def plot(figure_path=None, figure_name=None, save_types=[]):
#==============================================================================
# title
#==============================================================================
title = ''
#==============================================================================
# figure format
# http://matplotlib.org/users/customizing.html?highlight=rcparams
#==============================================================================
plot_format()
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8, 6)
fig, ax = plt.subplots()
#==============================================================================
# grid set up
#==============================================================================
#plt.grid(True, which='major',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='minor',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='major')
#plt.grid(True, which='minor')
#==============================================================================
# print title
#==============================================================================
plt.title(title, fontsize=16)
#==============================================================================
# x,y limite
#==============================================================================
# plt.xlim(1E1,1E5)
plt.ylim(5E0, 1E2)
#==============================================================================
# xy axial equal
#==============================================================================
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.gca().set_aspect('auto')
#==============================================================================
# xy log scale
#==============================================================================
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
#==============================================================================
# plot lines
#==============================================================================
plot_data = PlotData()
plot_data.readFromFile(figure_path, figure_name)
plot_data.plot()
#==============================================================================
# http://stackoverflow.com/questions/21920233/matplotlib-log-scale-tick-label-number-formatting
#==============================================================================
# ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.5))
# ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1))
# ax.xaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
# ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))
# ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(5))
# ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
#==============================================================================
# plot 1x lines
#==============================================================================
# linewidth = 1.0
# plt.plot([10,1e5],[10,1e5],color='black',linewidth=linewidth)
#==============================================================================
# plot 2x lines
#==============================================================================
# linewidth = 0.5
# plt.plot([20,1e5],[10,5e4],color='black',linewidth=linewidth)
# plt.plot([10,5e4],[20,1e5],color='black',linewidth=linewidth)
#==============================================================================
# plot 5x lines
#==============================================================================
# plt.plot([50,1e5],[10,2e4],color='black',linewidth=linewidth)
# plt.plot([10,2e4],[50,1e5],color='black',linewidth=linewidth)
#==============================================================================
# show legend
#==============================================================================
plt.legend(loc=0)
#==============================================================================
# save figures
#==============================================================================
if figure_path <> None and figure_name <> None:
for save_type in save_types:
plt.savefig(figure_path + figure_name + save_type,
dpi=150,
transparent=True)
print 'save as', figure_path + figure_name + save_type
plt.show()
plt.close()
def plot_exp_coffin_manson(figure_path=None, figure_name=None, save_types=[]):
#==============================================================================
# title
#==============================================================================
title = ''
#==============================================================================
# figure format
# http://matplotlib.org/users/customizing.html?highlight=rcparams
#==============================================================================
plot_format()
#==============================================================================
# grid set up
#==============================================================================
#plt.grid(True, which='major',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='minor',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='major')
#plt.grid(True, which='minor')
#==============================================================================
# print title
#==============================================================================
plt.title(title, fontsize=16)
#==============================================================================
# x,y limite
#==============================================================================
plt.xlim(1E1, 2E6)
plt.ylim(0.2, 2.0)
#==============================================================================
# xy log scale
#==============================================================================
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
#==============================================================================
# xy axial equal
#==============================================================================
ax = plt.gca()
ax.set_aspect('equal')
ax.set_aspect('auto')
#==============================================================================
# http://stackoverflow.com/questions/21920233/matplotlib-log-scale-tick-label-number-formatting
#==============================================================================
# ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.2))
# ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1))
# ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
#==============================================================================
# plot lines
#==============================================================================
plot_data = PlotData()
plot_data.readFromFile(figure_path, figure_name)
plot_data.plot()
#==============================================================================
# Normalized
#==============================================================================
plt.yticks([])
plt.ylabel('Normalized $\Delta\\varepsilon/2$')
#==============================================================================
# show legend
#==============================================================================
plt.legend(loc=0)
# plt.legend(loc=0,fontsize='small',frameon=True,numpoints=1,title='Temperature')
#==============================================================================
# save figures
#==============================================================================
if figure_path <> None and figure_name <> None:
for save_type in save_types:
plt.savefig(figure_path + figure_name + save_type,
dpi=150,
transparent=True)
print 'save as', figure_path + figure_name + save_type
plt.show()
plt.close()
def plot_exp_nth_cycle(figure_title='',
figure_path=None,
figure_name=None,
save_types=[]):
#==============================================================================
# title
#==============================================================================
title = figure_title
#==============================================================================
# figure format
# http://matplotlib.org/users/customizing.html?highlight=rcparams
#==============================================================================
plot_format()
mpl.rcParams['figure.subplot.left'] = 0.15
#==============================================================================
# grid set up
#==============================================================================
#plt.grid(True, which='major',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='minor',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='major')
#plt.grid(True, which='minor')
#==============================================================================
# print title
#==============================================================================
plt.title(title, fontsize=16)
#==============================================================================
# x,y limite
#==============================================================================
plt.xlim(-1, 1)
plt.ylim(-1000, 1000)
#==============================================================================
# xy log scale
#==============================================================================
# plt.xscale('log')
# plt.yscale('log')
#==============================================================================
# xy axial equal
#==============================================================================
ax = plt.gca()
# ax.set_aspect('equal')
ax.set_aspect('auto')
#==============================================================================
# plot lines
#==============================================================================
plot_data = PlotData()
plot_data.readFromFile(figure_path, figure_name)
plot_data.plot()
#==============================================================================
# http://stackoverflow.com/questions/21920233/matplotlib-log-scale-tick-label-number-formatting
#==============================================================================
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.5))
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1))
ax.xaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(500))
ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(100))
ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
#==============================================================================
# show legend
#==============================================================================
plt.legend(loc=0)
#==============================================================================
# save figures
#==============================================================================
if figure_path <> None and figure_name <> None:
for save_type in save_types:
plt.savefig(figure_path + figure_name + save_type,
dpi=150,
transparent=True)
print 'save as', figure_path + figure_name + save_type
# plt.show()
plt.close()
def plot_fatigue_life(figure_path=None, figure_name=None, save_types=[]):
#==============================================================================
# title
#==============================================================================
title = ''
#==============================================================================
# figure format
# http://matplotlib.org/users/customizing.html?highlight=rcparams
#==============================================================================
plot_format()
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8, 8)
fig, ax = plt.subplots()
#==============================================================================
# grid set up
#==============================================================================
#plt.grid(True, which='major',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='minor',linestyle='-')
#plt.grid(True, which='major')
#plt.grid(True, which='minor')
#==============================================================================
# print title
#==============================================================================
plt.title(title, fontsize=16)
#==============================================================================
# x,y limite
#==============================================================================
plt.xlim(1E0, 1E5)
plt.ylim(1E0, 1E5)
#==============================================================================
# xy axial equal
#==============================================================================
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.gca().set_aspect('auto')
#==============================================================================
# xy log scale
#==============================================================================
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
#==============================================================================
# plot lines
#==============================================================================
plot_data = PlotData()
plot_data.readFromFile(figure_path, figure_name)
plot_data.plot()
#==============================================================================
# plot 1x lines
#==============================================================================
linewidth = 1.0
plt.plot([1, 1e5], [1, 1e5], color='black', linewidth=linewidth)
#==============================================================================
# plot 2x lines
#==============================================================================
linewidth = 0.5
plt.plot([2, 1e5], [1, 5e4], color='black', linewidth=linewidth)
plt.plot([1, 5e4], [2, 1e5], color='black', linewidth=linewidth)
#==============================================================================
# plot 5x lines
#==============================================================================
plt.plot([5, 1e5], [1, 2e4], color='black', linewidth=linewidth)
plt.plot([1, 2e4], [5, 1e5], color='black', linewidth=linewidth)
#==============================================================================
# show legend
#==============================================================================
plt.legend(loc=0)
# plt.show()
#==============================================================================
# save figures
#==============================================================================
if figure_path <> None and figure_name <> None:
for save_type in save_types:
plt.savefig(figure_path + figure_name + save_type,
dpi=150,
transparent=True)
print 'save as', figure_path + figure_name + save_type
plt.close()
