# The data file name dataFiles = dataFolder + 'Skytem_small.csv' # dataFiles = dataFolder + 'Skytem.csv' # The EM system file name systemFiles = [ dataFolder + 'SkytemHM-SLV.stm', dataFolder + 'SkytemLM-SLV.stm' ] from pathlib import Path for f in systemFiles[:1]: txt = Path(f).read_text() print(txt) ################################################################################ # Read in the data from file TD = TdemData.read_csv(dataFiles, systemFiles) ################################################################################ # Plot the locations of the data points plt.figure(1, figsize=(8, 6)) _ = TD.scatter2D() ################################################################################ # Plot all the data along the specified line plt.figure(2, figsize=(8, 6)) _ = TD.plotLine(100101.0, log=10) ################################################################################ # Or, plot specific channels in the data plt.figure(3, figsize=(8, 6)) _ = TD.plot(system=0, channels=[1, 3, 5], log=10)
############################################################################### # Obtaining a datapoint from a dataset # ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ # More often than not, our observed data is stored in a file on disk. # We can read in a dataset and pull datapoints from it. # # For more information about the time domain data set, see :ref:`Time domain dataset` # The data file name dataFile = [dataFolder + 'Skytem_High.txt', dataFolder + 'Skytem_Low.txt'] # The EM system file name systemFile = [dataFolder + 'SkytemHM-SLV.stm', dataFolder + 'SkytemLM-SLV.stm'] ################################################################################ # Initialize and read an EM data set D = TdemData.read_csv(dataFile, systemFile) ################################################################################ # Get a datapoint from the dataset tdp = D.datapoint(0) plt.figure() tdp.plot() ################################################################################ # Using a time domain datapoint # +++++++++++++++++++++++++++++ ################################################################################ # We can define a 1D layered earth model, and use it to predict some data par = StatArray(np.r_[500.0, 20.0], "Conductivity", "$\frac{S}{m}$")