Ignore:
Timestamp:
Apr 4, 2017 12:50:04 PM (8 years ago)
Author:
Ricardo Ferraz Leal <ricleal@…>
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-4.2.2, ticket-1009, ticket-1094-headless, ticket-1242-2d-resolution, ticket-1243, ticket-1249, ticket885, unittest-saveload
Children:
f2940c4
Parents:
463e7ffc (diff), 1779e72 (diff)
Note: this is a merge changeset, the changes displayed below correspond to the merge itself.
Use the (diff) links above to see all the changes relative to each parent.
Message:

After merge conflict

File:
1 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • src/sas/sasgui/perspectives/calculator/gen_scatter_panel.py

    r463e7ffc r9c0f3c17  
    77import sys 
    88import os 
    9 import numpy 
     9import numpy as np 
    1010#import math 
    1111import wx.aui as aui 
    … …  
    743743            marker = 'o' 
    744744            m_size = 3.5 
    745         sld_tot = (numpy.fabs(sld_mx) + numpy.fabs(sld_my) + \ 
    746                    numpy.fabs(sld_mz) + numpy.fabs(output.sld_n)) 
     745        sld_tot = (np.fabs(sld_mx) + np.fabs(sld_my) + \ 
     746                   np.fabs(sld_mz) + np.fabs(output.sld_n)) 
    747747        is_nonzero = sld_tot > 0.0 
    748748        is_zero = sld_tot == 0.0 
    … …  
    759759            pix_symbol = output.pix_symbol[is_nonzero] 
    760760        # II. Plot selective points in color 
    761         other_color = numpy.ones(len(pix_symbol), dtype='bool') 
     761        other_color = np.ones(len(pix_symbol), dtype='bool') 
    762762        for key in color_dic.keys(): 
    763763            chosen_color = pix_symbol == key 
    764             if numpy.any(chosen_color): 
     764            if np.any(chosen_color): 
    765765                other_color = other_color & (chosen_color != True) 
    766766                color = color_dic[key] 
    … …  
    769769                        markeredgecolor=color, markersize=m_size, label=key) 
    770770        # III. Plot All others         
    771         if numpy.any(other_color): 
     771        if np.any(other_color): 
    772772            a_name = '' 
    773773            if output.pix_type == 'atom': 
    … …  
    797797                draw magnetic vectors w/arrow 
    798798                """ 
    799                 max_mx = max(numpy.fabs(sld_mx)) 
    800                 max_my = max(numpy.fabs(sld_my)) 
    801                 max_mz = max(numpy.fabs(sld_mz)) 
     799                max_mx = max(np.fabs(sld_mx)) 
     800                max_my = max(np.fabs(sld_my)) 
     801                max_mz = max(np.fabs(sld_mz)) 
    802802                max_m = max(max_mx, max_my, max_mz) 
    803803                try: 
    … …  
    814814                        unit_z2 = sld_mz / max_m 
    815815                        # 0.8 is for avoiding the color becomes white=(1,1,1)) 
    816                         color_x = numpy.fabs(unit_x2 * 0.8) 
    817                         color_y = numpy.fabs(unit_y2 * 0.8) 
    818                         color_z = numpy.fabs(unit_z2 * 0.8) 
     816                        color_x = np.fabs(unit_x2 * 0.8) 
     817                        color_y = np.fabs(unit_y2 * 0.8) 
     818                        color_z = np.fabs(unit_z2 * 0.8) 
    819819                        x2 = pos_x + unit_x2 * max_step 
    820820                        y2 = pos_y + unit_y2 * max_step 
    821821                        z2 = pos_z + unit_z2 * max_step 
    822                         x_arrow = numpy.column_stack((pos_x, x2)) 
    823                         y_arrow = numpy.column_stack((pos_y, y2)) 
    824                         z_arrow = numpy.column_stack((pos_z, z2)) 
    825                         colors = numpy.column_stack((color_x, color_y, color_z)) 
     822                        x_arrow = np.column_stack((pos_x, x2)) 
     823                        y_arrow = np.column_stack((pos_y, y2)) 
     824                        z_arrow = np.column_stack((pos_z, z2)) 
     825                        colors = np.column_stack((color_x, color_y, color_z)) 
    826826                        arrows = Arrow3D(panel, x_arrow, z_arrow, y_arrow, 
    827827                                        colors, mutation_scale=10, lw=1, 
    … …  
    882882            if self.is_avg or self.is_avg == None: 
    883883                self._create_default_1d_data() 
    884                 i_out = numpy.zeros(len(self.data.y)) 
     884                i_out = np.zeros(len(self.data.y)) 
    885885                inputs = [self.data.x, [], i_out] 
    886886            else: 
    887887                self._create_default_2d_data() 
    888                 i_out = numpy.zeros(len(self.data.data)) 
     888                i_out = np.zeros(len(self.data.data)) 
    889889                inputs = [self.data.qx_data, self.data.qy_data, i_out] 
    890890 
    … …  
    991991        :Param input: input list [qx_data, qy_data, i_out] 
    992992        """ 
    993         out = numpy.empty(0) 
     993        out = np.empty(0) 
    994994        #s = time.time() 
    995995        for ind in range(len(input[0])): 
    … …  
    10001000                inputi = [input[0][ind:ind + 1], [], input[2][ind:ind + 1]] 
    10011001                outi = self.model.run(inputi) 
    1002                 out = numpy.append(out, outi) 
     1002                out = np.append(out, outi) 
    10031003            else: 
    10041004                if ind % 50 == 0  and update != None: 
    … …  
    10081008                          input[2][ind:ind + 1]] 
    10091009                outi = self.model.runXY(inputi) 
    1010                 out = numpy.append(out, outi) 
     1010                out = np.append(out, outi) 
    10111011        #print time.time() - s 
    10121012        if self.is_avg or self.is_avg == None: 
    … …  
    10291029        self.npts_x = int(float(self.npt_ctl.GetValue())) 
    10301030        self.data = Data2D() 
    1031         qmax = self.qmax_x #/ numpy.sqrt(2) 
     1031        qmax = self.qmax_x #/ np.sqrt(2) 
    10321032        self.data.xaxis('\\rm{Q_{x}}', '\AA^{-1}') 
    10331033        self.data.yaxis('\\rm{Q_{y}}', '\AA^{-1}') 
    … …  
    10501050        qstep = self.npts_x 
    10511051 
    1052         x = numpy.linspace(start=xmin, stop=xmax, num=qstep, endpoint=True) 
    1053         y = numpy.linspace(start=ymin, stop=ymax, num=qstep, endpoint=True) 
     1052        x = np.linspace(start=xmin, stop=xmax, num=qstep, endpoint=True) 
     1053        y = np.linspace(start=ymin, stop=ymax, num=qstep, endpoint=True) 
    10541054        ## use data info instead 
    1055         new_x = numpy.tile(x, (len(y), 1)) 
    1056         new_y = numpy.tile(y, (len(x), 1)) 
     1055        new_x = np.tile(x, (len(y), 1)) 
     1056        new_y = np.tile(y, (len(x), 1)) 
    10571057        new_y = new_y.swapaxes(0, 1) 
    10581058        # all data reuire now in 1d array 
    10591059        qx_data = new_x.flatten() 
    10601060        qy_data = new_y.flatten() 
    1061         q_data = numpy.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
     1061        q_data = np.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
    10621062        # set all True (standing for unmasked) as default 
    1063         mask = numpy.ones(len(qx_data), dtype=bool) 
     1063        mask = np.ones(len(qx_data), dtype=bool) 
    10641064        # store x and y bin centers in q space 
    10651065        x_bins = x 
    10661066        y_bins = y 
    10671067        self.data.source = Source() 
    1068         self.data.data = numpy.ones(len(mask)) 
    1069         self.data.err_data = numpy.ones(len(mask)) 
     1068        self.data.data = np.ones(len(mask)) 
     1069        self.data.err_data = np.ones(len(mask)) 
    10701070        self.data.qx_data = qx_data 
    10711071        self.data.qy_data = qy_data 
    … …  
    10861086        :warning: This data is never plotted. 
    10871087                    residuals.x = data_copy.x[index] 
    1088             residuals.dy = numpy.ones(len(residuals.y)) 
     1088            residuals.dy = np.ones(len(residuals.y)) 
    10891089            residuals.dx = None 
    10901090            residuals.dxl = None 
    … …  
    10931093        self.qmax_x = float(self.qmax_ctl.GetValue()) 
    10941094        self.npts_x = int(float(self.npt_ctl.GetValue())) 
    1095         qmax = self.qmax_x #/ numpy.sqrt(2) 
     1095        qmax = self.qmax_x #/ np.sqrt(2) 
    10961096        ## Default values 
    10971097        xmax = qmax 
    10981098        xmin = qmax * _Q1D_MIN 
    10991099        qstep = self.npts_x 
    1100         x = numpy.linspace(start=xmin, stop=xmax, num=qstep, endpoint=True) 
     1100        x = np.linspace(start=xmin, stop=xmax, num=qstep, endpoint=True) 
    11011101        # store x and y bin centers in q space 
    11021102        #self.data.source = Source() 
    1103         y = numpy.ones(len(x)) 
    1104         dy = numpy.zeros(len(x)) 
    1105         dx = numpy.zeros(len(x)) 
     1103        y = np.ones(len(x)) 
     1104        dy = np.zeros(len(x)) 
     1105        dx = np.zeros(len(x)) 
    11061106        self.data = Data1D(x=x, y=y) 
    11071107        self.data.dx = dx 
    … …  
    11731173        state = None 
    11741174 
    1175         numpy.nan_to_num(image) 
     1175        np.nan_to_num(image) 
    11761176        new_plot = Data2D(image=image, err_image=data.err_data) 
    11771177        new_plot.name = model.name + '2d' 
    … …  
    16421642            for key in sld_list.keys(): 
    16431643                if ctr_list[0] == key: 
    1644                     min_val = numpy.min(sld_list[key]) 
    1645                     max_val = numpy.max(sld_list[key]) 
    1646                     mean_val = numpy.mean(sld_list[key]) 
     1644                    min_val = np.min(sld_list[key]) 
     1645                    max_val = np.max(sld_list[key]) 
     1646                    mean_val = np.mean(sld_list[key]) 
    16471647                    enable = (min_val == max_val) and \ 
    16481648                             sld_data.pix_type == 'pixel' 
    … …  
    17351735                    npts = -1 
    17361736                    break 
    1737                 if numpy.isfinite(n_val): 
     1737                if np.isfinite(n_val): 
    17381738                    npts *= int(n_val) 
    17391739            if npts > 0: 
    … …  
    17721772                        ctl.Refresh() 
    17731773                        return 
    1774                     if numpy.isfinite(s_val): 
     1774                    if np.isfinite(s_val): 
    17751775                        s_size *= s_val 
    17761776                self.sld_data.set_pixel_volumes(s_size) 
    … …  
    17891789        try: 
    17901790            sld_data = self.parent.get_sld_from_omf() 
    1791             #nop = (nop * numpy.pi) / 6 
     1791            #nop = (nop * np.pi) / 6 
    17921792            nop = len(sld_data.sld_n) 
    17931793        except: 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.