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):