Changes in / [0b05c24:e6b97f5] in sasmodels


Ignore:
Files:
3 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • doc/genmodel.py

    r044a9c1 r824465b  
    2929    'q_max'     : 1.0, 
    3030    'nq'        : 1000, 
    31     'nq2d'      : 100, 
     31    'nq2d'      : 1000, 
    3232    'vmin'      : 1e-3,  # floor for the 2D data results 
    3333    'qx_max'    : 0.5, 
     34    #'colormap'  : 'gist_ncar', 
     35    'colormap'  : 'jet', 
    3436} 
    3537 
     
    6163        Iq2D = np.log(np.clip(Iq2D, opts['vmin'], np.inf)) 
    6264    ax.imshow(Iq2D, interpolation='nearest', aspect=1, origin='lower', 
    63         extent=[-qx_max, qx_max, -qx_max, qx_max], cmap=pylab.cm.jet)    
     65        extent=[-qx_max, qx_max, -qx_max, qx_max], cmap=opts['colormap']) 
    6466    ax.set_xlabel(r'$Q_x \/(\AA^{-1})$') 
    6567    ax.set_ylabel(r'$Q_y \/(\AA^{-1})$') 
    66  
    67 #            im = self.subplot.imshow(output, interpolation='nearest', 
    68 #                                     origin='lower', 
    69 #                                     vmin=zmin_temp, vmax=self.zmax_2D, 
    70 #                                     cmap=self.cmap, 
    71 #                                     extent=(self.xmin_2D, self.xmax_2D, 
    72 #                                             self.ymin_2D, self.ymax_2D)) 
    73  
    74 def ice_cm(): 
    75     from matplotlib._cm import _Blues_data 
    76     from matplotlib import colors 
    77     from matplotlib import rcParams 
    78     def from_white(segments): 
    79         scale = 1.0/segments[0][1] 
    80         return [(k, v*scale, w*scale) for k, v, w in segments] 
    81     ice_data = dict((k,from_white(v)) for k,v in _Blues_data.items()) 
    82     ice = colors.LinearSegmentedColormap("ice", ice_data, rcParams['image.lut']) 
    83     return ice 
    84  
    8568 
    8669# Generate image  
  • sasmodels/compare.py

    rd6850fa raf92b73  
    539539        try: 
    540540            base_value, base_time = time_calculation(base, pars, Nbase) 
    541             print("%s t=%.1f ms, intensity=%.0f" 
     541            print("%s t=%.2f ms, intensity=%.0f" 
    542542                  % (base.engine, base_time, sum(base_value))) 
    543543        except ImportError: 
     
    550550        try: 
    551551            comp_value, comp_time = time_calculation(comp, pars, Ncomp) 
    552             print("%s t=%.1f ms, intensity=%.0f" 
     552            print("%s t=%.2f ms, intensity=%.0f" 
    553553                  % (comp.engine, comp_time, sum(comp_value))) 
    554554        except ImportError: 
     
    584584        if Ncomp > 0: plt.subplot(131) 
    585585        plot_theory(data, base_value, view=view, use_data=False, limits=limits) 
    586         plt.title("%s t=%.1f ms"%(base.engine, base_time)) 
     586        plt.title("%s t=%.2f ms"%(base.engine, base_time)) 
    587587        #cbar_title = "log I" 
    588588    if Ncomp > 0: 
    589589        if Nbase > 0: plt.subplot(132) 
    590590        plot_theory(data, comp_value, view=view, use_data=False, limits=limits) 
    591         plt.title("%s t=%.1f ms"%(comp.engine, comp_time)) 
     591        plt.title("%s t=%.2f ms"%(comp.engine, comp_time)) 
    592592        #cbar_title = "log I" 
    593593    if Ncomp > 0 and Nbase > 0: 
  • sasmodels/data.py

    rc094758 r092cb3c  
    389389            if view is 'log': 
    390390                mdata[mdata <= 0] = masked 
    391             plt.errorbar(data.x/10, scale*mdata, yerr=data.dy, fmt='.') 
     391            plt.errorbar(data.x, scale*mdata, yerr=data.dy, fmt='.') 
    392392            all_positive = all_positive and (mdata > 0).all() 
    393393            some_present = some_present or (mdata.count() > 0) 
     
    412412                   if view == 'q4' or not some_present or not all_positive 
    413413                   else view) 
    414         plt.xlabel("$q$/nm$^{-1}$") 
     414        plt.xlabel("$q$/A$^{-1}$") 
    415415        plt.ylabel('$I(q)$') 
    416416 
     
    422422        if num_plots > 1: 
    423423            plt.subplot(1, num_plots, (use_data or use_theory) + 1) 
    424         plt.plot(data.x/10, mresid, '-') 
    425         plt.xlabel("$q$/nm$^{-1}$") 
     424        plt.plot(data.x, mresid, '-') 
     425        plt.xlabel("$q$/A$^{-1}$") 
    426426        plt.ylabel('residuals') 
    427427        plt.xscale('linear' if not some_present else view) 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.