Changes in / [2fd2d99:ce94504] in sasview


Ignore:
Files:
26 added
3 deleted
5 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

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

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

  • 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/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 

  • 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.