src/daComposant/daAlgorithms/FunctionTest.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 #  Copyright (C) 2008-2013 EDF R&D
   4 #
   5 #  This library is free software; you can redistribute it and/or
   6 #  modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
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   9 #
  10 #  This library is distributed in the hope that it will be useful,
  11 #  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12 #  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
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  16 #  License along with this library; if not, write to the Free Software
  17 #  Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  18 #
  19 #  See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  20 #
  21 #  Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
  22
  23 import logging
  24 from daCore import BasicObjects, PlatformInfo
  25 m = PlatformInfo.SystemUsage()
  26
  27 import numpy
  28
  29 # ==============================================================================
  30 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  31     def __init__(self):
  32         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "FUNCTIONTEST")
  33         self.defineRequiredParameter(
  34             name     = "ResultTitle",
  35             default  = "",
  36             typecast = str,
  37             message  = "Titre du tableau et de la figure",
  38             )
  39         self.defineRequiredParameter(
  40             name     = "SetDebug",
  41             default  = True,
  42             typecast = bool,
  43             message  = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
  44             )
  45
  46     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  47         logging.debug("%s Lancement"%self._name)
  48         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
  49         #
  50         self.setParameters(Parameters)
  51         #
  52         Hm = HO["Direct"].appliedTo
  53         #
  54         Xn = numpy.asmatrix(numpy.ravel( Xb )).T
  55         #
  56         # ----------
  57         if len(self._parameters["ResultTitle"]) > 0:
  58             msg  = "     ====" + "="*len(self._parameters["ResultTitle"]) + "====\n"
  59             msg += "        " + self._parameters["ResultTitle"] + "\n"
  60             msg += "     ====" + "="*len(self._parameters["ResultTitle"]) + "====\n"
  61             print("%s"%msg)
  62         #
  63         msg  = "===> Information before launching:\n"
  64         msg += "     -----------------------------\n"
  65         msg += "     Characteristics of input parameter X, internally converted:\n"
  66         msg += "       Type...............: %s\n"%type( Xn )
  67         msg += "       Lenght of vector...: %i\n"%max(numpy.matrix( Xn ).shape)
  68         msg += "       Minimum value......: %.5e\n"%numpy.min( Xn )
  69         msg += "       Maximum value......: %.5e\n"%numpy.max( Xn )
  70         msg += "       Mean of vector.....: %.5e\n"%numpy.mean( Xn )
  71         msg += "       Standard error.....: %.5e\n"%numpy.std( Xn )
  72         msg += "       L2 norm of vector..: %.5e\n"%numpy.linalg.norm( Xn )
  73         print(msg)
  74         #
  75         if self._parameters["SetDebug"]:
  76             CUR_LEVEL = logging.getLogger().getEffectiveLevel()
  77             logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
  78             print("===> Beginning of evaluation, activating debug\n")
  79         else:
  80             print("===> Beginning of evaluation, without activating debug\n")
  81         print("     %s\n"%("-"*75,))
  82         #
  83         print("===> Launching direct operator evaluation\n")
  84         Y = Hm( Xn )
  85         print("\n===> End of direct operator evaluation\n")
  86         #
  87         msg  = "===> Information after launching:\n"
  88         msg += "     ----------------------------\n"
  89         msg += "     Characteristics of output parameter Y, to compare to observation:\n"
  90         msg += "       Type...............: %s\n"%type( Y )
  91         msg += "       Lenght of vector...: %i\n"%max(numpy.matrix( Y ).shape)
  92         msg += "       Minimum value......: %.5e\n"%numpy.min( Y )
  93         msg += "       Maximum value......: %.5e\n"%numpy.max( Y )
  94         msg += "       Mean of vector.....: %.5e\n"%numpy.mean( Y )
  95         msg += "       Standard error.....: %.5e\n"%numpy.std( Y )
  96         msg += "       L2 norm of vector..: %.5e\n"%numpy.linalg.norm( Y )
  97         print(msg)
  98         #
  99         print("     %s\n"%("-"*75,))
 100         if self._parameters["SetDebug"]:
 101             print("===> End evaluation, deactivating debug if necessary\n")
 102             logging.getLogger().setLevel(CUR_LEVEL)
 103         #
 104         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
 105         logging.debug("%s Terminé"%self._name)
 106         #
 107         return 0
 108
 109 # ==============================================================================
 110 if __name__ == "__main__":
 111     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'