Changeset f02a0c6 in sasview for src


Ignore:
Timestamp:
Jan 3, 2018 9:43:28 AM (6 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:
db5196d
Parents:
e3133dc
Message:

Extend nan removal to 2D data.

File:
1 edited

Legend:

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

    re3133dc rf02a0c6  
    180180                if data.dlam is not None: 
    181181                    data.dlam = self._reorder_1d_array(data.dlam, ind) 
    182                 data = self._remove_nans_in_1d_data(data) 
     182                data = self._remove_nans_in_data(data) 
    183183                if len(data.x) > 0: 
    184184                    data.xmin = np.min(data.x) 
     
    199199 
    200200    @staticmethod 
    201     def _remove_nans_in_1d_data(data): 
     201    def _remove_nans_in_data(data): 
    202202        """ 
    203203        Remove data points where nan is loaded 
     
    205205        :return: data with mask=0 for any value of nan in data .x, .y, .dx, .dy 
    206206        """ 
    207         mask = np.ones(len(data.x)) 
    208         data_list = [data.x, data.y, data.dx, data.dy, data.dxl, data.dxw] 
     207        if isinstance(data, Data1D): 
     208            mask = np.ones(data.x.shape) 
     209            data_list = [data.x, data.y, data.dx, data.dy, data.dxl, data.dxw] 
     210        elif isinstance(data, Data2D): 
     211            mask = np.ones(data.data.shape) 
     212            data_list = [data.data, data.qx_data, data.qy_data, data.q_data, 
     213                         data.err_data, data.dqx_data, data.dqy_data, data.mask] 
     214        else: 
     215            mask = np.ones(0) 
     216            data_list = [] 
    209217        for array in data_list: 
    210218            if array is not None: 
     
    214222        nans = np.where(mask == 0)[0] 
    215223        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) 
     224            if isinstance(data, Data1D): 
     225                data.x = np.delete(data.x, nans) 
     226                data.y = np.delete(data.y, nans) 
     227                if data.dx is not None: 
     228                    data.dx = np.delete(data.dx, nans) 
     229                if data.dxl is not None: 
     230                    data.dxl = np.delete(data.dxl, nans) 
     231                if data.dxw is not None: 
     232                    data.dxw = np.delete(data.dxw, nans) 
     233                if data.dy is not None: 
     234                    data.dy = np.delete(data.dy, nans) 
     235            elif isinstance(data, Data2D): 
     236                data.data = np.delete(data.data, nans) 
     237                data.qx_data = np.delete(data.qx_data, nans) 
     238                data.qy_data = np.delete(data.qy_data, nans) 
     239                if data.q_data is not None: 
     240                    data.q_data = np.delete(data.q_data, nans) 
     241                if data.err_data is not None: 
     242                    data.err_data = np.delete(data.err_data, nans) 
     243                if data.dqx_data is not None: 
     244                    data.dqx_data = np.delete(data.dqx_data, nans) 
     245                if data.dqy_data is not None: 
     246                    data.dqy_data = np.delete(data.dqy_data, nans) 
     247                if data.mask is not None: 
     248                    data.mask = np.delete(data.mask, nans) 
    226249        return data 
    227250 
     
    255278                    dataset.x_bins = dataset.qx_data[:int(n_cols)] 
    256279                dataset.data = dataset.data.flatten() 
     280                dataset = self._remove_nans_in_data(dataset) 
    257281                if len(dataset.data) > 0: 
    258282                    dataset.xmin = np.min(dataset.qx_data) 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.