Changeset 9d786e5 in sasview


Ignore:
Timestamp:
Jul 27, 2017 11:08:18 AM (7 years ago)
Author:
lewis
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:
8dec7e7
Parents:
0b79323
Message:

Refactor NXcanSAS reader to use FileReader? class

Location:
src/sas/sascalc/dataloader
Files:
2 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • src/sas/sascalc/dataloader/file_reader_base_class.py

    r0b79323 r9d786e5  
    5959                    elif isinstance(self.output[0], Data2D): 
    6060                        self.sort_two_d_data() 
    61      
     61 
    6262                except DataReaderException as e: 
    6363                    self.handle_error_message(e.message) 
    … …  
    107107                # Sort data by increasing x and remove 1st point 
    108108                ind = np.lexsort((data.y, data.x)) 
    109                 ind = ind[1:] # Remove 1st point (Q, I) = (0, 0) 
    110                 data.x = np.asarray([data.x[i] for i in ind]) 
    111                 data.y = np.asarray([data.y[i] for i in ind]) 
     109                data.x = np.asarray([data.x[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
     110                data.y = np.asarray([data.y[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
    112111                if data.dx is not None: 
    113                     data.dx = np.asarray([data.dx[i] for i in ind]) 
     112                    data.dx = np.asarray([data.dx[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
    114113                if data.dxl is not None: 
    115                     data.dxl = np.asarray([data.dxl[i] for i in ind]) 
     114                    data.dxl = np.asarray([data.dxl[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
    116115                if data.dxw is not None: 
    117                     data.dxw = np.asarray([data.dxw[i] for i in ind]) 
     116                    data.dxw = np.asarray([data.dxw[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
    118117                if data.dy is not None: 
    119                     data.dy = np.asarray([data.dy[i] for i in ind]) 
     118                    data.dy = np.asarray([data.dy[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
    120119                if data.lam is not None: 
    121                     data.lam = np.asarray([data.lam[i] for i in ind]) 
     120                    data.lam = np.asarray([data.lam[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
    122121                if data.dlam is not None: 
    123                     data.dlam = np.asarray([data.dlam[i] for i in ind]) 
     122                    data.dlam = np.asarray([data.dlam[i] for i in ind]).astype(np.float64) 
    124123                data.xmin = np.min(data.x) 
    125124                data.xmax = np.max(data.x) 
    … …  
    128127            final_list.append(data) 
    129128        self.output = final_list 
     129        self.remove_empty_q_values() 
    130130 
    131131    def sort_two_d_data(self): 
    132132        final_list = [] 
    133133        for dataset in self.output: 
    134             dataset.data = dataset.data.astype(np.float64) 
    135             dataset.qx_data = dataset.qx_data.astype(np.float64) 
    136             dataset.xmin = np.min(dataset.qx_data) 
    137             dataset.xmax = np.max(dataset.qx_data) 
    138             dataset.qy_data = dataset.qy_data.astype(np.float64) 
    139             dataset.ymin = np.min(dataset.qy_data) 
    140             dataset.ymax = np.max(dataset.qy_data) 
    141             dataset.q_data = np.sqrt(dataset.qx_data * dataset.qx_data 
    142                                      + dataset.qy_data * dataset.qy_data) 
    143             if dataset.err_data is not None: 
    144                 dataset.err_data = dataset.err_data.astype(np.float64) 
    145             if dataset.dqx_data is not None: 
    146                 dataset.dqx_data = dataset.dqx_data.astype(np.float64) 
    147             if dataset.dqy_data is not None: 
    148                 dataset.dqy_data = dataset.dqy_data.astype(np.float64) 
    149             if dataset.mask is not None: 
    150                 dataset.mask = dataset.mask.astype(dtype=bool) 
    151  
    152             if len(dataset.shape) == 2: 
    153                 n_rows, n_cols = dataset.shape 
    154                 dataset.y_bins = dataset.qy_data[0::int(n_cols)] 
    155                 dataset.x_bins = dataset.qx_data[:int(n_cols)] 
    156                 dataset.data = dataset.data.flatten() 
    157             else: 
    158                 dataset.y_bins = [] 
    159                 dataset.x_bins = [] 
    160                 dataset.data = dataset.data.flatten() 
    161             final_list.append(dataset) 
     134            if isinstance(dataset, Data2D): 
     135                dataset.data = dataset.data.astype(np.float64) 
     136                dataset.qx_data = dataset.qx_data.astype(np.float64) 
     137                dataset.xmin = np.min(dataset.qx_data) 
     138                dataset.xmax = np.max(dataset.qx_data) 
     139                dataset.qy_data = dataset.qy_data.astype(np.float64) 
     140                dataset.ymin = np.min(dataset.qy_data) 
     141                dataset.ymax = np.max(dataset.qy_data) 
     142                dataset.q_data = np.sqrt(dataset.qx_data * dataset.qx_data 
     143                                         + dataset.qy_data * dataset.qy_data) 
     144                if dataset.err_data is not None: 
     145                    dataset.err_data = dataset.err_data.astype(np.float64) 
     146                if dataset.dqx_data is not None: 
     147                    dataset.dqx_data = dataset.dqx_data.astype(np.float64) 
     148                if dataset.dqy_data is not None: 
     149                    dataset.dqy_data = dataset.dqy_data.astype(np.float64) 
     150                if dataset.mask is not None: 
     151                    dataset.mask = dataset.mask.astype(dtype=bool) 
     152 
     153                if len(dataset.data.shape) == 2: 
     154                    n_rows, n_cols = dataset.data.shape 
     155                    dataset.y_bins = dataset.qy_data[0::int(n_cols)] 
     156                    dataset.x_bins = dataset.qx_data[:int(n_cols)] 
     157                    dataset.data = dataset.data.flatten() 
     158                else: 
     159                    dataset.y_bins = [] 
     160                    dataset.x_bins = [] 
     161                    dataset.data = dataset.data.flatten() 
     162                final_list.append(dataset) 
    162163        self.output = final_list 
    163164 

  • src/sas/sascalc/dataloader/readers/cansas_reader_HDF5.py

    r7f75a3f r9d786e5  
    1414from sas.sascalc.dataloader.data_info import combine_data_info_with_plottable 
    1515from sas.sascalc.dataloader.loader_exceptions import FileContentsException 
    16  
    17  
    18 class Reader(): 
     16from sas.sascalc.dataloader.file_reader_base_class import FileReader 
     17 
     18 
     19class Reader(FileReader): 
    1920    """ 
    2021    A class for reading in CanSAS v2.0 data files. The existing iteration opens 
    … …  
    4142    # Raw file contents to be processed 
    4243    raw_data = None 
    43     # Data info currently being read in 
    44     current_datainfo = None 
    45     # SASdata set currently being read in 
    46     current_dataset = None 
    4744    # List of plottable1D objects that should be linked to the current_datainfo 
    4845    data1d = None 
    … …  
    5754    # Flag to bypass extension check 
    5855    allow_all = True 
    59     # List of files to return 
    60     output = None 
    61  
    62     def read(self, filename): 
     56 
     57    def get_file_contents(self): 
    6358        """ 
    6459        This is the general read method that all SasView data_loaders must have. 
    … …  
    6964        # Reinitialize when loading a new data file to reset all class variables 
    7065        self.reset_class_variables() 
     66 
     67        filename = self.f_open.name 
     68        self.f_open.close() # IO handled by h5py 
     69 
    7170        # Check that the file exists 
    7271        if os.path.isfile(filename): 
    … …  
    431430        Data1D and Data2D objects 
    432431        """ 
    433  
    434432        # Type cast data arrays to float64 
    435433        if len(self.current_datainfo.trans_spectrum) > 0: 
    … …  
    455453        # Type cast data arrays to float64 and find min/max as appropriate 
    456454        for dataset in self.data2d: 
    457             dataset.data = dataset.data.astype(np.float64) 
    458             dataset.err_data = dataset.err_data.astype(np.float64) 
    459             if dataset.qx_data is not None: 
    460                 dataset.xmin = np.min(dataset.qx_data) 
    461                 dataset.xmax = np.max(dataset.qx_data) 
    462                 dataset.qx_data = dataset.qx_data.astype(np.float64) 
    463             if dataset.dqx_data is not None: 
    464                 dataset.dqx_data = dataset.dqx_data.astype(np.float64) 
    465             if dataset.qy_data is not None: 
    466                 dataset.ymin = np.min(dataset.qy_data) 
    467                 dataset.ymax = np.max(dataset.qy_data) 
    468                 dataset.qy_data = dataset.qy_data.astype(np.float64) 
    469             if dataset.dqy_data is not None: 
    470                 dataset.dqy_data = dataset.dqy_data.astype(np.float64) 
    471             if dataset.q_data is not None: 
    472                 dataset.q_data = dataset.q_data.astype(np.float64) 
    473455            zeros = np.ones(dataset.data.size, dtype=bool) 
    474456            try: 
    … …  
    493475                dataset.x_bins = dataset.qx_data[:n_cols] 
    494476                dataset.data = dataset.data.flatten() 
    495  
    496             final_dataset = combine_data_info_with_plottable( 
    497                 dataset, self.current_datainfo) 
    498             self.output.append(final_dataset) 
     477            self.current_dataset = dataset 
     478            self.send_to_output() 
    499479 
    500480        for dataset in self.data1d: 
    501             if dataset.x is not None: 
    502                 dataset.x = dataset.x.astype(np.float64) 
    503                 dataset.xmin = np.min(dataset.x) 
    504                 dataset.xmax = np.max(dataset.x) 
    505             if dataset.y is not None: 
    506                 dataset.y = dataset.y.astype(np.float64) 
    507                 dataset.ymin = np.min(dataset.y) 
    508                 dataset.ymax = np.max(dataset.y) 
    509             if dataset.dx is not None: 
    510                 dataset.dx = dataset.dx.astype(np.float64) 
    511             if dataset.dxl is not None: 
    512                 dataset.dxl = dataset.dxl.astype(np.float64) 
    513             if dataset.dxw is not None: 
    514                 dataset.dxw = dataset.dxw.astype(np.float64) 
    515             if dataset.dy is not None: 
    516                 dataset.dy = dataset.dy.astype(np.float64) 
    517             final_dataset = combine_data_info_with_plottable( 
    518                 dataset, self.current_datainfo) 
    519             self.output.append(final_dataset) 
     481            self.current_dataset = dataset 
     482            self.send_to_output() 
    520483 
    521484    def add_data_set(self, key=""): 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.