def gera_plot(path, data, ler, shape, total_variaveis):
import hashName
pasta_hash: str = hashName.nome_hash(os.getcwd() + "\\" + path +
hashName.lerKuttaDat())
for variavel in range(1, int(total_variaveis + 1)):
nomde_grafico = pasta_hash[0:11] + '_SecaoPoincare_C' + str(variavel)
print(nomde_grafico)
print("total de pontos plotados = %d" % (ler))
# matplotlib plot
# figura deve ser definida como subplots e retornas os axes para posterior configuracao do tick format
fig, ax = pyplot.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))
data_1__x = []
data_1__y = []
print("total de seções de poincare=" + str(shape[0]))
for j in range(shape[0] - ler, shape[0]):
data_1__y.append(data[j, 2 * variavel])
data_1__x.append(data[j, 2 * variavel - 1])
config_plot = dict(marker='o', s=15, c='red', zorder=100)
pyplot.scatter(data_1__x, data_1__y, **config_plot)
# saving file to load in another python file
# https://stackoverflow.com/questions/48912527/how-to-join-two-matplotlib-figures
np.savez(path + pasta_hash[0:11] + "_poincare_C%d.npz" % (variavel),
method='scatter',
args=(data_1__x, data_1__y),
kwargs=config_plot)
pyplot.xlim(
min(data_1__x) - 0.01 * abs(min(data_1__x)),
max(data_1__x) + 0.01 * abs(max(data_1__x)))
pyplot.ylim(
min(data_1__y) - 0.01 * abs(min(data_1__y)),
max(data_1__y) + 0.01 * abs(max(data_1__y)))
pyplot.ylabel(r'$\dot{W_{' + str(variavel) + '}}/h$')
pyplot.xlabel(r'$W_{' + str(variavel) + '}/h$')
pyplot.ticklabel_format(axis='both',
style='sci',
scilimits=(0, 0),
useOffset=False)
#ax.xaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
#ax.yaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
pyplot.savefig(path + nomde_grafico + '.png',
dpi=300,
bbox_inches='tight')
#pyplot.show()
pyplot.cla()
pyplot.clf()
pyplot.close('all')
def gera_plot(path, data, ler, shape, total_variaveis):
import hashName
pasta_hash: str = hashName.nome_hash(os.getcwd() + "\\" + path +
hashName.lerKuttaDat())
for variavel in range(1, int(total_variaveis + 1)):
nomde_grafico = pasta_hash[0:11] + '_RespostaNoTempo_C' + str(variavel)
print(nomde_grafico)
print("total de pontos plotados = %d" % (ler))
# matplotlib plot
pyplot.figure(figsize=(23, 10))
data_1__x = []
data_1__y = []
print("total de pontos=" + str(shape[0]))
for j in range(shape[0] - ler, shape[0]):
data_1__y.append(data[j, 2 * variavel])
data_1__x.append(data[j, 0])
pyplot.plot(data_1__x, data_1__y, linewidth=1)
deltax = abs(min(data_1__x) - max(data_1__x))
deltay = abs(min(data_1__y) - max(data_1__y))
pyplot.xlim(
min(data_1__x) - 0.0 * deltax,
max(data_1__x) + 0.0 * deltax)
pyplot.ylim(
min(data_1__y) - 0.0 * deltay,
max(data_1__y) + 0.0 * deltay)
pyplot.ylabel(r'$W_{' + str(variavel) + '}/h$')
pyplot.xlabel(r't(s)')
pyplot.ticklabel_format(axis='both', style='sci', scilimits=(0, 0))
pyplot.savefig("plots\\" + nomde_grafico + '.png',
dpi=300,
bbox_inches='tight')
#pyplot.show()
pyplot.close()
def gera_plot(path, data_plot_freq, data_plot_duracao_carga,
data_plot_carga_inicial, correcao_frequencia, pontos):
import hashName
pasta_hash: str = hashName.nome_hash(os.getcwd() + "\\" + path)
nomde_grafico = pasta_hash + '_Espectro'
print(nomde_grafico)
# matplotlib plot
# figura deve ser definida como subplots e retornas os axes para posterior configuracao do tick format
fig, ax = pyplot.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))
freq_unica = set(data_plot_freq)
num_pontos = len(freq_unica)
minData1X = min(data_plot_freq)
maxData1X = max(data_plot_freq)
tamanho_barra = 1.1 * (maxData1X - minData1X) / (num_pontos)
config_plot = dict(width=tamanho_barra, bottom=data_plot_carga_inicial)
ax.bar(data_plot_freq, data_plot_duracao_carga, **config_plot)
# saving file to load in another python file
# https://stackoverflow.com/questions/48912527/how-to-join-two-matplotlib-figures
np.savez(path + nomde_grafico + '.npz',
method='bar',
args=(data_plot_freq, data_plot_duracao_carga),
kwargs=config_plot)
pyplot.xlim(minData1X, maxData1X)
pyplot.ylim(0, )
#ax.xaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
#ax.yaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
pyplot.savefig(path + nomde_grafico + '.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
pyplot.show()
pyplot.cla()
pyplot.clf()
pyplot.close('all')
def gera_plot(path, data, total_variaveis, correcao_frequencia, pontos,
eixo_carga):
import hashName
pasta_hash: str = hashName.nome_hash(os.getcwd() + "\\" + path)
for variavel in range(1, int(total_variaveis + 1)):
nomde_grafico = pasta_hash + '_C%s' % (variavel)
print(nomde_grafico)
col = 4 * variavel - 2
print("col = %d" % (col))
# matplotlib plot
# figura deve ser definida como subplots e retornas os axes para posterior configuracao do tick format
fig, ax = pyplot.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))
Data_caminhos = []
for i in range(len(pontos)):
Data_caminhos.append(i)
minData1X = 1e9
maxData1X = -1e9
minData1Y = 1e9
maxData1Y = -1e9
for i in Data_caminhos:
data_1__x = []
data_1__y = []
shape = data[i].shape
for j in range(0, shape[0]):
data_1__y.append(data[i][j, col])
data_1__x.append(data[i][j, 1] * correcao_frequencia)
print("Nummero de pontos caminho %s = %i" % (pontos[i], shape[0]))
config_plot = dict(marker='o', color='blue', s=10)
pyplot.scatter(data_1__x, data_1__y, **config_plot)
# saving file to load in another python file
# https://stackoverflow.com/questions/48912527/how-to-join-two-matplotlib-figures
np.savez(path + nomde_grafico + '_c_' + str(pontos[i]) + '.npz',
method='scatter',
args=(data_1__x, data_1__y),
kwargs=config_plot)
#calculo maximos e minimos do grafico
minData1X = min([min(data_1__x), minData1X])
maxData1X = max([max(data_1__x), maxData1X])
minData1Y = min([min(data_1__y), minData1Y])
maxData1Y = max([max(data_1__y), maxData1Y])
pyplot.xlim(minData1X - 0.01 * abs(minData1X),
maxData1X + 0.01 * abs(maxData1X))
pyplot.ylim(minData1Y - 0.01 * abs(minData1Y),
maxData1Y + 0.01 * abs(maxData1Y))
pyplot.ylabel(r'$W_{' + str(variavel) + '}/h$')
if eixo_carga == True:
pyplot.xlabel(r'$P_{L}$')
pass
else:
pyplot.xlabel(r'$\omega_{1}/\omega_{0}$')
pass
pyplot.ticklabel_format(axis='both',
style='sci',
scilimits=(0, 0),
useOffset=False)
#ax.xaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
#ax.yaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
pyplot.savefig(path + nomde_grafico + '.png',
dpi=300,
bbox_inches='tight')
#pyplot.show()
pyplot.cla()
pyplot.clf()
pyplot.close('all')
def gera_plot(path, data, ler, shape, total_variaveis):
import hashName
pasta_hash: str = hashName.nome_hash(os.getcwd() + "\\" + path +
hashName.lerKuttaDat())
for variavel in range(1, int(total_variaveis + 1)):
nomde_grafico = pasta_hash[0:11] + '_PlanoFase_C' + str(variavel)
print(nomde_grafico)
print("total de pontos plotados = %d" % (ler))
# matplotlib plot
# figura deve ser definida como subplots e retornas os axes para posterior configuracao do tick format
fig, ax = pyplot.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))
data_1__x = []
data_1__y = []
print("total de pontos=" + str(shape[0]))
for j in range(shape[0] - ler, shape[0]):
data_1__y.append(data[j, 2 * variavel])
data_1__x.append(data[j, 2 * variavel - 1])
#tenta juntar o plot da secao de poicanre se ela existir com o plot do plano fase
try:
juntar_plots(
ax,
[path + pasta_hash[0:11] + "_poincare_C%d.npz" % (variavel)])
except:
None
config_plot = dict(linewidth=1)
pyplot.plot(data_1__x, data_1__y, **config_plot)
# saving file to load in another python file
np.savez(path + pasta_hash[0:11] + "plano_fase_C%d.npz" % (variavel),
method='plot',
args=(data_1__x, data_1__y),
kwargs=config_plot)
pyplot.xlim(
min(data_1__x) - 0.01 * abs(min(data_1__x)),
max(data_1__x) + 0.01 * abs(max(data_1__x)))
pyplot.ylim(
min(data_1__y) - 0.01 * abs(min(data_1__y)),
max(data_1__y) + 0.01 * abs(max(data_1__y)))
pyplot.ylabel(r'$\dot{W_{' + str(variavel) + '}}/h$')
pyplot.xlabel(r'$W_{' + str(variavel) + '}/h$')
pyplot.ticklabel_format(axis='both',
style='sci',
scilimits=(0, 0),
useOffset=False)
#ax.xaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
#ax.yaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
pyplot.savefig(path + nomde_grafico + '.png',
dpi=300,
bbox_inches='tight')
#pyplot.show()
pyplot.cla()
pyplot.clf()
pyplot.close('all')
def gera_plot(path, data, total_linhas, total_colunas, correcao_frequencia, x1,
x2, y1, y2, n_div_x: int, n_div_y: int, plotar_plano_fase):
import hashName
pasta_hash: str = hashName.nome_hash(os.getcwd() + "\\" + path)
#lista de cores
lista_cores = [
"white", "blue", "yellow", "green", "red", "purple", "black"
]
lista_cores_indices = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(lista_cores, lista_cores_indices)
user_input = str(
input(
"\n Mudar indices da lista de cores?: \n ex= Digitar 0,1,2,3,5,4,6 troca o purple e o red \n Nova lista?: "
))
if user_input != '':
nova_lista_cores = []
user_input = user_input.split(",")
for temp in user_input:
nova_lista_cores.append(lista_cores[int(temp)])
lista_cores = nova_lista_cores
# calculo de dx e dy
dx = abs((x2 - x1) / (n_div_x - 1))
dy = abs((y2 - y1) / (n_div_y - 1))
y, x = np.mgrid[slice(y1 - dy / 2, y2 + dy, dy),
slice(x1 - dx / 2, x2 + dx, dx)]
z = []
z0 = np.zeros((n_div_y, n_div_x))
################
#cria um array com os atratorez de cada célula
from scipy import spatial
listaAtratores = np.zeros((total_linhas, 2))
listaIndices = np.zeros(total_linhas, dtype='int32')
for i in range(total_linhas):
listaAtratores[i] = np.array([data[i][3], data[i][4]])
listaIndices[i] = i
## variavel de controle do nível de plotagem de cada atrator
nivel = 6
ArquivoAberto = False
#verifica se a lista de atratores nao esta vazia
while listaAtratores.size != 0:
id_periodico = 0
flag_convergiu = False
#pesquisa os atratores que convergiram
while (id_periodico + 1) < listaIndices.size:
indice = data[listaIndices[id_periodico]][0]
if indice < 0:
id_periodico = id_periodico + 1
else:
flag_convergiu = True
break
#monta e pesquisa os pontos proximos
if flag_convergiu == True:
#https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.KDTree.query_ball_point.html#scipy.spatial.KDTree.query_ball_point
tree = spatial.KDTree(listaAtratores)
pontosProximos = sorted(
tree.query_ball_point(listaAtratores[id_periodico], 0.01))
# imprime na tela o atrator que está sob analise
print("==> Atrator encontrado[{:d}] d1 = {:f}, d2 = {:f}\n".format(
listaIndices[id_periodico] + 1,
listaAtratores[id_periodico][0],
listaAtratores[id_periodico][1]))
else:
pontosProximos = np.zeros(listaIndices.size, dtype='int32')
for i in range(listaIndices.size):
pontosProximos[i] = i
if flag_convergiu == True:
for j in range(total_colunas - 6):
sys.stdout.flush()
print("verificando dados coluna {:d} para o atrator".format(
int(j + 6)),
end="\r")
listaAtratoresVerificacao = np.zeros((len(pontosProximos), 1))
for i in range(len(pontosProximos)):
linhaLerData = listaIndices[pontosProximos[i]]
listaAtratoresVerificacao[i] = np.array(
data[linhaLerData][5 + j])
pass
#https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.KDTree.query_ball_point.html#scipy.spatial.KDTree.query_ball_point
tree = spatial.KDTree(listaAtratoresVerificacao)
pontosProximosVerificacao = sorted(
tree.query_ball_point(listaAtratoresVerificacao[0], 0.01))
#extrai de pontos proximos somente aqueles que passaram na verificacao
pontosProximos = sorted(
np.take(pontosProximos, pontosProximosVerificacao))
pass
sys.stdout.flush()
pass
#definida a lista de pontos proximos determina para ela um nivel de plotagem em base de 2
listaPontosExcluir = []
listaIndicesConvergidosImprimir = []
indice = 0
for i in pontosProximos:
if flag_convergiu == True and nivel > 0:
norma = 64 - (6 - nivel) * 10
elif flag_convergiu == True and nivel == 0:
raise ValueError(
'A quantidade de atratores eh igual ao maximo de cores do Cmap,' \
+ 'nao sendo possivel representar os pontos que nao convergiram!'
)
else:
norma = 0
indiceBuscarData = listaIndices[i]
numCelula = data[indiceBuscarData][0]
if numCelula < 0 and flag_convergiu == True:
listaPontosExcluir.append(indice)
else:
listaIndicesConvergidosImprimir.append(indiceBuscarData + 1)
# define linha em x
numCelula = abs(numCelula)
x_l = int((numCelula - 1) / n_div_y)
y_l = int((numCelula - 1) % n_div_y)
z0[y_l, x_l] = norma
indice += 1
if flag_convergiu == True:
print("==> Nivel = {:f} \n".format(norma))
if ArquivoAberto == False:
f = open(path + 'impBaciaLog_' + pasta_hash[0:12] + '.txt',
"w")
ArquivoAberto = True
else:
f = open(path + 'impBaciaLog_' + pasta_hash[0:12] + '.txt',
"a")
f.write("Atrator encontrado[{:d}] d1 = {:f}, d2 = {:f}\n".format(
listaIndices[id_periodico] + 1,
listaAtratores[id_periodico][0],
listaAtratores[id_periodico][1]))
f.write("Nivel de cor = {:d}, Nome da cor = {:s}\n".format(
norma, lista_cores[nivel]))
f.write("Numero de pontos = {:d}\n".format(
len(listaIndicesConvergidosImprimir)))
np.savetxt(f, listaIndicesConvergidosImprimir, fmt='%.0f')
f.write("\n\n")
f.close()
if plotar_plano_fase == True:
import secao_de_poicare_plots as poincare
import plano_fase_plots as planoFase
import crossPlotsPlanoFase
import shutil
print("Executando runge kutta -> linha {0}\n".format(
listaIndicesConvergidosImprimir[0]))
os.system("call ..\\..\\Rkutta.exe 6 {0}".format(
listaIndicesConvergidosImprimir[0]))
#plota plano fase e poincare na pasta plots
poincare.main_func()
planoFase.main_func()
# copia pasta crossPlots para plots
diretorio_padrao = os.getcwd()
try:
shutil.copytree(diretorio_padrao + "\\crossPlots",
diretorio_padrao + "\\plots\\crossPlots")
os.chdir(diretorio_padrao + "\\plots\\crossPlots")
crossPlotsPlanoFase.main_func(True, lista_cores[nivel])
os.chdir(diretorio_padrao)
except:
pass
# renomeia pasta plots
shutil.move(
diretorio_padrao + "\\plots",
diretorio_padrao + "\\plots_linha_{0}".format(
listaIndicesConvergidosImprimir[0]))
pass
#deleta os pontos proximos encontrados mas que nao convergiram da lista de pontos proximos
pontosProximos = np.delete(pontosProximos, listaPontosExcluir, 0)
#pontosProximos = np.insert(pontosProximos, 1, id_periodico)
listaAtratores = np.delete(listaAtratores, pontosProximos, 0)
listaIndices = np.delete(listaIndices, pontosProximos)
nivel -= 1
from matplotlib.colors import BoundaryNorm
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from matplotlib.colors import ListedColormap
cmap = ListedColormap(lista_cores)
levels = MaxNLocator(nbins=len(lista_cores)).tick_values(0, 64)
norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cmap.N, clip=False)
# matplotlib plot
# figura deve ser definida como subplots e retornas os axes para posterior configuracao do tick format
fig, ax = pyplot.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))
nomde_grafico = pasta_hash
print(nomde_grafico)
config_plot = dict(cmap=cmap, norm=norm)
arg_plot = (x, y, z0)
im = ax.pcolormesh(*arg_plot, **config_plot)
#fig.colorbar(im, ax=ax)
# saving file to load in another python file
# https://stackoverflow.com/questions/48912527/how-to-join-two-matplotlib-figures
np.savez(path + nomde_grafico + '.npz',
method='pcolormesh',
args=arg_plot,
kwargs=config_plot)
minData1X = x.min()
maxData1X = x.max()
minData1Y = y.min()
maxData1Y = y.max()
pyplot.xlim(minData1X - 0.01 * abs(minData1X),
maxData1X + 0.01 * abs(maxData1X))
pyplot.ylim(minData1Y - 0.01 * abs(minData1Y),
maxData1Y + 0.01 * abs(maxData1Y))
pyplot.ylabel(r'$\dot{W}_{' + str(1) + '}/h$')
pyplot.xlabel(r'$W_{' + str(1) + '}/h$')
pyplot.ticklabel_format(axis='both',
style='sci',
scilimits=(0, 0),
useOffset=False)
#ax.xaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
#ax.yaxis.set_major_formatter(pyplot.FuncFormatter('{:.2f}'.format))
#pyplot.colorbar(im, ax=ax)
pyplot.savefig(path + nomde_grafico + '.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
#pyplot.show()
pyplot.cla()
pyplot.clf()
pyplot.close('all')
def gera_plot(path,
data,
variavel,
tipo_plot,
correcao_frequencia=1.0,
ax_plt_window=None,
wdw_aux=None):
import hashName
pasta_hash: str = hashName.nome_hash(os.getcwd() + "\\" + path)
if tipo_plot == 'R':
nome_wdw = 'RE_'
nome_base_grafico = '_RESS_C'
col = 4 * variavel
if tipo_plot == 'B':
nome_wdw = 'BP_'
nome_base_grafico = '_BIFU_C'
col = 4 * variavel - 2
for var in range(0, 2):
nomde_grafico = pasta_hash + nome_base_grafico + "%d_ponto_%d" % (
variavel, var + 1)
print(nomde_grafico)
print("col = %d" % (col))
if var == 0:
plt_color = 'blue'
else:
plt_color = 'red'
# matplotlib plot
fig, ax = pyplot.subplots(num='%s%d_ponto_%d' %
(nome_wdw, variavel, var + 1),
figsize=(10, 10))
data_1__x = []
data_1__y = []
#plotagem do ponto 1
shape = data[var].shape
for j in range(0, shape[0]):
data_1__y.append(data[var][j, col])
data_1__x.append(data[var][j, 1] * correcao_frequencia)
print("Nummero de pontos caminho 1 = " + str(shape[0]))
ax.scatter(data_1__x, data_1__y, marker='o', color=plt_color, s=10)
if ax_plt_window != None:
ax_plt_window.scatter(data_1__x,
data_1__y,
marker='o',
color=plt_color,
s=10)
#pyplot.xlim(min(data_1__x)-0.1*abs(min(data_1__x)),max(data_1__x)+0.1*abs(max(data_1__x)))
#pyplot.ylim(0,2)
ax.set_xlabel(r'$\omega_{1}/\omega_{0}$')
ax.set_ylabel(r'$W_{' + str(variavel) + '}/h$')
#ax.legend(loc='upper right', ncol=1)
#ax.ticklabel_format(axis='both', style='sci', scilimits=(0, 0))
fig.savefig(path + nomde_grafico + '.png',
dpi=300,
bbox_inches='tight')
if wdw_aux.upper() == "S" or wdw_aux.upper() == "Y":
continue
else:
pyplot.close(fig)