Changeset dd11014 in sasview for src


Ignore:
Timestamp:
Apr 4, 2017 1:00:50 PM (8 years ago)
Author:
ajj
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:
7b15990, a2e980b, 4b81e01, 3a33740
Parents:
1779e72
Message:

Fixing PR #55 broken merge

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

Legend:

Unmodified
Added
Removed

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

    red2276f rdd11014  
    1414#TODO: copy the meta data from the 2D object to the resulting 1D object 
    1515import math 
    16 import numpy as np 
     16import numpy 
    1717 
    1818#from data_info import plottable_2D 
    … …  
    8282    if data2d.data is None or data2d.x_bins is None or data2d.y_bins is None: 
    8383        raise ValueError, "Can't convert this data: data=None..." 
    84     new_x = np.tile(data2d.x_bins, (len(data2d.y_bins), 1)) 
    85     new_y = np.tile(data2d.y_bins, (len(data2d.x_bins), 1)) 
     84    new_x = numpy.tile(data2d.x_bins, (len(data2d.y_bins), 1)) 
     85    new_y = numpy.tile(data2d.y_bins, (len(data2d.x_bins), 1)) 
    8686    new_y = new_y.swapaxes(0, 1) 
    8787 
    … …  
    8989    qx_data = new_x.flatten() 
    9090    qy_data = new_y.flatten() 
    91     q_data = np.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
    92     if data2d.err_data == None or np.any(data2d.err_data <= 0): 
    93         new_err_data = np.sqrt(np.abs(new_data)) 
    94  
     91    q_data = numpy.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
     92    if data2d.err_data is None or numpy.any(data2d.err_data <= 0): 
     93        new_err_data = numpy.sqrt(numpy.abs(new_data)) 
    9594    else: 
    9695        new_err_data = data2d.err_data.flatten() 
    97     mask = np.ones(len(new_data), dtype=bool) 
     96    mask = numpy.ones(len(new_data), dtype=bool) 
    9897 
    9998    #TODO: make sense of the following two lines... 
    … …  
    150149 
    151150        # Get data 
    152         data = data2D.data[np.isfinite(data2D.data)] 
    153         err_data = data2D.err_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    154         qx_data = data2D.qx_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    155         qy_data = data2D.qy_data[np.isfinite(data2D.data)] 
     151        data = data2D.data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     152        err_data = data2D.err_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     153        qx_data = data2D.qx_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     154        qy_data = data2D.qy_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
    156155 
    157156        # Build array of Q intervals 
    … …  
    171170            raise RuntimeError, "_Slab._avg: unrecognized axis %s" % str(maj) 
    172171 
    173         x = np.zeros(nbins) 
    174         y = np.zeros(nbins) 
    175         err_y = np.zeros(nbins) 
    176         y_counts = np.zeros(nbins) 
     172        x = numpy.zeros(nbins) 
     173        y = numpy.zeros(nbins) 
     174        err_y = numpy.zeros(nbins) 
     175        y_counts = numpy.zeros(nbins) 
    177176 
    178177        # Average pixelsize in q space 
    … …  
    226225        y = y / y_counts 
    227226        x = x / y_counts 
    228         idx = (np.isfinite(y) & np.isfinite(x)) 
     227        idx = (numpy.isfinite(y) & numpy.isfinite(x)) 
    229228 
    230229        if not idx.any(): 
    … …  
    305304            raise RuntimeError, msg 
    306305        # Get data 
    307         data = data2D.data[np.isfinite(data2D.data)] 
    308         err_data = data2D.err_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    309         qx_data = data2D.qx_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    310         qy_data = data2D.qy_data[np.isfinite(data2D.data)] 
     306        data = data2D.data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     307        err_data = data2D.err_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     308        qx_data = data2D.qx_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     309        qy_data = data2D.qy_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
    311310 
    312311        y = 0.0 
    … …  
    415414        """ 
    416415        # Get data W/ finite values 
    417         data = data2D.data[np.isfinite(data2D.data)] 
    418         q_data = data2D.q_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    419         err_data = data2D.err_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    420         mask_data = data2D.mask[np.isfinite(data2D.data)] 
     416        data = data2D.data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     417        q_data = data2D.q_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     418        err_data = data2D.err_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     419        mask_data = data2D.mask[numpy.isfinite(data2D.data)] 
    421420 
    422421        dq_data = None 
    … …  
    449448            dq_overlap_y *= dq_overlap_y 
    450449 
    451             dq_overlap = np.sqrt((dq_overlap_x + dq_overlap_y) / 2.0) 
     450            dq_overlap = numpy.sqrt((dq_overlap_x + dq_overlap_y) / 2.0) 
    452451            # Final protection of dq 
    453452            if dq_overlap < 0: 
    454453                dq_overlap = y_min 
    455             dqx_data = data2D.dqx_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    456             dqy_data = data2D.dqy_data[np.isfinite(data2D.data)] - dq_overlap 
     454            dqx_data = data2D.dqx_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     455            dqy_data = data2D.dqy_data[numpy.isfinite(data2D.data)] - dq_overlap 
    457456            # def; dqx_data = dq_r dqy_data = dq_phi 
    458457            # Convert dq 2D to 1D here 
    459458            dqx = dqx_data * dqx_data 
    460459            dqy = dqy_data * dqy_data 
    461             dq_data = np.add(dqx, dqy) 
    462             dq_data = np.sqrt(dq_data) 
    463  
    464         #q_data_max = np.max(q_data) 
     460            dq_data = numpy.add(dqx, dqy) 
     461            dq_data = numpy.sqrt(dq_data) 
     462 
     463        #q_data_max = numpy.max(q_data) 
    465464        if len(data2D.q_data) == None: 
    466465            msg = "Circular averaging: invalid q_data: %g" % data2D.q_data 
    … …  
    470469        nbins = int(math.ceil((self.r_max - self.r_min) / self.bin_width)) 
    471470 
    472         x = np.zeros(nbins) 
    473         y = np.zeros(nbins) 
    474         err_y = np.zeros(nbins) 
    475         err_x = np.zeros(nbins) 
    476         y_counts = np.zeros(nbins) 
     471        x = numpy.zeros(nbins) 
     472        y = numpy.zeros(nbins) 
     473        err_y = numpy.zeros(nbins) 
     474        err_x = numpy.zeros(nbins) 
     475        y_counts = numpy.zeros(nbins) 
    477476 
    478477        for npt in range(len(data)): 
    … …  
    528527 
    529528        err_y = err_y / y_counts 
    530         err_y[err_y == 0] = np.average(err_y) 
     529        err_y[err_y == 0] = numpy.average(err_y) 
    531530        y = y / y_counts 
    532531        x = x / y_counts 
    533         idx = (np.isfinite(y)) & (np.isfinite(x)) 
     532        idx = (numpy.isfinite(y)) & (numpy.isfinite(x)) 
    534533 
    535534        if err_x != None: 
    … …  
    586585 
    587586        # Get data 
    588         data = data2D.data[np.isfinite(data2D.data)] 
    589         q_data = data2D.q_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    590         err_data = data2D.err_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    591         qx_data = data2D.qx_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    592         qy_data = data2D.qy_data[np.isfinite(data2D.data)] 
     587        data = data2D.data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     588        q_data = data2D.q_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     589        err_data = data2D.err_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     590        qx_data = data2D.qx_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     591        qy_data = data2D.qy_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
    593592 
    594593        # Set space for 1d outputs 
    595         phi_bins = np.zeros(self.nbins_phi) 
    596         phi_counts = np.zeros(self.nbins_phi) 
    597         phi_values = np.zeros(self.nbins_phi) 
    598         phi_err = np.zeros(self.nbins_phi) 
     594        phi_bins = numpy.zeros(self.nbins_phi) 
     595        phi_counts = numpy.zeros(self.nbins_phi) 
     596        phi_values = numpy.zeros(self.nbins_phi) 
     597        phi_err = numpy.zeros(self.nbins_phi) 
    599598 
    600599        # Shift to apply to calculated phi values in order 
    … …  
    637636            phi_values[i] = 2.0 * math.pi / self.nbins_phi * (1.0 * i) 
    638637 
    639         idx = (np.isfinite(phi_bins)) 
     638        idx = (numpy.isfinite(phi_bins)) 
    640639 
    641640        if not idx.any(): 
    … …  
    770769 
    771770        # Get the all data & info 
    772         data = data2D.data[np.isfinite(data2D.data)] 
    773         q_data = data2D.q_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    774         err_data = data2D.err_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    775         qx_data = data2D.qx_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    776         qy_data = data2D.qy_data[np.isfinite(data2D.data)] 
     771        data = data2D.data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     772        q_data = data2D.q_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     773        err_data = data2D.err_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     774        qx_data = data2D.qx_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     775        qy_data = data2D.qy_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
    777776        dq_data = None 
    778777 
    … …  
    804803            dq_overlap_y *= dq_overlap_y 
    805804 
    806             dq_overlap = np.sqrt((dq_overlap_x + dq_overlap_y) / 2.0) 
     805            dq_overlap = numpy.sqrt((dq_overlap_x + dq_overlap_y) / 2.0) 
    807806            if dq_overlap < 0: 
    808807                dq_overlap = y_min 
    809             dqx_data = data2D.dqx_data[np.isfinite(data2D.data)] 
    810             dqy_data = data2D.dqy_data[np.isfinite(data2D.data)] - dq_overlap 
     808            dqx_data = data2D.dqx_data[numpy.isfinite(data2D.data)] 
     809            dqy_data = data2D.dqy_data[numpy.isfinite(data2D.data)] - dq_overlap 
    811810            # def; dqx_data = dq_r dqy_data = dq_phi 
    812811            # Convert dq 2D to 1D here 
    813812            dqx = dqx_data * dqx_data 
    814813            dqy = dqy_data * dqy_data 
    815             dq_data = np.add(dqx, dqy) 
    816             dq_data = np.sqrt(dq_data) 
     814            dq_data = numpy.add(dqx, dqy) 
     815            dq_data = numpy.sqrt(dq_data) 
    817816 
    818817        #set space for 1d outputs 
    819         x = np.zeros(self.nbins) 
    820         y = np.zeros(self.nbins) 
    821         y_err = np.zeros(self.nbins) 
    822         x_err = np.zeros(self.nbins) 
    823         y_counts = np.zeros(self.nbins) 
     818        x = numpy.zeros(self.nbins) 
     819        y = numpy.zeros(self.nbins) 
     820        y_err = numpy.zeros(self.nbins) 
     821        x_err = numpy.zeros(self.nbins) 
     822        y_counts = numpy.zeros(self.nbins) 
    824823 
    825824        # Get the min and max into the region: 0 <= phi < 2Pi 
    … …  
    924923                #x[i] = math.sqrt((r_inner * r_inner + r_outer * r_outer) / 2) 
    925924                x[i] = x[i] / y_counts[i] 
    926         y_err[y_err == 0] = np.average(y_err) 
    927         idx = (np.isfinite(y) & np.isfinite(y_err)) 
     925        y_err[y_err == 0] = numpy.average(y_err) 
     926        idx = (numpy.isfinite(y) & numpy.isfinite(y_err)) 
    928927        if x_err != None: 
    929928            d_x = x_err[idx] / y_counts[idx] 
    … …  
    10131012        qx_data = data2D.qx_data 
    10141013        qy_data = data2D.qy_data 
    1015         q_data = np.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
     1014        q_data = numpy.sqrt(qx_data * qx_data + qy_data * qy_data) 
    10161015 
    10171016        # check whether or not the data point is inside ROI 
    … …  
    11141113 
    11151114        # get phi from data 
    1116         phi_data = np.arctan2(qy_data, qx_data) 
     1115        phi_data = numpy.arctan2(qy_data, qx_data) 
    11171116 
    11181117        # Get the min and max into the region: -pi <= phi < Pi 

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

    red2276f rdd11014  
    1414import os 
    1515 
    16 import numpy as np 
    17 import math 
    18 #import logging 
    19  
    2016from sas.sascalc.dataloader.data_info import Data2D 
    2117from sas.sascalc.dataloader.data_info import Detector 
    2218from sas.sascalc.dataloader.manipulations import reader2D_converter 
     19import numpy as np 
    2320 
    2421# Look for unit converter 
    … …  
    6562            data_conv_i(1.0, output.I_unit) 
    6663 
    67         for line in lines: 
    68              
    69             # Find setup info line 
    70             if isInfo: 
    71                 isInfo = False 
    72                 line_toks = line.split() 
    73                 # Wavelength in Angstrom 
    74                 try: 
    75                     wavelength = float(line_toks[1]) 
    76                 except: 
    77                     msg = "IgorReader: can't read this file, missing wavelength" 
    78                     raise ValueError, msg 
    79                  
    80             #Find # of bins in a row assuming the detector is square. 
    81             if dataStarted == True: 
    82                 try: 
    83                     value = float(line) 
    84                 except: 
    85                     # Found a non-float entry, skip it 
    86                     continue 
    87                  
    88                 # Get total bin number 
    89                  
    90             i_tot_row += 1 
    91         i_tot_row = math.ceil(math.sqrt(i_tot_row)) - 1 
    92         #print "i_tot", i_tot_row 
    93         size_x = i_tot_row  # 192#128 
    94         size_y = i_tot_row  # 192#128 
    95         output.data = np.zeros([size_x, size_y]) 
    96         output.err_data = np.zeros([size_x, size_y]) 
    97    
    9864        data_row = 0 
    9965        wavelength = distance = center_x = center_y = None 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.