474                value = content[1] 
    477475            except Exception: 
    478                 msg = "Report string expected 'name: value' but got %r"%line 
    479                 logging.error(msg) 
     476                logging.error(traceback.format_exc()) 
    480477            if name.count("State created"): 
    481478                repo_time = "" + value 
    … …  
    519516                        title_name = HEADER % title 
    520517                except Exception: 
    521                     msg = "While parsing 'data: ...'\n" 
    522                     logging.error(msg + traceback.format_exc()) 
     518                    logging.error(traceback.format_exc()) 
    523519            if name == "model name ": 
    524520                try: 
    … …  
    535531                    q_range = CENTRE % q_name 
    536532                except Exception: 
    537                     msg = "While parsing 'Plotting Range: ...'\n" 
    538                     logging.error(msg + traceback.format_exc()) 
     533                    logging.error(traceback.format_exc()) 
    539534        paramval = "" 
    540535        for lines in param_string.split(":"): 
    … …  
    716711        # For self.values ={ disp_param_name: [vals,...],...} 
    717712        # and for self.weights ={ disp_param_name: [weights,...],...} 
     713        value_list = {} 
    718714        for item in LIST_OF_MODEL_ATTRIBUTES: 
    719715            element = newdoc.createElement(item[0]) 
    … …  
    729725 
    730726        # Create doc for the dictionary of self._disp_obj_dic 
    731         for tagname, varname, tagtype in DISPERSION_LIST: 
    732             element = newdoc.createElement(tagname) 
    733             value_list = getattr(self, varname) 
    734             for key, value in value_list.iteritems(): 
     727        for item in DISPERSION_LIST: 
     728            element = newdoc.createElement(item[0]) 
     729            value_list = getattr(self, item[1]) 
     730            for key, val in value_list.iteritems(): 
     731                value = repr(val) 
    735732                sub_element = newdoc.createElement(key) 
    736733                sub_element.setAttribute('name', str(key)) 
    … …  
    850847                # Recover _disp_obj_dict from xml file 
    851848                self._disp_obj_dict = {} 
    852                 for tagname, varname, tagtype in DISPERSION_LIST: 
    853                     node = get_content("ns:%s" % tagname, entry) 
     849                for item in DISPERSION_LIST: 
     850                    # Get node 
     851                    node = get_content("ns:%s" % item[0], entry) 
    854852                    for attr in node: 
    855                         parameter = str(attr.get('name')) 
    856                         value = attr.get('value') 
    857                         if value.startswith("<"): 
    858                             try: 
    859                                 # <path.to.NamedDistribution object/instance...> 
    860                                 cls_name = value[1:].split()[0].split('.')[-1] 
    861                                 cls = getattr(sasmodels.weights, cls_name) 
    862                                 value = cls.type 
    863                             except Exception: 
    864                                 logging.error("unable to load distribution %r for %s" 
    865                                               % (value, parameter)) 
    866                                 continue 
    867                         _disp_obj_dict = getattr(self, varname) 
    868                         _disp_obj_dict[parameter] = value 
     853                        name = str(attr.get('name')) 
     854                        val = attr.get('value') 
     855                        value = val.split(" instance")[0] 
     856                        disp_name = value.split("<")[1] 
     857                        try: 
     858                            # Try to recover disp_model object from strings 
     859                            com = "from sas.models.dispersion_models " 
     860                            com += "import %s as disp" 
     861                            com_name = disp_name.split(".")[3] 
     862                            exec com % com_name 
     863                            disp_model = disp() 
     864                            attribute = getattr(self, item[1]) 
     865                            attribute[name] = com_name 
     866                        except Exception: 
     867                            logging.error(traceback.format_exc()) 
    869868 
    870869                # get self.values and self.weights dic. if exists 
    871                 for tagname, varname in LIST_OF_MODEL_ATTRIBUTES: 
    872                     node = get_content("ns:%s" % tagname, entry) 
     870                for item in LIST_OF_MODEL_ATTRIBUTES: 
     871                    node = get_content("ns:%s" % item[0], entry) 
    873872                    dic = {} 
    874873                    value_list = [] 
    875874                    for par in node: 
    876875                        name = par.get('name') 
    877                         values = par.text.split() 
     876                        values = par.text.split('\n') 
    878877                        # Get lines only with numbers 
    879878                        for line in values: 
    … …  
    883882                            except Exception: 
    884883                                # pass if line is empty (it happens) 
    885                                 msg = ("Error reading %r from %s %s\n" 
    886                                        % (line, tagname, name)) 
    887                                 logging.error(msg + traceback.format_exc()) 
     884                                logging.error(traceback.format_exc()) 
    888885                        dic[name] = numpy.array(value_list) 
    889                     setattr(self, varname, dic) 
     886                    setattr(self, item[1], dic) 
    890887 
    891888    def set_plot_state(self, figs, canvases): 
    … …  
    12341231 
    12351232        except: 
    1236             logging.info("XML document does not contain fitting information.\n" 
    1237                          + traceback.format_exc()) 
     1233            logging.info("XML document does not contain fitting information.\n %s" % sys.exc_value) 
    12381234 
    12391235        return state 

  • src/sas/sasgui/perspectives/pr/media/pr_help.rst

    r0391dae rb64b87c  
    1515*P(r)* is set to be equal to an expansion of base functions of the type 
    1616 
    17 .. math:: 
    18   \Phi_{n(r)} = 2 r sin(\frac{\pi n r}{D_{max}}) 
     17  |bigphi|\_n(r) = 2.r.sin(|pi|\ .n.r/D_max) 
    1918 
    20 The coefficient of each base function in the expansion is found by performing 
     19The coefficient of each base function in the expansion is found by performing  
    2120a least square fit with the following fit function 
    2221 
    23 .. math:: 
     22  |chi|\ :sup:`2` = |bigsigma|\ :sub:`i` [ I\ :sub:`meas`\ (Q\ :sub:`i`\ ) - I\ :sub:`th`\ (Q\ :sub:`i`\ ) ] :sup:`2` / (Error) :sup:`2` + Reg_term 
    2423 
    25   \chi^2=\frac{\sum_i (I_{meas}(Q_i)-I_{th}(Q_i))^2}{error^2}+Reg\_term 
    26    
     24where I\ :sub:`meas`\ (Q) is the measured scattering intensity and  
     25I\ :sub:`th`\ (Q) is the prediction from the Fourier transform of the *P(r)*  
     26expansion.  
    2727 
    28 where $I_{meas}(Q_i)$ is the measured scattering intensity and $I_{th}(Q_i)$ is 
    29 the prediction from the Fourier transform of the *P(r)* expansion.  
    30  
    31 The $Reg\_term$ term is a regularization term set to the second derivative  
    32 $d^2P(r)/d^2r$ integrated over $r$. It is used to produce a smooth *P(r)* output. 
     28The *Reg_term* term is a regularization term set to the second derivative  
     29d\ :sup:`2`\ *P(r)* / dr\ :sup:`2` integrated over *r*. It is used to produce a  
     30smooth *P(r)* output. 
    3331 
    3432.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    … …  
    4745   system. 
    4846 
    49 P(r) inversion requires that the background be perfectly subtracted.  This is 
    50 often difficult to do well and thus many data sets will include a background. 
    51 For those cases, the user should check the "estimate background" box and the 
    52 module will do its best to estimate it. 
    53  
    54 The P(r) module is constantly computing in the background what the optimum 
    55 *number of terms* should be as well as the optimum *regularization constant*. 
    56 These are constantly updated in the buttons next to the entry boxes on the GUI. 
    57 These are almost always close and unless the user has a good reason to choose 
    58 differently they should just click on the buttons to accept both.  {D_max} must 
    59 still be set by the user.  However, besides looking at the output, the user can 
    60 click the explore button which will bring up a graph of chi^2 vs Dmax over a 
    61 range around the current Dmax.  The user can change the range and the number of 
    62 points to explore in that range.  They can also choose to plot several other 
    63 parameters as a function of Dmax including: I0, Rg, Oscillation parameter, 
    64 background, positive fraction, and 1-sigma positive fraction. 
    65  
    6647.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    6748 
    … …  
    7455.. ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ 
    7556 
    76 .. note::  This help document was last modified by Paul Butler, 05 September, 2016 
     57.. note::  This help document was last changed by Steve King, 01May2015 

  • test/sasdataloader/test/utest_ascii.py

    r7d94915 rb699768  
    9494        f = self.loader.load("ascii_test_6.txt") 
    9595        # The length of the data is 5 
    96         self.assertEqual(f, None) 
     96        self.assertEqual(len(f.x), 4) 
     97        self.assertEqual(f.x[0],0.013534) 
     98        self.assertEqual(f.x[3],0.022254) 
    9799         
    98100if __name__ == '__main__': 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.