Changeset 916a15f in sasview for park_integration


Ignore:
Timestamp:
Sep 22, 2008 8:16:39 AM (16 years ago)
Author:
Gervaise Alina <gervyh@…>
Branches:
master, ESS_GUI, ESS_GUI_Docs, ESS_GUI_batch_fitting, ESS_GUI_bumps_abstraction, ESS_GUI_iss1116, ESS_GUI_iss879, ESS_GUI_iss959, ESS_GUI_opencl, ESS_GUI_ordering, ESS_GUI_sync_sascalc, costrafo411, magnetic_scatt, release-4.1.1, release-4.1.2, release-4.2.2, release_4.0.1, ticket-1009, ticket-1094-headless, ticket-1242-2d-resolution, ticket-1243, ticket-1249, ticket885, unittest-saveload
Children:
55fd102
Parents:
70975f3
Message:

changes for presentation on tests

Location:
park_integration
Files:
2 deleted
3 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • park_integration/ParkFitting.py

    rfadea71 r916a15f  
    4141        the user should make sure to call set_param himself. 
    4242    """ 
    43     def __init__(self,data=[]): 
     43    def __init__(self): 
    4444        """ 
    4545            Creates a dictionary (self.fitArrangeList={})of FitArrange elements 
     
    6161            parkmodel = value.get_model() 
    6262            for p in parkmodel.parameterset: 
    63                 if p.isfixed() and p._getname()in self.paramList: 
    64                     p.set([-numpy.inf,numpy.inf]) 
    65             i+=1     
     63                if p._getname()in self.paramList and not p.iscomputed(): 
     64                    p.status = 'fitted' # make it a fitted parameter 
     65                            #iscomputed  paramter with string inside 
     66                
     67            i+=1 
    6668            Ldata=value.get_data() 
    6769            parkdata=self._concatenateData(Ldata) 
     
    8991            @return result.cov: Covariance matrix 
    9092        """ 
    91          
    9293        self.createAssembly() 
    93         pars=self.problem.fit_parameters() 
    94         self.problem.eval() 
     94     
    9595        localfit = FitSimplex() 
    9696        localfit.ftol = 1e-8 
     97        # fitmc(fitness,localfit,n,handler): 
     98        #Run a monte carlo fit. 
     99        #This procedure maps a local optimizer across a set of n initial points. 
     100        #The initial parameter value defined by the fitness parameters defines 
     101        #one initial point.  The remainder are randomly generated within the 
     102        #bounds of the problem. 
     103        #localfit is the local optimizer to use.  It should be a bounded 
     104        #optimizer following the `park.fitmc.LocalFit` interface. 
     105        #handler accepts updates to the current best set of fit parameters. 
     106        # See `park.fitresult.FitHandler` for details. 
    97107        fitter = FitMC(localfit=localfit) 
    98         list=self.problem[0]._parameterset() 
    99108        #result = fit.fit(self.problem, 
    100109        #             fitter=fitter, 
     
    103112                         fitter=fitter, 
    104113                         handler= fitresult.ConsoleUpdate(improvement_delta=0.1)) 
    105  
    106         
    107114        if result !=None: 
    108115            return result 
  • park_integration/test/test_fit_cylinder.py

    rca6d914 r916a15f  
    3131        fitter.set_data(data,1) 
    3232        model.model.setParam('scale',10) 
    33         fitter.set_model(model,"M1",1,pars1) 
     33        fitter.set_model(model,1,pars1) 
    3434        result1 = fitter.fit() 
    3535        print "test scipy result:",result1.stderr,result1.pvec,result1.fitness 
  • park_integration/test/test_fit_line.py

    rca6d914 r916a15f  
    136136        model11  = LineModel() 
    137137        model11.name= "line" 
     138        model11.setParam('A',4) 
     139        model11.setParam('B',3) 
    138140        model22  = Constant() 
    139141        model22.name= "cst" 
     
    179181        model1  = LineModel() 
    180182        model1.name= "M1" 
    181          
     183       
    182184        data1 = Data(sans_data=data11 ) 
    183185        data2 = Data(sans_data=data22 ) 
     
    192194        result1 = fitter.fit() 
    193195        self.assert_(result1) 
    194          
     196 
    195197        self.assertTrue( ( math.fabs(result1.pvec[0]-4)/3 == result1.stderr[0] ) or  
    196198                         ( math.fabs(result1.pvec[0]-4)/3 < result1.stderr[0]) )  
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.