tiempos, UTC_to_hdec, proyecciones, ) np.set_printoptions(precision=4) """ Este script plotea mag, swea, swia y lpw en la región de interés para cualquier cruce. """ year, month, day, doy = fechas() ti, tf = tiempos() mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti, tf) t1, t2, t3, t4 = importar_t1t2t3t4(year, month, day, int(ti)) t_up = t1 - 0.015 t_down = t4 + 0.015 # zoom_inicial = donde(t, t1-0.05) # zoom_final = donde(t, t4 + 0.05) Bnorm = np.linalg.norm(B, axis=1) path = f"../../../datos/MAG_1s/{year}/" # a los datos de 1s PDS mag_low = np.loadtxt( path + f"mvn_mag_l2_{year}{doy}ss1s_{year}{month}{day}_v01_r01.sts", skiprows=160) tlow = mag_low[:, 6] # el dia decimal tlow = (tlow - int(doy)) * 24 # para que me de sobre la cantidad de horas
El mapa de colores me va a dar el valor del cociente. """ import numpy as np import time as time from funciones import find_nearest, Mij, fechas from importar_datos import importar_t1t2t3t4, importar_mag # dates = np.loadtxt('outputs/t1t2t3t4.txt') # for l in range(len(dates)): year, month, day, doy = fechas() hora = input("Hora en HH\n") tiempos = importar_t1t2t3t4(year, month, day, doy, int(hora)) # ti = float(input('Tiempo inicial del barrido\n')) # tf = float(input('Tiempo final del barrido\n')) ti = tiempos[0] tf = tiempos[3] mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti, tf) tiempo_central = np.zeros(int( (tf - ti) * 3600)) # la cantidad de segundos entre tf y ti tiempo_central[0] = ti for i in range(len(tiempo_central) - 1): tiempo_central[i + 1] = (tiempo_central[i] + 1 / 3600 ) # el tiempo central se va barriendo cada 5 segundos
np.set_printoptions(precision=4) """ Este script plotea mag, swea, swia y lpw en la región de interés Es la fig principal del grl. """ year, month, day, doy = fechas() ti, tf = tiempos("tiempo inicial y final en el viento solar\n") path = f"../../../datos/clweb/{year}-{month}-{day}/" # path = f"../../../../../media/gabybosc/datos/clweb/{year}-{month}-{day}/" # path a los datos desde la desktop. datos_t = np.loadtxt("../outputs/t1t2t3t4.txt") mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti, tf) t1, t2, t3, t4 = importar_t1t2t3t4(year, doy, int(ti)) t_up = t1 - 0.015 t_down = t4 + 0.015 Bnorm = np.linalg.norm(B, axis=1) # ############ tiempos UTC year = int(year) month = int(month) day = int(day) tiempo_mag = np.array([np.datetime64(datenum(year, month, day, x)) for x in t]) # datenum es una función mía tm1 = donde(t, t1)
Para datos de MAg de baja resolución Este script pide como user input una fecha (puede ser o fecha dd-mm-aaaa o dia_del_año-año) y los cuatro tiempos t1 t2 t3 t4. Eventualmente podría simplemente encontrar todos los cruces que quiero y decirle que lea directamente de algún lugar eso. Antes de correr este programa hay que haber usado plot_seleccionar_puntos, para tener los cuatro tiempos elegidos. Nos devuelve los lambdas, el cociente de lambdas, el omega, los autovectores y la normal para el MVA, el ajuste y el bootstrap. Nos da el valor medio de B, de la altitud y el SZA. Grafica el hodograma. Guarda los datos en una spreadsheet de google """ np.set_printoptions(precision=4) year, month, day, doy = fechas() hour = int(input("Hora en HH")) t1, t2, t3, t4 = importar_t1t2t3t4(year, month, day, doy, hour) mag, t, B, posicion = importar_mag_1s(year, month, day, t1, t4) lpw, t_lpw, e_density = importar_lpw(year, month, day, t1, t4) t_1 = donde(t, t1) t_2 = donde(t, t2) t_3 = donde(t, t3) t_4 = donde(t, t4) ################# # ahora empieza el MVA con los datos que elegí B_cut = B[t_2:t_3 + 1, :] posicion_cut = posicion[t_2:t_3 + 1, :]
""" Calcula diferentes valores de B_upstream y B_downstream (en diferentes lapsos) y los grafica. Sirve para elegir qué límites tomar. """ year, month, day, doy = fechas() ti, tf = tiempos() mag, t, B, posicion = importar_mag_1s(year, month, day, ti, tf) M = len(t) # el numero de datos inicio = donde(t, ti) fin = donde(t, tf) t1, t2, t3, t4 = importar_t1t2t3t4() Bu = np.zeros((180, 4)) for i in range(180): paso = t1 - 180 + 0.0001 * i inicio_up = donde(t, paso) fin_up = donde(t, t1) B_upstream = np.mean(B[inicio_up:fin_up, :], axis=0) # nT Bu[i, 0:3] = B_upstream Bu[i, 3] = np.linalg.norm(B_upstream) plt.figure(1) plot_datetime(year, month, day, t[fin_up - 180 : fin_up], Bu[:, 0]) plot_datetime(year, month, day, t[fin_up - 180 : fin_up], Bu[:, 1], colour="C1") plot_datetime(year, month, day, t[fin_up - 180 : fin_up], Bu[:, 2], colour="C2") plt.xlabel("t (UTC)")