# -*- coding: utf-8 -*-
#
-# Copyright (C) 2008-2018 EDF R&D
+# Copyright (C) 2008-2021 EDF R&D
#
# This library is free software; you can redistribute it and/or
# modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
__author__ = "Jean-Philippe ARGAUD"
__all__ = []
-import sys, numpy, copy
+import os, sys, numpy, copy
+import gzip, bz2
from daCore.PlatformInfo import PathManagement ; PathManagement()
+from daCore.PlatformInfo import has_gnuplot, PlatformInfo
+mfp = PlatformInfo().MaximumPrecision()
+if has_gnuplot:
+ import Gnuplot
if sys.version_info.major < 3:
range = xrange
self.__tags = []
#
self.__dynamic = False
- self.__gnuplot = None
self.__g = None
self.__title = None
self.__ltitle = None
"x.__len__() <==> len(x)"
return len(self.__values)
+ def name(self):
+ return self.__name
+
def __getitem__(self, index=None ):
"x.__getitem__(y) <==> x[y]"
return copy.copy(self.__values[index])
élémentaires numpy.
"""
try:
- return [numpy.matrix(item).mean() for item in self.__values]
+ return [numpy.mean(item, dtype=mfp).astype('float') for item in self.__values]
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
"""
try:
if numpy.version.version >= '1.1.0':
- return [numpy.matrix(item).std(ddof=ddof) for item in self.__values]
+ return [numpy.array(item).std(ddof=ddof, dtype=mfp).astype('float') for item in self.__values]
else:
- return [numpy.matrix(item).std() for item in self.__values]
+ return [numpy.array(item).std(dtype=mfp).astype('float') for item in self.__values]
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
numpy.
"""
try:
- return [numpy.matrix(item).sum() for item in self.__values]
+ return [numpy.array(item).sum() for item in self.__values]
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
numpy.
"""
try:
- return [numpy.matrix(item).min() for item in self.__values]
+ return [numpy.array(item).min() for item in self.__values]
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
numpy.
"""
try:
- return [numpy.matrix(item).max() for item in self.__values]
+ return [numpy.array(item).max() for item in self.__values]
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
"Préparation des plots"
#
# Vérification de la disponibilité du module Gnuplot
- try:
- import Gnuplot
- self.__gnuplot = Gnuplot
- except:
+ if not has_gnuplot:
raise ImportError("The Gnuplot module is required to plot the object.")
#
# Vérification et compléments sur les paramètres d'entrée
if persist:
- self.__gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -persist -geometry '+geometry
+ Gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -persist -geometry '+geometry
else:
- self.__gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -geometry '+geometry
+ Gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -geometry '+geometry
if ltitle is None:
ltitle = ""
- self.__g = self.__gnuplot.Gnuplot() # persist=1
- self.__g('set terminal '+self.__gnuplot.GnuplotOpts.default_term)
+ self.__g = Gnuplot.Gnuplot() # persist=1
+ self.__g('set terminal '+Gnuplot.GnuplotOpts.default_term)
self.__g('set style data lines')
self.__g('set grid')
self.__g('set autoscale')
attendant un Return
Par défaut, pause = True
"""
- import os
if not self.__dynamic:
self.__preplots(title, xlabel, ylabel, ltitle, geometry, persist, pause )
if dynamic:
else:
Steps = list(range(len(self.__values[index])))
#
- self.__g.plot( self.__gnuplot.Data( Steps, self.__values[index], title=ltitle ) )
+ self.__g.plot( Gnuplot.Data( Steps, self.__values[index], title=ltitle ) )
#
if filename != "":
i += 1
#
self.__g('set title "'+str(self.__title))
Steps = list(range(len(self.__values)))
- self.__g.plot( self.__gnuplot.Data( Steps, self.__values, title=self.__ltitle ) )
+ self.__g.plot( Gnuplot.Data( Steps, self.__values, title=self.__ltitle ) )
#
if self.__pause:
eval(input('Please press return to continue...\n'))
# ---------------------------------------------------------
+ # On pourrait aussi utiliser d'autres attributs d'un "array" comme "tofile"
def mean(self):
"""
Renvoie la moyenne sur toutes les valeurs sans tenir compte de la
les types élémentaires numpy.
"""
try:
- if self.__basetype in [int, float]:
- return float( numpy.array(self.__values).mean() )
- else:
- return numpy.array(self.__values).mean(axis=0)
+ return numpy.mean(self.__values, axis=0, dtype=mfp).astype('float')
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
"""
try:
if numpy.version.version >= '1.1.0':
- return numpy.array(self.__values).std(ddof=ddof,axis=0)
+ return numpy.array(self.__values).std(ddof=ddof,axis=0).astype('float')
else:
- return numpy.array(self.__values).std(axis=0)
+ return numpy.array(self.__values).std(axis=0).astype('float')
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
except:
raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
- # On pourrait aussi utiliser les autres attributs d'une "matrix", comme
- # "tofile", "min"...
-
def plot(self,
steps = None,
title = "",
"""
#
# Vérification de la disponibilité du module Gnuplot
- try:
- import Gnuplot
- self.__gnuplot = Gnuplot
- except:
+ if not has_gnuplot:
raise ImportError("The Gnuplot module is required to plot the object.")
#
# Vérification et compléments sur les paramètres d'entrée
if persist:
- self.__gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -persist -geometry '+geometry
+ Gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -persist -geometry '+geometry
else:
- self.__gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -geometry '+geometry
+ Gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -geometry '+geometry
if ltitle is None:
ltitle = ""
if isinstance(steps,list) or isinstance(steps, numpy.ndarray):
Steps = list(steps)
else:
Steps = list(range(len(self.__values[0])))
- self.__g = self.__gnuplot.Gnuplot() # persist=1
- self.__g('set terminal '+self.__gnuplot.GnuplotOpts.default_term)
+ self.__g = Gnuplot.Gnuplot() # persist=1
+ self.__g('set terminal '+Gnuplot.GnuplotOpts.default_term)
self.__g('set style data lines')
self.__g('set grid')
self.__g('set autoscale')
#
# Tracé du ou des vecteurs demandés
indexes = list(range(len(self.__values)))
- self.__g.plot( self.__gnuplot.Data( Steps, self.__values[indexes.pop(0)], title=ltitle+" (pas 0)" ) )
+ self.__g.plot( Gnuplot.Data( Steps, self.__values[indexes.pop(0)], title=ltitle+" (pas 0)" ) )
for index in indexes:
- self.__g.replot( self.__gnuplot.Data( Steps, self.__values[index], title=ltitle+" (pas %i)"%index ) )
+ self.__g.replot( Gnuplot.Data( Steps, self.__values[index], title=ltitle+" (pas %i)"%index ) )
#
if filename != "":
self.__g.hardcopy(filename=filename, color=1)
class OneMatrix(Persistence):
"""
- Classe de stockage d'une matrice de valeurs (numpy.matrix) par pas.
+ Classe de stockage d'une matrice de valeurs homogènes par pas.
"""
def __init__(self, name="", unit="", basetype = numpy.matrix):
Persistence.__init__(self, name, unit, basetype)
class OneList(Persistence):
"""
- Classe de stockage d'une liste de valeurs hétérogènes (list) par pas. Ne pas
- utiliser cette classe pour des données numériques homogènes, mais
+ Classe de stockage d'une liste de valeurs hétérogènes (list) par pas. Ne
+ pas utiliser cette classe pour des données numériques homogènes, mais
"OneVector".
"""
def __init__(self, name="", unit="", basetype = list):
"""
Classe de stockage d'un objet sans modification (cast) de type. Attention,
selon le véritable type de l'objet stocké à chaque pas, les opérations
- arithmétiques à base de numpy peuvent être invalides ou donner des résultats
- inattendus. Cette classe n'est donc à utiliser qu'à bon escient
+ arithmétiques à base de numpy peuvent être invalides ou donner des
+ résultats inattendus. Cette classe n'est donc à utiliser qu'à bon escient
volontairement, et pas du tout par défaut.
"""
def __init__(self, name="", unit="", basetype = NoType):
"""
name : nom courant
- La gestion interne des données est exclusivement basée sur les variables
- initialisées ici (qui ne sont pas accessibles depuis l'extérieur des
- objets comme des attributs) :
+ La gestion interne des données est exclusivement basée sur les
+ variables initialisées ici (qui ne sont pas accessibles depuis
+ l'extérieur des objets comme des attributs) :
__StoredObjects : objets de type persistence collectés dans cet objet
"""
self.__name = str(name)
def add_object(self, name=None, persistenceType=Persistence, basetype=None ):
"""
- Ajoute dans les objets stockables un nouvel objet défini par son nom, son
- type de Persistence et son type de base à chaque pas.
+ Ajoute dans les objets stockables un nouvel objet défini par son nom,
+ son type de Persistence et son type de base à chaque pas.
"""
if name is None: raise ValueError("Object name is required for adding an object.")
if name in self.__StoredObjects.keys():
Enregistre l'objet dans le fichier indiqué selon le "mode" demandé,
et renvoi le nom du fichier
"""
- import os
if filename is None:
if compress == "gzip":
filename = os.tempnam( os.getcwd(), 'dacp' ) + ".pkl.gz"
#
if mode == "pickle":
if compress == "gzip":
- import gzip
output = gzip.open( filename, 'wb')
elif compress == "bzip2":
- import bz2
output = bz2.BZ2File( filename, 'wb')
else:
output = open( filename, 'wb')
"""
Recharge un objet composite sauvé en fichier
"""
- import os
if filename is None:
raise ValueError("A file name if requested to load a composite.")
else:
#
if mode == "pickle":
if compress == "gzip":
- import gzip
pkl_file = gzip.open( filename, 'rb')
elif compress == "bzip2":
- import bz2
pkl_file = bz2.BZ2File( filename, 'rb')
else:
pkl_file = open(filename, 'rb')
# ==============================================================================
if __name__ == "__main__":
- print('\n AUTODIAGNOSTIC \n')
+ print('\n AUTODIAGNOSTIC\n')
