from pc_path import definir_path path_git, path_datos_global = definir_path() os.chdir(path_git) sys.path.append('./Software/Funcionales/Clases') from funciones_graficador import Graficador #%% Importo los mínimos del chi2 os.chdir(path_git+'/Software/Estadística/Resultados_simulaciones/') with np.load('valores_medios_ST_CC+SN_4params.npz') as data: sol = data['sol'] #%% Importo las cadenas os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas') filename = "sample_ST_CC+SN_4params.h5" reader = emcee.backends.HDFBackend(filename) # Algunos valores tau = reader.get_autocorr_time() burnin = int(2 * np.max(tau)) thin = int(0.5 * np.min(tau)) thin=100 #%% %matplotlib qt5 analisis = Graficador(reader, ['$M_{abs}$','$\Omega_{m}$','b','$H_{0}$'],'') #'Supernovas tipo IA + Cronómetros Cósmicos') analisis.graficar_contornos(sol, discard=burnin, thin=thin, poster=True,color='b') #%% analisis.graficar_cadenas() analisis.reportar_intervalos(sol)
from funciones_graficador import Graficador #%% Importo los mínimos del chi2 os.chdir(path_git+'/Software/Estadística/Resultados_simulaciones/') with np.load('valores_medios_ST_SN_6params.npz') as data: sol = data['sol'] #%% Importo las cadenas os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas') filename = "sample_ST_SN_6params.h5" reader = emcee.backends.HDFBackend(filename) # Algunos valores burnin=10000 thin=200 #tau = reader.get_autocorr_time() #burnin = int(2 * np.max(tau)) #thin = int(0.5 * np.min(tau)) #%% %matplotlib qt5 analisis = Graficador(reader, ['$M_{abs}$','$\Omega_{m}$','b','$\\alpha$','$\\beta$','$\gamma$'], #['$\\alpha$','$\\beta$','$\gamma$'], '') analisis.graficar_contornos(sol, discard=burnin, thin=thin, poster=True, color='k', nuisance_only=False) #%% analisis.graficar_cadenas() analisis.reportar_intervalos(sol)
from pc_path import definir_path path_git, path_datos_global = definir_path() os.chdir(path_git) sys.path.append('./Software/Funcionales/Clases') from funciones_graficador import Graficador sys.path.append('./Software/Funcionales') from hdi import hpd_grid #%% Importo las cadenas #os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas/Paper/12 cadenas/EXP') os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas/Paper/EXP') with np.load('sample_EXP_CC+SN+BAO_4params_deriv.npz') as data: ns = data['new_samples'] #%% intervals,_,_,_ = hpd_grid(ns[:,2],alpha=0.32) print(intervals) intervals,_,_,_ = hpd_grid(ns[:,2],alpha=0.05) print(intervals) #Te hago una consulta, recién estuve intantando conectarme al backdoor y me dice que la contraseño es incorrecta. A vos también te pasa? Es raro porque ayer pude conectarme lo más bien #%% %matplotlib qt5 analisis = Graficador(ns, ['$M_{abs}$','$\Omega_{m}$','b','$H_{0}$'],'EXP (CC+SN+BAO)') #]analisis.graficar_cadenas_derivs() analisis.graficar_contornos(discard=0,thin=1,poster=False,color='r') analisis.reportar_intervalos(discard=0,thin=1)
import emcee import sys import os from pc_path import definir_path path_git, path_datos_global = definir_path() os.chdir(path_git) sys.path.append('./Software/Funcionales/Clases') from funciones_graficador import Graficador #%% Importo las cadenas os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas/Paper/LCDM') filename = "sample_LCDM_CC+SN_4params.h5" reader = emcee.backends.HDFBackend(filename) # Algunos valores samples = reader.get_chain() burnin= int(0.2*len(samples[:,0])) #Burnin del 20% thin = 1 #%% %matplotlib qt5 analisis = Graficador(reader, ['$M_{abs}$','$\Omega_{m}$','$H_{0}$'], 'SnIA + CC') analisis.graficar_contornos(discard=burnin, thin=thin, poster=False,color='r') plt.savefig( '/home/matias/contornos_SN+CC+LCDM.png') #%% analisis.graficar_cadenas() analisis.reportar_intervalos(discard=burnin, thin=thin)
from matplotlib import pyplot as plt import emcee import sys import os from pc_path import definir_path path_git, path_datos_global = definir_path() os.chdir(path_git) sys.path.append('./Software/Funcionales/Clases') from funciones_graficador import Graficador #%% Importo las cadenas os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas/Paper/HS') #os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas') with np.load('sample_HS_CC+SN+BAO_4params_deriv.npz') as data: ns = data['new_samples'] # Saving the array in a text file #np.savez('/home/matias/Desktop/HS_CC+SN+BAO_bs.npz', bs=ns[:,2]) #with np.load('/home/matias/Desktop/HS_CC+SN+BAO_bs.npz') as data: # bs = data['bs'] #%% %matplotlib qt5 analisis = Graficador(ns, ['$M_{abs}$','$\Omega_{m}$','b','$H_{0}$'],'HS (SnIA + CC + BAO)') analisis.graficar_cadenas_derivs() analisis.graficar_contornos(poster=False,color='r') plt.savefig('/home/matias/Desktop/Entrega 17_09/Corridas/CC+SN+BAO_sin_burnin') analisis.reportar_intervalos(discard=0,thin=1)