예제 #1
0
 def plot_spectrum(ppm, data):
     Plotter.plot_traces(xdata=ppm,
                         ydata_list={
                             'data': data.real,
                             'label': 'Widmo'
                         },
                         layout=Plotter().layout_spectrum(title='Widmo'))
예제 #2
0
 def plot_fid(time, data):
     Plotter.plot_traces(xdata=time,
                         ydata_list={
                             'data': data.real,
                             'label': 'FID'
                         },
                         layout=Plotter().layout_fid(title='FID'))
예제 #3
0
 def plot_output(xdata, spectrum, signature):
     Plotter.plot_traces(xdata=xdata,
                         ydata_list=[{
                             'data': spectrum.real,
                             'label': 'Widmo'
                         }, {
                             'data': signature.real,
                             'label': 'Sygnatura wzorca'
                         }],
                         layout=Plotter().layout_spectrum(
                             title='Dopasowanie sygnatury wzorca'))
예제 #4
0
파일: profiler.py 프로젝트: ishmur/nmr-msc
 def plot_signature(ppm, spectrum, signature):
     Plotter.plot_traces(
         xdata=ppm,
         ydata_list=[{
             'data': spectrum.real,
             'label': 'Widmo'
         }, {
             'data': signature.real,
             'label': 'Sygnatura wzorca'
         }],
         layout=Plotter().layout_spectrum(
             title='Estymacja maksymalnej amplitudy klastra'))
예제 #5
0
파일: autophase.py 프로젝트: ishmur/nmr-msc
 def plot_output(ppm, unphased, phased):
     Plotter.plot_traces(xdata=ppm,
                         ydata_list=[
                             {
                                 'data': unphased.real,
                                 'label': 'Widmo'
                             },
                             {
                                 'data': phased.real,
                                 'label': 'Widmo (po korekcji fazy)'
                             },
                         ],
                         layout=Plotter().layout_spectrum(
                             title='Automatyczna korekcja fazy'))
예제 #6
0
 def plot_output(ppm, spectrum, no_baseline):
     Plotter.plot_traces(
         xdata=ppm,
         ydata_list=[
             {
                 'data': spectrum.real,
                 'label': 'Widmo'
             },
             {
                 'data': no_baseline.real,
                 'label': 'Widmo (po korekcie linii bazowej)'
             },
         ],
         layout=Plotter().layout_spectrum(
             title='Algorytm usuwania linii bazowej'
         )
     )
예제 #7
0
파일: particles.py 프로젝트: ishmur/nmr-msc
 def plot_pdf(self):
     pdf = self.get_pdf()
     Plotter.plot_traces(
         xdata=pdf['x'],
         ydata_list=[
             {
                 'data': pdf['y'],
                 'label': 'Funkcja gęstości prawdopodobieństwa'
             },
         ],
         layout=Plotter().layout_pdf(
             xtitle='Stężenie związku [μM]',
             ytitle='Prawdopodobieństwo [a.u.]',
             title="Funkcja gęstości prawdopodobieństwa dla stężenia {}".format(self.name),
             mode_line=[pdf['mode_x'], pdf['mode_y']],
             mode_low_line=[pdf['error_low_x'], pdf['error_low_y']],
             mode_high_line=[pdf['error_high_x'], pdf['error_high_y']],
         )
     )
예제 #8
0
파일: particles.py 프로젝트: ishmur/nmr-msc
 def plot_pdf(self):
     pdf = self.get_pdf()
     Plotter.plot_traces(
         xdata=pdf['x'],
         ydata_list=[
             {
                 'data': pdf['y'],
                 'label': 'Funkcja gęstości prawdopodobieństwa'
             },
         ],
         layout=Plotter().layout_pdf(
             xtitle='Położenie centrum [ppm]',
             ytitle='Prawdopodobieństwo [a.u.]',
             title="Funkcja gęstości prawdopodobieństwa położenia klastra {}".format(self.name),
             mode_line=[pdf['mode_x'], pdf['mode_y']],
             mode_low_line=[pdf['error_low_x'], pdf['error_low_y']],
             mode_high_line=[pdf['error_high_x'], pdf['error_high_y']],
             reversed=True
         )
     )