test/test6711/Doc_TUI_Exemple_02_Arguments.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2021 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
   7 # License as published by the Free Software Foundation; either
   8 # version 2.1 of the License.
   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
  13 # Lesser General Public License for more details.
  14 #
  15 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  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 "Verification d'un exemple de la documentation"
  23
  24 import sys, os, tempfile
  25 import unittest
  26
  27 # ==============================================================================
  28 class Test_Adao(unittest.TestCase):
  29     def test1(self):
  30         """Test"""
  31         from numpy import array, matrix
  32         from adao import adaoBuilder
  33         #-----------------------------------------------------------------------
  34         # Analyse avec les paramètres de casse correcte
  35         print("\nCase 1")
  36         case = adaoBuilder.New()
  37         case.set( 'AlgorithmParameters', Algorithm='3DVAR' )
  38         case.set( 'AlgorithmParameters',
  39             Algorithm = '3DVAR',
  40             Parameters = {
  41                 "Minimizer":"CG",
  42                 "MaximumNumberOfSteps":3,
  43                 "CostDecrementTolerance":1.e-2,
  44                 "SetSeed":1234567,
  45                 "StoreSupplementaryCalculations":[
  46                     "CostFunctionJAtCurrentOptimum",
  47                     "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
  48                     ],
  49                 }
  50             )
  51         case.set( 'Background',          Vector=[0, 1, 2] )
  52         case.set( 'BackgroundError',     ScalarSparseMatrix=1.0 )
  53         case.set( 'Observation',         Vector=array([0.5, 1.5, 2.5]) )
  54         case.set( 'ObservationError',    DiagonalSparseMatrix='1 1 1' )
  55         case.set( 'ObservationOperator', Matrix='1 0 0;0 2 0;0 0 3' )
  56         case.set( 'Observer',            Variable="CostFunctionJAtCurrentOptimum", Template="ValuePrinter" )
  57         case.set( 'Observer',            Variable="Analysis", Template="ValuePrinter" )
  58         case.execute()
  59         xa1 = case.get("Analysis")[-1]
  60         del case
  61         #
  62         #-----------------------------------------------------------------------
  63         # Analyse avec les paramètres de casse quelconque
  64         print("\nCase 2")
  65         case = adaoBuilder.New()
  66         case.set( 'AlgorithmParameters',
  67             Algorithm = '3DVAR',
  68             Parameters = {
  69                 "MINIMIZER":"CG",
  70                 "maximumnumberofsteps":3,
  71                 "COSTDecrementTOLERANCE":1.e-2,
  72                 "STORESUPPLEMENTARYCALCULATIONS":[
  73                     "CostFunctionJAtCurrentOptimum",
  74                     "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
  75                     ],
  76                 }
  77             )
  78         case.set( 'Background',          Vector=[0, 1, 2] )
  79         case.set( 'BackgroundError',     ScalarSparseMatrix=1.0 )
  80         case.set( 'Observation',         Vector=array([0.5, 1.5, 2.5]) )
  81         case.set( 'ObservationError',    DiagonalSparseMatrix='1 1 1' )
  82         case.set( 'ObservationOperator', Matrix='1 0 0;0 2 0;0 0 3' )
  83         case.set( 'Observer',            Variable="CostFunctionJAtCurrentOptimum", Template="ValuePrinter" )
  84         case.set( 'Observer',            Variable="Analysis", Template="ValuePrinter" )
  85         case.execute()
  86         xa2 = case.get("Analysis")[-1]
  87         del case
  88         #
  89         #-----------------------------------------------------------------------
  90         ecart = assertAlmostEqualArrays(xa1, xa2, places = 15)
  91         #
  92         print("\nTest correct")
  93
  94 # ==============================================================================
  95 def filesize(name):
  96     statinfo = os.stat(name)
  97     return statinfo.st_size # Bytes
  98
  99 def assertAlmostEqualArrays(first, second, places=7, msg=None, delta=None):
 100     "Compare two vectors, like unittest.assertAlmostEqual"
 101     import numpy
 102     if msg is not None:
 103         print(msg)
 104     if delta is not None:
 105         if ( numpy.abs(numpy.asarray(first) - numpy.asarray(second)) > float(delta) ).any():
 106             raise AssertionError("%s != %s within %s places"%(first,second,delta))
 107     else:
 108         if ( numpy.abs(numpy.asarray(first) - numpy.asarray(second)) > 10**(-int(places)) ).any():
 109             raise AssertionError("%s != %s within %i places"%(first,second,places))
 110     return max(abs(numpy.asarray(first) - numpy.asarray(second)))
 111
 112 # ==============================================================================
 113 if __name__ == "__main__":
 114     print('\nAUTODIAGNOSTIC\n')
 115     sys.stderr = sys.stdout
 116     unittest.main(verbosity=2)