本文整理汇总了Python中nexpy.gui.datadialogs.GridParameters.refine_parameters方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python GridParameters.refine_parameters方法的具体用法?Python GridParameters.refine_parameters怎么用?Python GridParameters.refine_parameters使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类nexpy.gui.datadialogs.GridParameters
的用法示例。
在下文中一共展示了GridParameters.refine_parameters方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: RefineLatticeDialog
# 需要导入模块: from nexpy.gui.datadialogs import GridParameters [as 别名]
# 或者: from nexpy.gui.datadialogs.GridParameters import refine_parameters [as 别名]
#.........这里部分代码省略.........
plotview = get_plotview()
plotview.plot(NXdata(azimuthal_field, polar_field, title='Peak Angles'))
except NeXusError as error:
report_error('Plotting Lattice', error)
def plot_rings(self, polar_max=None):
if polar_max is None:
polar_max = self.refine.polar_max
peaks = self.refine.calculate_rings(polar_max)
plotview = get_plotview()
plotview.vlines(peaks, colors='r', linestyles='dotted')
plotview.draw()
def plot_peak(self, i):
x, y, z = self.refine.xp[i], self.refine.yp[i], self.refine.zp[i]/10.0
xmin, xmax = max(0,int(x)-200), min(int(x)+200,data.v.shape[2])
ymin, ymax = max(0,int(y)-200), min(int(y)+200,data.v.shape[1])
zmin, zmax = max(0.0,z-20.0), min(z+20.0, 360.0)
xslab=np.s_[zmin:zmax,ymin:ymax,x]
yslab=np.s_[zmin:zmax,y,xmin:xmax]
zslab=np.s_[z,ymin:ymax,xmin:xmax]
pvz.plot(data[zslab], log=True)
pvz.crosshairs(x, y)
pvy.plot(data[yslab], log=True)
pvy.crosshairs(x, z)
pvx.plot(data[xslab], log=True)
pvx.crosshairs(y, z)
def refine_angles(self):
self.parameters['orientation_matrix'].vary = False
self.parameters['phi_start'].vary = False
self.parameters['chi_start'].vary = False
self.parameters['omega_start'].vary = False
self.parameters.refine_parameters(self.angle_residuals)
self.update_parameters()
def angle_residuals(self, p):
self.parameters.get_parameters(p)
self.transfer_parameters()
polar_angles, _ = self.refine.calculate_angles(self.refine.x, self.refine.y)
rings = self.refine.calculate_rings()
residuals = np.array([find_nearest(rings, polar_angle) - polar_angle
for polar_angle in polar_angles])
return np.sum(residuals**2)
def refine_hkls(self):
self.parameters.refine_parameters(self.hkl_residuals)
self.update_parameters()
if self.peaks_box is None:
self.list_peaks()
else:
self.update_table()
def hkl_residuals(self, p):
self.parameters.get_parameters(p)
self.transfer_parameters()
return self.refine.score(self.refine.idx)
def restore_parameters(self):
self.parameters.restore_parameters()
self.transfer_parameters()
def reset_parameters(self):
self.refine.read_parameters()
self.update_parameters()