Changes in / [b2377b0:f54fb70] in sasmodels


Ignore:
Location:
sasmodels
Files:
3 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • sasmodels/kernelcl.py

    r0dc34c3 r14a15a3  
    568568            if v is not None: v.release() 
    569569 
    570         scale = values[0]/self.result[self.q_input.nq] 
     570        pd_norm = self.result[self.q_input.nq] 
     571        scale = values[0]/(pd_norm if pd_norm!=0.0 else 1.0) 
    571572        background = values[1] 
    572         #print("scale",scale,values[0],self.result[self.q_input.nq]) 
     573        #print("scale",scale,values[0],self.result[self.q_input.nq],background) 
    573574        return scale*self.result[:self.q_input.nq] + background 
    574575        # return self.result[:self.q_input.nq] 
  • sasmodels/kerneldll.py

    r0dc34c3 r14a15a3  
    389389 
    390390        #print("returned",self.q_input.q, self.result) 
    391         scale = values[0]/self.result[self.q_input.nq] 
     391        pd_norm = self.result[self.q_input.nq] 
     392        scale = values[0]/(pd_norm if pd_norm!=0.0 else 1.0) 
    392393        background = values[1] 
    393394        #print("scale",scale,background) 
  • sasmodels/kernelpy.py

    rbde38b5 r14a15a3  
    187187    n_pars = len(parameters) 
    188188    parameters[:] = values[2:n_pars+2] 
    189     scale, background = values[0], values[1] 
    190189    if call_details.num_active == 0: 
    191         norm = float(form_volume()) 
    192         if norm > 0.0: 
    193             return (scale/norm)*form() + background 
    194         else: 
    195             return np.ones(nq, 'd')*background 
     190        pd_norm = float(form_volume()) 
     191        scale = values[0]/(pd_norm if pd_norm != 0.0 else 1.0) 
     192        background = values[1] 
     193        return scale*form() + background 
    196194 
    197195    pd_value = values[2+n_pars:2+n_pars + call_details.num_weights] 
     
    245243            pd_norm += weight * form_volume() 
    246244 
    247     if pd_norm > 0.0: 
    248         return (scale/pd_norm)*total + background 
    249     else: 
    250         return np.ones(nq, 'd')*background 
     245    scale = values[0]/(pd_norm if pd_norm != 0.0 else 1.0) 
     246    background = values[1] 
     247    return scale*total + background 
    251248 
    252249 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.