import pandas as pd
import numpy as np
from marco import experimento
import matplotlib.pyplot as plt
'''tengo que empalmar las distintas mediciones que estan en un mismo archivo'''
vacio = experimento('/home/marco/Documents/fac/labo4/vacio/', claves=['.txt'])
for a in vacio:
m = vacio.cargar_pd(a)
sep = m[m['Tiempo'] == 'Tiempo']
loc = list(sep.T) #esto agarra las posiciones donde estan los separadores
loc.append(len(m))
#loc=[925,1868]
for i, v in enumerate(loc[:-1]):
ultimo_t = float(m['Tiempo'].iloc[loc[i] - 1])
c = loc[i + 1] - loc[i] - 1
d = m['Tiempo'].iloc[loc[i] + 1:loc[i + 1]] = m['Tiempo'].iloc[
loc[i] + 1:loc[i + 1]].astype('float') + ultimo_t * np.ones((c, ))
print(d)
print(ultimo_t)
# if loc[:-1] == v:
# pass
loc[-1] -= 1
m = m.drop(loc)
m = m.astype('float64')
m = m.drop(columns='$Medicion')
m.to_csv(a)
TODO
+hacer grafico dv vs dt ajustar y sacar alpha
-graficar por separado calentar y enfriar
-plotear delta temps contra los volts para las resistencias
-comparar graficos del mismo proceso(enfriando con y sin voltage, etc)
-estimar efecto joule
'''
from marco import experimento
import warnings
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from uncertainties import unumpy as un
plt.rcParams['mathtext.default']= 'regular'
termo = experimento("cacatermometria/diados/tempsposta")
# termo.mediciones(claves=["temp",'csv'])
archivos = [
['tempnuevas_apagar_1amp_2.csv',18.0,0,0
],['tempnuevas_enfriar_1amp_2.csv',18.0,0.97,0.7
],['tempnuevas_apagado_1-5amp_1.csv',18.0,0,0
],['tempnuevas_enfriar_1amp_3.csv',18.0,1,0.7
],['tempnuevas_enfriar_1amp_4.csv',18.0,1,0.7
],['tempnuevas_enfriar_1-5amp_1.csv',18.0,1.5,1.1
],['tempnuevas_enfriar_2amp_1.csv',18.0,1.98,1.4
],['tempnuevas_calentar_1-75amp_1.csv',18.0,1.74,1.3
# ],['tempnuevas_enfriar_1-75amp_prueba.csv',18.0
],['temperaturas_recalentar_1-75_1.csv',18.0,1.74,1.7
from marco import experimento
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
termo = experimento("termometria/diados")
# termo.mediciones(claves=["medi",'csv'])
archivos = [
# ['medicion_calentar_1amp_2.csv',18.0],
# ['medicion_apagar_1amp_2.csv',18.0],
# ['medicion_calentar_1amp_3.csv',18.0],
# ['medicion_calentar_1amp_4.csv',18.0],
# ['medicion_enfriar_1-5amp_1.csv',18.0],
# ['medicion_apagado_1-5amp_1.csv',18.0],
# ['medicion_calentar_2amp_1.csv',18.0],
# ['medicion_calentar_1-75amp_1.csv',18.0],
['medicion_enfriar_1-75amp_1.csv', 18.0],
# ['medicion_enfriar_1-75amp_prueba.csv',18.0],
]
def plotear(labels, *args):
# labels = ['Termo1','Termo2','Voltaje']
for i, var in enumerate(args):
plt.plot(S, var, '.', label=labels[i])
plt.title(medicion.split('.')[0])
plt.legend(loc='best')
plt.ylabel('Temperatura (C)')
plt.xlabel('Tiempo (S)')
# plt.show()
# plt.savefig(medicion.split('.')[0])
from marco import experimento
import numpy as np
# import matplotlib.pyplot as plt
termo = experimento('.')
termo.mediciones(claves=['barrido'])
print(termo.archivos)
res = [
'_barrido_0-1_resonancia_2_', 'barrido_0-1Hz_resonancia',
'barrido_0-5Hz_resonancia', 'barrido_0-5Hz_resonancia (2)',
'barrido_1Hz_resonancia'
]
pico = [
'7_barrido_2-5Hz_pico150',
'8_barrido_1Hz_pico150_2',
]
antires = [
'barrido_1Hz_antiresonancia',
'barrido_1Hz_antiresonancia2',
]
todos = [res, pico, antires]
# def plotear(X, *args):
# labels = ['Frecuencia','Voltaje Cuarzo','Voltaje']
# for i,var in enumerate(args):
# plt.plot(X,var,'.',label=labels[i])
# # plt.title(medicion.split('.')[0])
# # plt.legend(loc='best')
