Changeset de0c4ba in sasmodels


Ignore:
Timestamp:
Mar 3, 2015 2:14:06 PM (9 years ago)
Author:
Doucet, Mathieu <doucetm@…>
Branches:
master, core_shell_microgels, costrafo411, magnetic_model, release_v0.94, release_v0.95, ticket-1257-vesicle-product, ticket_1156, ticket_1265_superball, ticket_822_more_unit_tests
Children:
6c8db9e
Parents:
e930946
Message:

pylint fixes

File:
1 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • sasmodels/sasview_model.py

    r0a82216 rde0c4ba  
    2626try: 
    2727    from .kernelcl import load_model 
    28 except ImportError,exc: 
     28except ImportError, exc: 
    2929    warnings.warn(str(exc)) 
    3030    warnings.warn("using ctypes instead") 
     
    4141    will produce a class with a name compatible with SasView 
    4242    """ 
    43     model =  load_model(kernel_module, dtype=dtype) 
     43    model = load_model(kernel_module, dtype=dtype) 
    4444    def __init__(self, multfactor=1): 
    4545        SasviewModel.__init__(self, model) 
    4646    attrs = dict(__init__=__init__) 
    47     ConstructedModel = type(model.info[namestyle],  (SasviewModel,), attrs) 
     47    ConstructedModel = type(model.info[namestyle], (SasviewModel,), attrs) 
    4848    return ConstructedModel 
    4949 
     
    6969        self.dispersion = dict() 
    7070        partype = model.info['partype'] 
    71         for name,units,default,limits,ptype,description in model.info['parameters']: 
     71        for name, units, default, limits, ptype, description in model.info['parameters']: 
    7272            self.params[name] = default 
    73             self.details[name] = [units]+limits 
     73            self.details[name] = [units] + limits 
    7474 
    7575        for name in partype['pd-2d']: 
     
    8383        self.orientation_params = ( 
    8484            partype['orientation'] 
    85             + [n+'.width' for n in partype['orientation']] 
     85            + [n + '.width' for n in partype['orientation']] 
    8686            + partype['magnetic']) 
    8787        self.magnetic_params = partype['magnetic'] 
    88         self.fixed = [n+'.width' for n in partype['pd-2d']] 
     88        self.fixed = [n + '.width' for n in partype['pd-2d']] 
    8989        self.non_fittable = [] 
    9090 
    9191        ## independent parameter name and unit [string] 
    92         self.input_name = model.info.get("input_name","Q") 
    93         self.input_unit = model.info.get("input_unit","A^{-1}") 
    94         self.output_name = model.info.get("output_name","Intensity") 
    95         self.output_unit = model.info.get("output_unit","cm^{-1}") 
     92        self.input_name = model.info.get("input_name", "Q") 
     93        self.input_unit = model.info.get("input_unit", "A^{-1}") 
     94        self.output_name = model.info.get("output_name", "Intensity") 
     95        self.output_unit = model.info.get("output_unit", "cm^{-1}") 
    9696 
    9797        ## _persistency_dict is used by sas.perspectives.fitting.basepage 
     
    139139        # Look for dispersion parameters 
    140140        toks = name.split('.') 
    141         if len(toks)==2: 
     141        if len(toks) == 2: 
    142142            for item in self.dispersion.keys(): 
    143                 if item.lower()==toks[0].lower(): 
     143                if item.lower() == toks[0].lower(): 
    144144                    for par in self.dispersion[item]: 
    145145                        if par.lower() == toks[1].lower(): 
     
    149149            # Look for standard parameter 
    150150            for item in self.params.keys(): 
    151                 if item.lower()==name.lower(): 
     151                if item.lower() == name.lower(): 
    152152                    self.params[item] = value 
    153153                    return 
     
    164164        # Look for dispersion parameters 
    165165        toks = name.split('.') 
    166         if len(toks)==2: 
     166        if len(toks) == 2: 
    167167            for item in self.dispersion.keys(): 
    168                 if item.lower()==toks[0].lower(): 
     168                if item.lower() == toks[0].lower(): 
    169169                    for par in self.dispersion[item]: 
    170170                        if par.lower() == toks[1].lower(): 
     
    173173            # Look for standard parameter 
    174174            for item in self.params.keys(): 
    175                 if item.lower()==name.lower(): 
     175                if item.lower() == name.lower(): 
    176176                    return self.params[item] 
    177177 
     
    182182        Return a list of all available parameters for the model 
    183183        """ 
    184         list = self.params.keys() 
     184        param_list = self.params.keys() 
    185185        # WARNING: Extending the list with the dispersion parameters 
    186         list.extend(self.getDispParamList()) 
    187         return list 
     186        param_list.extend(self.getDispParamList()) 
     187        return param_list 
    188188 
    189189    def getDispParamList(self): 
     
    192192        """ 
    193193        # TODO: fix test so that parameter order doesn't matter 
    194         ret = ['%s.%s'%(d.lower(), p) 
     194        ret = ['%s.%s' % (d.lower(), p) 
    195195               for d in self._model.info['partype']['pd-2d'] 
    196196               for p in ('npts', 'nsigmas', 'width')] 
     
    212212        **DEPRECATED**: use calculate_Iq instead 
    213213        """ 
    214         if isinstance(x, (list,tuple)): 
     214        if isinstance(x, (list, tuple)): 
    215215            q, phi = x 
    216216            return self.calculate_Iq([q * math.cos(phi)], 
     
    230230        **DEPRECATED**: use calculate_Iq instead 
    231231        """ 
    232         if isinstance(x, (list,tuple)): 
    233             return self.calculate_Iq([float(x[0])],[float(x[1])])[0] 
     232        if isinstance(x, (list, tuple)): 
     233            return self.calculate_Iq([float(x[0])], [float(x[1])])[0] 
    234234        else: 
    235235            return self.calculate_Iq([float(x)])[0] 
     
    265265        :param qdist: ndarray of scalar q-values or list [qx,qy] where qx,qy are 1D ndarrays 
    266266        """ 
    267         if isinstance(qdist, (list,tuple)): 
     267        if isinstance(qdist, (list, tuple)): 
    268268            # Check whether we have a list of ndarrays [qx,qy] 
    269269            qx, qy = qdist 
    270270            partype = self._model.info['partype'] 
    271271            if not partype['orientation'] and not partype['magnetic']: 
    272                 return self.calculate_Iq(np.sqrt(qx**2+qy**2)) 
     272                return self.calculate_Iq(np.sqrt(qx ** 2 + qy ** 2)) 
    273273            else: 
    274274                return self.calculate_Iq(qx, qy) 
     
    279279 
    280280        else: 
    281             raise TypeError("evalDistribution expects q or [qx, qy], not %r"%type(qdist)) 
     281            raise TypeError("evalDistribution expects q or [qx, qy], not %r" % type(qdist)) 
    282282 
    283283    def calculate_Iq(self, *args): 
     
    313313            fv = ER(*values) 
    314314            #print values[0].shape, weights.shape, fv.shape 
    315             return np.sum(weights*fv) / np.sum(weights) 
     315            return np.sum(weights * fv) / np.sum(weights) 
    316316 
    317317    def calculate_VR(self): 
     
    327327            vol_pars = self._model.info['partype']['volume'] 
    328328            values, weights = self._dispersion_mesh(vol_pars) 
    329             whole,part = VR(*values) 
    330             return np.sum(weights*part)/np.sum(weights*whole) 
     329            whole, part = VR(*values) 
     330            return np.sum(weights * part) / np.sum(weights * whole) 
    331331 
    332332    def set_dispersion(self, parameter, dispersion): 
     
    373373 
    374374    def _get_weights(self, par): 
     375        """ 
     376            Return dispersion weights 
     377            :param par parameter name 
     378        """ 
    375379        from . import weights 
    376380 
     
    378382        limits = self._model.info['limits'] 
    379383        dis = self.dispersion[par] 
    380         v,w = weights.get_weights( 
     384        v, w = weights.get_weights( 
    381385            dis['type'], dis['npts'], dis['width'], dis['nsigmas'], 
    382386            self.params[par], limits[par], par in relative) 
    383         return v,w/w.max() 
    384  
     387        return v, w / w.max() 
     388 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.