# PLOT HISTOGRAMA
fig = fig + 1
figure(fig)
v_datos = zeros((size(types), size(L_OII_noext)))
# sin atenuar
v_datos[0, :] = L_OII_noext
for j in range(size(L_OII_noext)):
attenuation_disc = att_Cal_1(waveA, Mcold_disc[j], rhalf_mass_disc[j],
Z_disc[j])
# atenuación en el continuo
v_datos[1, j] = att_Cal_2(v_datos[0, j], attenuation_disc, 1)
# atenuación con factor de Saito
v_datos[2, j] = att_Cal_2(v_datos[0, j], attenuation_disc,
5 / (redshift + 2.2))
for i in range(size(types)):
H, bins_edges = histogram(v_datos[i], bins=vbins)
y = log10(H / (vol * dl))
plot(lhist, y, linestyle=lines[i], label=types[i])
leg = plt.legend(loc=0)
# PLOT DATOS EXPERIMENTALES
errorbar(ox, oy, Merror, fmt='o', color='grey', capsize=2)
# v_datos es una matriz que guardará todos los tipos de luminosidades
v_datos = zeros((size(types), size(L_Ha_noext)))
v_datos[0, :] = L_Ha_noext # sin atenuar
v_datos[1, :] = L_Ha_ext # atenuado por Millenium
for j in range(size(L_Ha_noext)):
attenuation_disc_Cal = att_Cal_1(waveA, Mcold_disc[j], rhalf_mass_disc[j],
Z_disc[j])
attenuation_disc_Car = att_Car_1(waveA, Mcold_disc[j], rhalf_mass_disc[j],
Z_disc[j])
# atenuación en el continuo
v_datos[2, j] = att_Cal_2(v_datos[0, j], attenuation_disc_Cal, 1)
v_datos[3, j] = att_Car_2(v_datos[0, j], attenuation_disc_Car, 1)
for i in range(size(types)):
H, bins_edges = histogram(v_datos[i], bins=vbins)
y = log10(H / (vol * dl))
plot(lhist, y, color=colors[i], label=types[i])
leg = plt.legend(loc=0)
# PLOT DATOS EXPERIMENTALES: no hay
title('z = %.2f' % redshift)
if unitsh:
linestyle='solid',
label='z = %.2f' % redshift)
leg = plt.legend(loc=0)
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figure(2) # Atenuación por Calzetti
for j in range(size(L_OII_noext)):
attenuation_disc_Cal = att_Cal_1(waveA, Mcold_disc[j],
rhalf_mass_disc[j], Z_disc[j])
# atenuación en el continuo
v_datos[2, j] = att_Cal_2(v_datos[0, j], attenuation_disc_Cal, 1)
v_datos[3, j] = att_Cal_2(v_datos[0, j], attenuation_disc_Cal,
5 / (redshift + 2.2)) # con Saito
H, bins_edges = histogram(v_datos[2], bins=vbins)
y = log10(H / (vol * dl))
plot(lhist,
y,
color=colors[i],
linestyle='solid',
label='z = %.2f' % redshift)
H, bins_edges = histogram(v_datos[3], bins=vbins)
y = log10(H / (vol * dl))
plot(lhist,
y,