def meanDrops(drop):
help1 = []
help2 = []
v0 = 0
for i in range(len(drop)):
help1.append(drop[i][2])
help2.append(drop[i][3])
if drop[i][1] != 0:
v0 = drop[i][1]
if len(help1) < 2:
v_fast = help1[0]*distance
v_slow = help2[0]*distance
else :
v_fast = ufloat(f.mean(help1) , f.stdDevOfMean(help1) )*distance
v_slow = ufloat(f.mean(help2) , f.stdDevOfMean(help2) )*distance
Drop_new = np.array([drop[0][0], v0, v_fast, v_slow])
del help1[:]
del help2[:]
return Drop_new
h = 6.626070040e-34
m_0 = 9.10938356e-31
def richardson(T,I_S):
arbeit = []
for i in range(len(T)):
arbeit.append(k_B*T[i]* unp.log((4*np.pi*e_0*m_0*f_diode2*(k_B**2) * (T[i]**2))/((h**3)*I_S[i])))
return arbeit
Austrittsarbeit = richardson(temperature_kathode, saturation_current)
print("Austrittsarbeit", Austrittsarbeit)
arbeitswert,arbeit_err = plot.extract_error(Austrittsarbeit)
print("Mittelwert:",f.mean(arbeitswert), f.abweichung(ufloat(f.mean(arbeitswert),f.stdDevOfMean(arbeitswert)), 4.5e-19))
fehler_arbeit = f.stdDevOfMean(arbeitswert)*10**19
mittel = f.mean(arbeitswert)*10**19
arbeityeah = [ufloat(mittel,fehler_arbeit)]
arbeitbla = copy.deepcopy(Austrittsarbeit)
d.make_it_SI2(arbeitbla,19)
print("ARBEIT:", arbeityeah)
write('../tex-data/arbeit.tex',
make_table([[1,2,3,4,5],arbeitbla], [0,2]))
def appendstuff(q1,q2):
