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# Flat
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expts = np.linspace(ranges[0][0],ranges[0][1],1000)
eytot = np.zeros(1000)
# Energy projections
#ypts = np.ones(len(expts))
ypts = np.exp(-values['e_exp0']*expts)
y,plot = plotutils.plot_pdf(expts,ypts,bin_width=bin_widths[0],scale=values['num_flat'],fmt='m-',axes=ax0)
eytot += y
# K-shell peaks
for i,meanc in enumerate(means):
name = "ks_mean%d" % (i)
m = values[name]
name = "ks_sigma%d" % (i)
s = values[name]
name = "ks_ncalc%d" % (i)
n = values[name]
gauss = stats.norm(loc=m,scale=s)
eypts = gauss.pdf(expts)
# Energy distributions
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# Flat
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expts = np.linspace(ranges[0][0],ranges[0][1],1000)
eytot = np.zeros(1000)
# Energy projections
#ypts = np.ones(len(expts))
ypts = np.exp(-values['e_exp0']*expts)
y,plot = plotutils.plot_pdf(expts,ypts,bin_width=bin_widths[0],scale=values['num_flat'],fmt='m-',axes=ax0)
eytot += y
# K-shell peaks
for i,meanc in enumerate(means):
name = "ks_mean%d" % (i)
m = values[name]
name = "ks_sigma%d" % (i)
s = values[name]
name = "ks_ncalc%d" % (i)
n = values[name]
gauss = stats.norm(loc=m,scale=s)
eypts = gauss.pdf(expts)
# Energy distributions
