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)
