Changeset e3133dc in sasview for src/sas


Ignore:
Timestamp:
Jan 3, 2018 8:41:36 AM (7 years ago)
Author:
krzywon
Branches:
master, magnetic_scatt, release-4.2.2, ticket-1009, ticket-1094-headless, ticket-1242-2d-resolution, ticket-1243, ticket-1249, ticket885, unittest-saveload
Children:
f02a0c6
Parents:
cc62607
Message:

Remove nan values from data 1D objects instead of coercing to 0.

File:
1 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • src/sas/sascalc/dataloader/file_reader_base_class.py

    r8475d16 re3133dc  
    159159                data.y_unit = self.format_unit(data.y_unit) 
    160160                # Sort data by increasing x and remove 1st point 
    161                 self.ind = np.lexsort((data.y, data.x)) 
    162                 data.x = self.sort_1d_array(data.x) 
    163                 data.y = self.sort_1d_array(data.y) 
     161                ind = np.lexsort((data.y, data.x)) 
     162                data.x = self._reorder_1d_array(data.x, ind) 
     163                data.y = self._reorder_1d_array(data.y, ind) 
    164164                if data.dx is not None: 
    165165                    if len(data.dx) == 0: 
    166166                        data.dx = None 
    167167                        continue 
    168                     data.dx = self.sort_1d_array(data.dx) 
     168                    data.dx = self._reorder_1d_array(data.dx, ind) 
    169169                if data.dxl is not None: 
    170                     data.dxl = self.sort_1d_array(data.dxl) 
     170                    data.dxl = self._reorder_1d_array(data.dxl, ind) 
    171171                if data.dxw is not None: 
    172                     data.dxw = self.sort_1d_array(data.dxw) 
     172                    data.dxw = self._reorder_1d_array(data.dxw, ind) 
    173173                if data.dy is not None: 
    174174                    if len(data.dy) == 0: 
    175175                        data.dy = None 
    176176                        continue 
    177                     data.dy = self.sort_1d_array(data.dy) 
     177                    data.dy = self._reorder_1d_array(data.dy, ind) 
    178178                if data.lam is not None: 
    179                     data.lam = self.sort_1d_array(data.lam) 
     179                    data.lam = self._reorder_1d_array(data.lam, ind) 
    180180                if data.dlam is not None: 
    181                     data.dlam = self.sort_1d_array(data.dlam) 
     181                    data.dlam = self._reorder_1d_array(data.dlam, ind) 
     182                data = self._remove_nans_in_1d_data(data) 
    182183                if len(data.x) > 0: 
    183184                    data.xmin = np.min(data.x) 
     
    186187                    data.ymax = np.max(data.y) 
    187188 
    188     def sort_1d_array(self, array=[]): 
    189         if array.any(): 
    190             for i in self.ind: 
    191                 if math.isnan(array[i]): 
    192                     array[i] = 0 
    193             array = np.asarray([array[i] for i in self.ind]).astype(np.float64) 
    194         return array 
     189    @staticmethod 
     190    def _reorder_1d_array(array, ind): 
     191        """ 
     192        Reorders a 1D array based on the indices passed as ind 
     193        :param array: Array to be reordered 
     194        :param ind: Indices used to reorder array 
     195        :return: reordered array 
     196        """ 
     197        array = np.asarray(array, dtype=np.float64) 
     198        return array[ind] 
     199 
     200    @staticmethod 
     201    def _remove_nans_in_1d_data(data): 
     202        """ 
     203        Remove data points where nan is loaded 
     204        :param data: 1D data set 
     205        :return: data with mask=0 for any value of nan in data .x, .y, .dx, .dy 
     206        """ 
     207        mask = np.ones(len(data.x)) 
     208        data_list = [data.x, data.y, data.dx, data.dy, data.dxl, data.dxw] 
     209        for array in data_list: 
     210            if array is not None: 
     211                # Set mask[i] to 0 when data.<param> is nan 
     212                mask[np.isnan(array)] = 0 
     213        # Data indices to mask/remove from the data 
     214        nans = np.where(mask == 0)[0] 
     215        if len(nans) > 0: 
     216            data.x = np.delete(data.x, nans) 
     217            data.y = np.delete(data.y, nans) 
     218            if data.dx is not None: 
     219                data.dx = np.delete(data.dx, nans) 
     220            if data.dxl is not None: 
     221                data.dxl = np.delete(data.dxl, nans) 
     222            if data.dxw is not None: 
     223                data.dxw = np.delete(data.dxw, nans) 
     224            if data.dy is not None: 
     225                data.dy = np.delete(data.dy, nans) 
     226        return data 
    195227 
    196228    def sort_two_d_data(self): 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.