def test_weights_array_input(self):
strike = np.array([0, 0])
dip = np.array([0, 45])
weights = np.array([5, 5])
x, y, result1 = mplstereonet.density_grid(strike, dip)
x, y, result2 = mplstereonet.density_grid(strike, dip, weights=weights)
np.testing.assert_array_equal(result1, result2)
def test_gridsize_shape(self):
x, y, z = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10,10))
assert z.shape == (10, 10)
def test_basic_values(self):
#------------------ Test default results ------------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10,10))
expected = np.array(
[[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0.49168947, 1.4740896 ,
1.4740896 , 0.49168947, 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 1.4740896 , 2.90125022,
2.90125022, 1.4740896 , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 1.4740896 , 2.90125022,
2.90125022, 1.4740896 , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0.49168947, 1.4740896 ,
1.4740896 , 0.49168947, 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ]])
assert np.allclose(result, expected)
#--------------- Test exponential kamb results ------------------------
# The default is "exponential_kamb", so this should be the same as the
# "expected" array above.
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10,10),
method='exponential_kamb')
assert np.allclose(result, expected)
#----------------- Test linear kamb results ---------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10,10),
method='linear_kamb')
expected = np.array(
[[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0.08758584,
0.08758584, 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0.6531549 , 1.71607703, 2.28164609,
2.28164609, 1.71607703, 0.6531549 , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 1.71607703, 3.14814815, 3.91013727,
3.91013727, 3.14814815, 1.71607703, 0. , 0. ],
[ 0. , 0.08758584, 2.28164609, 3.91013727, 4.77663934,
4.77663934, 3.91013727, 2.28164609, 0.08758584, 0. ],
[ 0. , 0.08758584, 2.28164609, 3.91013727, 4.77663934,
4.77663934, 3.91013727, 2.28164609, 0.08758584, 0. ],
[ 0. , 0. , 1.71607703, 3.14814815, 3.91013727,
3.91013727, 3.14814815, 1.71607703, 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0.6531549 , 1.71607703, 2.28164609,
2.28164609, 1.71607703, 0.6531549 , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0.08758584,
0.08758584, 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ]])
assert np.allclose(result, expected)
#-------------- Test Traditional Kamb Results -------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10,10),
method='kamb')
expected = np.array(
[[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ]])
assert np.allclose(result, expected)
#----------- Test Schmidt (a.k.a. 1%) Results -------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(5,5),
method='schmidt')
expected = np.array([[ 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 100., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0.]])
assert np.allclose(result, expected)
def test_grid_extents(self):
x, y, z = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10,10))
assert x.min() == -np.pi/2
assert y.min() == -np.pi/2
assert x.max() == np.pi/2
assert y.max() == np.pi/2
def test_equal_weights(self):
x, y, result1 = mplstereonet.density_grid([0, 0], [0, 45])
x, y, result2 = mplstereonet.density_grid([0, 0], [0, 45],
weights=[5, 5])
np.testing.assert_array_equal(result1, result2)
def test_basic_values(self):
#------------------ Test default results ------------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10, 10))
expected = np.array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[
0., 0., 0., 0.49168947, 1.4740896, 1.4740896,
0.49168947, 0., 0., 0.
],
[
0., 0., 0., 1.4740896, 2.90125022, 2.90125022,
1.4740896, 0., 0., 0.
],
[
0., 0., 0., 1.4740896, 2.90125022, 2.90125022,
1.4740896, 0., 0., 0.
],
[
0., 0., 0., 0.49168947, 1.4740896, 1.4740896,
0.49168947, 0., 0., 0.
], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
assert np.allclose(result, expected)
#--------------- Test exponential kamb results ------------------------
# The default is "exponential_kamb", so this should be the same as the
# "expected" array above.
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0,
0,
gridsize=(10, 10),
method='exponential_kamb')
assert np.allclose(result, expected)
#----------------- Test linear kamb results ---------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0,
0,
gridsize=(10, 10),
method='linear_kamb')
expected = np.array(
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.08758584, 0.08758584, 0., 0., 0., 0.],
[
0., 0., 0.6531549, 1.71607703, 2.28164609, 2.28164609,
1.71607703, 0.6531549, 0., 0.
],
[
0., 0., 1.71607703, 3.14814815, 3.91013727, 3.91013727,
3.14814815, 1.71607703, 0., 0.
],
[
0., 0.08758584, 2.28164609, 3.91013727, 4.77663934,
4.77663934, 3.91013727, 2.28164609, 0.08758584, 0.
],
[
0., 0.08758584, 2.28164609, 3.91013727, 4.77663934,
4.77663934, 3.91013727, 2.28164609, 0.08758584, 0.
],
[
0., 0., 1.71607703, 3.14814815, 3.91013727, 3.91013727,
3.14814815, 1.71607703, 0., 0.
],
[
0., 0., 0.6531549, 1.71607703, 2.28164609, 2.28164609,
1.71607703, 0.6531549, 0., 0.
], [0., 0., 0., 0., 0.08758584, 0.08758584, 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
assert np.allclose(result, expected)
#-------------- Test Traditional Kamb Results -------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0,
0,
gridsize=(10, 10),
method='kamb')
expected = np.array(
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
],
[
0., 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667,
1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 1.66666667, 0.
], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
assert np.allclose(result, expected)
#----------- Test Schmidt (a.k.a. 1%) Results -------------------------
x, y, result = mplstereonet.density_grid(0,
0,
gridsize=(5, 5),
method='schmidt')
expected = np.array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 100., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
assert np.allclose(result, expected)
def test_grid_extents(self):
x, y, z = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10, 10))
assert x.min() == -np.pi / 2
assert y.min() == -np.pi / 2
assert x.max() == np.pi / 2
assert y.max() == np.pi / 2
def test_equal_weights(self):
x, y, result1 = mplstereonet.density_grid([0, 0], [0, 45])
x, y, result2 = mplstereonet.density_grid([0, 0], [0, 45],
weights=[5, 5])
np.testing.assert_array_equal(result1, result2)
def test_gridsize_shape(self):
x, y, z = mplstereonet.density_grid(0, 0, gridsize=(10, 10))
assert z.shape == (10, 10)
