コード例 #1
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ファイル: datadef.py プロジェクト: jmurray1022/mptuner
 def init_masks(self):
     self.resmask = ma.make_mask_none(self.data.shape)
     self.colmask = ma.make_mask_none(self.data.shape)
     self.incmask = ma.make_mask_none(self.data.shape)
     self.fitmask = ma.make_mask_none(self.data.shape)
     self.masks = (self.resmask, self.colmask, self.incmask, self.fitmask)
     self.masknames = ("resmask", "colmask", "incmask", "fitmask")
コード例 #2
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ファイル: support.py プロジェクト: jmurray1022/mptuner
def rcolclean(x, col_eff, cs):
    iqrange = iqr(col_eff)
    low = quantile(col_eff, 0.25) - cs * iqrange
    high = quantile(col_eff, 0.75) + cs * iqrange
    colkill = where((col_eff < low) | (col_eff > high))
    mask = ma.make_mask_none(x.shape[1])
    mask[colkill] = np.ones(mask[colkill].shape, dtype=bool)
    return mask
コード例 #3
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ファイル: support.py プロジェクト: jmurray1022/mptuner
def fitclean(date, x, t):
    
    def covar(x, y):
        '''Returns the covariance of x and y'''
        cmat = cov(x, y)
        return cmat[0, 1]
        
    def slope(y, x):
        '''Returns the absolute value of the SLR slope'''
        reg = vstack((ones(x.shape), x))
        (beta, res, rank, singular) = linalg.lstsq(reg.transpose(), y)
        return beta[1]
    
    # slopes = np.apply_along_axis(slope, 0, x, date)
    
    # using the var/cov formula for slope is faster than doing least squares
    varx = var(date)
    covxy = np.apply_along_axis(covar, 0, x, date)
    slopes = abs(covxy / varx)

    colkill = where(slopes > t)
    mask = ma.make_mask_none(x.shape[1])
    mask[colkill] = ones(mask[colkill].shape, dtype=bool)
    return mask
コード例 #4
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ファイル: datadef.py プロジェクト: jmurray1022/mptuner
 def mask(self):
     out = ma.make_mask_none(self.data.shape)
     for mask in self.masks: #(self.resmask, self.colmask, self.incmask, self.fitmask):
         out = ma.mask_or(out, mask)
     return out
コード例 #5
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ファイル: support.py プロジェクト: jmurray1022/mptuner
def seqclean(x, t):
    contigs = np.apply_along_axis(longest_contig_max, 0, x)
    colkill = where(contigs >= t)
    mask = ma.make_mask_none(x.shape[1])
    mask[:, colkill] = np.ones(mask[:, colkill].shape, dtype=bool)
    return mask