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[modules/adao.git] / src / daComposant / daCore / Templates.py
index c995773ac5c2fed369929871a768b3d21810b35a..bd4ffc1d18a55905849059aff70c8d3b3149dc34 100644 (file)
@@ -1,6 +1,6 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 #
-# Copyright (C) 2008-2019 EDF R&D
+# Copyright (C) 2008-2022 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
@@ -21,7 +21,7 @@
 # Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
 
 """
-    Modèles généraux pour les observers, le post-processing
+    Modèles généraux pour les observers, le post-processing.
 """
 __author__ = "Jean-Philippe ARGAUD"
 __all__ = ["ObserverTemplates"]
@@ -59,10 +59,6 @@ class TemplateStorage(object):
         __keys = sorted(self.__values.keys())
         return __keys
 
-    # def has_key(self, name):
-    #     "D.has_key(k) -> True if D has a key k, else False"
-    #     return name in self.__values
-
     def __contains__(self, name):
         "D.__contains__(k) -> True if D has a key k, else False"
         return name in self.__values
@@ -178,7 +174,7 @@ ObserverTemplates.store(
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValuePrinterSaverAndGnuPlotter",
     content = """print(str(info)+" "+str(var[-1]))\nimport numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)\nimport Gnuplot\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig += 1\n    gp(' set style data lines')\nexcept:\n    ifig = 0\n    gp = Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp(' set style data lines')\ngp('set title  \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
-    fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp' et affiche graphiquement la valeur courante de la variable ",
+    fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp' et affiche graphiquement la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same, time save in a file of the '/tmp' directory and graphically plot the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
@@ -212,19 +208,65 @@ ObserverTemplates.store(
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueL2Norm",
-    content = """import numpy\nv = numpy.matrix( numpy.ravel( var[-1] ) )\nprint(str(info)+" "+str(float( numpy.linalg.norm(v) )))""",
+    content = """import numpy\nv = numpy.ravel( var[-1] )\nprint(str(info)+" "+str(float( numpy.linalg.norm(v) )))""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la norme L2 de la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output the L2 norm of the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueRMS",
-    content = """import numpy\nv = numpy.matrix( numpy.ravel( var[-1] ) )\nprint(str(info)+" "+str(float( numpy.sqrt((1./v.size)*(v*v.T)) )))""",
+    content = """import numpy\nv = numpy.ravel( var[-1] )\nprint(str(info)+" "+str(float( numpy.sqrt((1./v.size)*numpy.dot(v,v)) )))""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la racine de la moyenne des carrés (RMS), ou moyenne quadratique, de la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output the root mean square (RMS), or quadratic mean, of the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 
+# ==============================================================================
+UserPostAnalysisTemplates = TemplateStorage()
+
+UserPostAnalysisTemplates.store(
+    name    = "AnalysisPrinter",
+    content = """print('# Post-analysis')\nimport numpy\nxa=ADD.get('Analysis')[-1]\nprint('Analysis',xa)""",
+    fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la valeur optimale",
+    en_EN   = "Print on standard output the optimal value",
+    order   = "next",
+    )
+UserPostAnalysisTemplates.store(
+    name    = "AnalysisSaver",
+    content = """print('# Post-analysis')\nimport numpy\nxa=ADD.get('Analysis')[-1]\nf='/tmp/analysis.txt'\nprint('Analysis saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,xa)""",
+    fr_FR   = "Enregistre la valeur optimale dans un fichier du répertoire '/tmp' nommé 'analysis.txt'",
+    en_EN   = "Save the optimal value in a file of the '/tmp' directory named 'analysis.txt'",
+    order   = "next",
+    )
+UserPostAnalysisTemplates.store(
+    name    = "AnalysisPrinterAndSaver",
+    content = """print('# Post-analysis')\nimport numpy\nxa=ADD.get('Analysis')[-1]\nprint('Analysis',xa)\nf='/tmp/analysis.txt'\nprint('Analysis saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,xa)""",
+    fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp', la valeur optimale",
+    en_EN   = "Print on standard output and, in the same time save in a file of the '/tmp' directory, the optimal value",
+    order   = "next",
+    )
+UserPostAnalysisTemplates.store(
+    name    = "AnalysisSeriePrinter",
+    content = """print('# Post-analysis')\nimport numpy\nxa=ADD.get('Analysis')\nprint('Analysis',xa)""",
+    fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la série des valeurs optimales",
+    en_EN   = "Print on standard output the optimal value series",
+    order   = "next",
+    )
+UserPostAnalysisTemplates.store(
+    name    = "AnalysisSerieSaver",
+    content = """print('# Post-analysis')\nimport numpy\nxa=ADD.get('Analysis')\nf='/tmp/analysis.txt'\nprint('Analysis saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,xa)""",
+    fr_FR   = "Enregistre la série des valeurs optimales dans un fichier du répertoire '/tmp' nommé 'analysis.txt'",
+    en_EN   = "Save the optimal value series in a file of the '/tmp' directory named 'analysis.txt'",
+    order   = "next",
+    )
+UserPostAnalysisTemplates.store(
+    name    = "AnalysisSeriePrinterAndSaver",
+    content = """print('# Post-analysis')\nimport numpy\nxa=ADD.get('Analysis')\nprint('Analysis',xa)\nf='/tmp/analysis.txt'\nprint('Analysis saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,xa)""",
+    fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp', la série des valeurs optimales",
+    en_EN   = "Print on standard output and, in the same time save in a file of the '/tmp' directory, the optimal value series",
+    order   = "next",
+    )
+
 # ==============================================================================
 if __name__ == "__main__":
-    print('\n AUTODIAGNOSTIC \n')
+    print('\n AUTODIAGNOSTIC\n')