def archiv_txt (v, I, J, r):
td = Multiplet(v , I, [(J, r)])
grafica = mplplot(td.peaklist(), points=1000)
intensidades = (grafica[1])
no_datos = len(grafica[1])
intensidades1 = []
for i in range (len(intensidades)):
intensidades1.append(round(intensidades[i], 6))
#Datos en x
Hz = (grafica[0])
min_Hz = (Hz[0])
max_Hz = (Hz[no_datos - 1])
oracion1 = f"Number of data points : {no_datos} \n"
oracion2 = f"Chemical shift range (ppm) : 1 1\n"
oracion3 = f"Chemical shift range (Hz) : {min_Hz} {max_Hz}\n"
#escritura del archivo para guardar los datos
f = open('multiplete7.slc','w')
f.write(oracion1)
f.write(oracion2)
f.write(oracion3)
for i in range (len(intensidades1)):
f.write(str(intensidades1[i])+"\n")
f.close()
def multiplet(v, I, J, r):
#La simulacion tan famosa que ya conoces
min_x = v - 20
max_x = v + 20
td = Multiplet(v, I, [(J, r)])
grafica = mplplot(td.peaklist(), points=1000, w=0.5, limits=(min_x, max_x))
return grafica
def test_mplplot():
doublet = [(399, 1), (401, 1)]
limits = (410, 390) # deliberately opposite order
x, y = mplplot(doublet, points=200, limits=limits)
# test was written before normalization of height vs width was built into
# lorentz(). Fudge-factor added to scale old accepted data.
y = y * 2
print(np.array([x, y]).T)
print(np.array(ADD_SIGNALS_DATASET))
assert np.allclose(np.array([x, y]).T, np.array(ADD_SIGNALS_DATASET))
def escritura_json (x):
nombre = f"W_{x}Hz.json"
with open(nombre, 'w') as archivo:
json.dump(Jota_0_5Hz, archivo)
#print("Archivo exportado con éxito")
return
for i in range (len(jotas)):
# v = 1200 Hz, I = intensidad, J = cte. acoplamiento, r = vecinos
J = jotas[i]
v = 1200.0
min_x = v - 20
max_x = v + 20
td = Multiplet(v , 1, [(J, 1)]) #aqui entra en juego jotas
grafica = mplplot(td.peaklist(), points=1000, w =1.5, limits= (min_x, max_x))
#para crear el archivo de texto
intensidades = (grafica[1]) * 10000 #aqui lo multiplico x10000 por que si no me da valores bien pequeños, pero si lo ves innecesario piedes quitarlo
no_datos = len(grafica[1])
intensidades1 = [] #creo esta lista por que como ves en el buclesito de abajo, guardo los valores hasta 6 cifras para no hacer el archivo de texto bien pesado
for i in range (len(intensidades)):
intensidades1.append(round(intensidades[i], 6))
Hz = (grafica[0])# Son los valores en x (Hz)de la simulacion que nos daba grafica, y grafica[1] son los valores en y de esa simulacion (intensidades)
min_Hz = (Hz[0])
max_Hz = (Hz[no_datos - 1])
oracion1 = f"Number of data points : {no_datos} \n"
oracion2 = f"Chemical shift range (ppm) : 1 1\n"
def nmr_sim (v, I, J, r):
td = Multiplet(v , I, [(J, r)])
grafica = mplplot(td.peaklist(), points=1000)
return grafica
# delta = xs[n]
tam = len(ys) + n
y_new = np.zeros(tam)
for i in range( 0, tam ):
if i < len(ys):
y_new[i] += ys[i]
if i >= n:
y_new[i] += -ys[i-n]
return y_new
for i in range (len(ref)):
# 1200 Hz, 2H, td, J= 7.1, 1.1 Hz
td = Multiplet(1200 , 1, [(ref[i], 1)]) #aqui entra en juego ref
grafica = mplplot(td.peaklist(), points=1000)
#para crear el archivo de texto
intensidades = (grafica[1]) * 10000
no_datos = len(grafica[1])
intensidades1 = []
for i in range (len(intensidades)):
intensidades1.append(round(intensidades[i], 6))
Hz = (grafica[0])
min_Hz = (Hz[0])
max_Hz = (Hz[no_datos - 1])
oracion1 = f"Number of data points : {no_datos} \n"
oracion2 = f"Chemical shift range (ppm) : 1 1\n"
import numpy as np
from nmrsim import Multiplet
from nmrsim.plt import mplplot
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import csv
from scipy.signal import argrelextrema
# 1200 Hz, 2H, td, J= 7.1, 1.1 Hz
td = Multiplet(1200.0, 1, [(7.1, 1)])
print(td.v)
print(td.I)
print(td.J)
grafica = mplplot(td.peaklist())
#para cuando quiero recuperar la imagen del multiplete
plt.plot(grafica[0], grafica[1])
plt.xlabel("Frecuencia (Hz)")
plt.ylim(0,1)
plt.show()
#para crear el archivo de texto
intensidades = (grafica[1]) * 10000
no_datos = len(grafica[1])
intensidades1 = []
for i in range (len(intensidades)):
intensidades1.append(round(intensidades[i], 8))
def test_mplplot_limit_error(limits):
doublet = [(399, 1), (401, 1)]
with pytest.raises((AttributeError, TypeError, ValueError)):
mplplot(doublet, limits=limits) # noqa
def test_mplplot_defaults():
doublet = [(399, 1), (401, 1)]
x, y = mplplot(doublet)
assert len(x) == 800
assert x[0] == 399 - 50
assert x[-1] == 401 + 50
def multiplet (v, I, J, r):
#La simulacion tan famosa que ya conoces
td = Multiplet(v , I, [(J, r)])
grafica = mplplot(td.peaklist(), points=1000, w=0.5, limits=[])
return grafica