1 | #include "machdefs.h"
|
---|
2 | #include <string.h>
|
---|
3 | #include <stdio.h>
|
---|
4 | #include <math.h>
|
---|
5 | #include "perrors.h"
|
---|
6 | #include "fioarr.h"
|
---|
7 | #include "hist2err.h"
|
---|
8 |
|
---|
9 | namespace SOPHYA {
|
---|
10 |
|
---|
11 | /*!
|
---|
12 | \class Histo2DErr
|
---|
13 | \ingroup HiStats
|
---|
14 | Classe d'histogrammes 1D avec erreurs donnees par l'utilisateur
|
---|
15 | */
|
---|
16 |
|
---|
17 | /********* Methode *********/
|
---|
18 | /*! Constructeur par defaut */
|
---|
19 | Histo2DErr::Histo2DErr(void)
|
---|
20 | : xmin_(1.), xmax_(-1.), nx_(0), dx_(0.)
|
---|
21 | , ymin_(1.), ymax_(-1.), ny_(0), dy_(0.)
|
---|
22 | , mMean(0)
|
---|
23 | {
|
---|
24 | }
|
---|
25 |
|
---|
26 | /********* Methode *********/
|
---|
27 | /*! Constructeur d'un histo */
|
---|
28 | Histo2DErr::Histo2DErr(r_8 xmin,r_8 xmax,int_4 nx,r_8 ymin,r_8 ymax,int_4 ny)
|
---|
29 | {
|
---|
30 | CreateOrResize(xmin,xmax,nx,ymin,ymax,ny);
|
---|
31 | }
|
---|
32 |
|
---|
33 | /********* Methode *********/
|
---|
34 | /*! Constructeur par copie */
|
---|
35 | Histo2DErr::Histo2DErr(const Histo2DErr& H)
|
---|
36 | : mMean(0)
|
---|
37 | {
|
---|
38 | if(H.nx_<=0 || H.ny_<=0) return;
|
---|
39 | CreateOrResize(H.xmin_,H.xmax_,H.nx_,H.ymin_,H.ymax_,H.ny_);
|
---|
40 | data_ = H.data_;
|
---|
41 | err2_ = H.err2_;
|
---|
42 | ndata_ = H.ndata_;
|
---|
43 | mMean = H.mMean;
|
---|
44 | }
|
---|
45 |
|
---|
46 | /********* Methode *********/
|
---|
47 | /*! Destructeur */
|
---|
48 | Histo2DErr::~Histo2DErr(void)
|
---|
49 | {
|
---|
50 | mMean = 0;
|
---|
51 | }
|
---|
52 |
|
---|
53 | /********* Methode *********/
|
---|
54 | /*! Gestion de l'allocation */
|
---|
55 | void Histo2DErr::CreateOrResize(r_8 xmin,r_8 xmax,int_4 nx,r_8 ymin,r_8 ymax,int_4 ny)
|
---|
56 | {
|
---|
57 | xmin_ = xmin; xmax_ = xmax; nx_ = nx; dx_=0.;
|
---|
58 | ymin_ = ymin; ymax_ = ymax; ny_ = ny; dy_=0.;
|
---|
59 | if(nx_>0 && ny_>0) {
|
---|
60 | data_.ReSize(nx_,ny_); data_ = 0.;
|
---|
61 | err2_.ReSize(nx_,ny_); err2_ = 0.;
|
---|
62 | ndata_.ReSize(nx_,ny_); ndata_ = 0.;
|
---|
63 | dx_ = (xmax_-xmin_)/nx_;
|
---|
64 | dy_ = (ymax_-ymin_)/ny_;
|
---|
65 | }
|
---|
66 | mMean = 0;
|
---|
67 | }
|
---|
68 |
|
---|
69 | /********* Methode *********/
|
---|
70 | /*!
|
---|
71 | Remise a zero
|
---|
72 | */
|
---|
73 | void Histo2DErr::Zero(void)
|
---|
74 | {
|
---|
75 | if(nx_<=0 || ny_<=0) return;
|
---|
76 | data_ = 0.;
|
---|
77 | err2_ = 0.;
|
---|
78 | ndata_ = 0.;
|
---|
79 | }
|
---|
80 |
|
---|
81 | /********* Methode *********/
|
---|
82 | /*!
|
---|
83 | Recompute XMin (YMin) and XMax (YMax) so that
|
---|
84 | the CENTER of the first bin is exactly XMin (YMin) and
|
---|
85 | the CENTER of the last bin is exactly XMax (YMax).
|
---|
86 | Remember that otherwise
|
---|
87 | XMin (YMin) is the beginning of the first bin
|
---|
88 | and XMax (YMax) is the end of the last bin
|
---|
89 | */
|
---|
90 | void Histo2DErr::ReCenterBinX(void)
|
---|
91 | {
|
---|
92 | if(nx_<=1) return;
|
---|
93 | double dx = (xmax_-xmin_)/(nx_-1);
|
---|
94 | xmin_ -= dx/2.;
|
---|
95 | xmax_ += dx/2.;
|
---|
96 | dx_ = (xmax_-xmin_)/nx_;
|
---|
97 | }
|
---|
98 |
|
---|
99 | void Histo2DErr::ReCenterBinY(void)
|
---|
100 | {
|
---|
101 | if(ny_<=1) return;
|
---|
102 | double dy = (ymax_-ymin_)/(ny_-1);
|
---|
103 | ymin_ -= dy/2.;
|
---|
104 | ymax_ += dy/2.;
|
---|
105 | dy_ = (ymax_-ymin_)/ny_;
|
---|
106 | }
|
---|
107 |
|
---|
108 | void Histo2DErr::ReCenterBin(void)
|
---|
109 | {
|
---|
110 | ReCenterBinX();
|
---|
111 | ReCenterBinY();
|
---|
112 | }
|
---|
113 |
|
---|
114 | /********* Methode *********/
|
---|
115 | /*!
|
---|
116 | Compute the mean histogram.
|
---|
117 | Each bin content is divided by the number of entries in the bin.
|
---|
118 | Each squared error is divided by the number of entries in the bin.
|
---|
119 | The number of entries by bin is NOT set to 1
|
---|
120 | (calling ToMean many time will change the histogram !)
|
---|
121 | */
|
---|
122 | void Histo2DErr::ToMean(void)
|
---|
123 | {
|
---|
124 | if(nx_<1 || ny_<1) return;
|
---|
125 | mMean++;
|
---|
126 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
|
---|
127 | for(int_4 j=0;j<ny_;j++) {
|
---|
128 | if(ndata_(i,j)<1.) continue;
|
---|
129 | data_(i,j) /= ndata_(i,j);
|
---|
130 | err2_(i,j) /= ndata_(i,j);
|
---|
131 | }
|
---|
132 | }
|
---|
133 | return;
|
---|
134 | }
|
---|
135 |
|
---|
136 | /********* Methode *********/
|
---|
137 | /*!
|
---|
138 | Recompute back the original Histo2DErr after ToMean action
|
---|
139 | */
|
---|
140 | void Histo2DErr::FromMean(void)
|
---|
141 | {
|
---|
142 | if(nx_<1 || ny_<1) return;
|
---|
143 | mMean--;
|
---|
144 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
|
---|
145 | for(int_4 j=0;j<ny_;j++) {
|
---|
146 | if(ndata_(i,j)<1.) continue;
|
---|
147 | data_(i,j) *= ndata_(i,j);
|
---|
148 | err2_(i,j) *= ndata_(i,j);
|
---|
149 | }
|
---|
150 | }
|
---|
151 | return;
|
---|
152 | }
|
---|
153 |
|
---|
154 | /********* Methode *********/
|
---|
155 | /*!
|
---|
156 | Compute the mean histogram and replace the "error table" by the variance.
|
---|
157 | This should be done if Add(x,w,w) has been used.
|
---|
158 | The "value table" is divided by the number of entries to get the mean
|
---|
159 | The "error table" is replace by the variance
|
---|
160 | The number of entries by bin is NOT set to 1
|
---|
161 | (calling ToMean many time will change the histogram !)
|
---|
162 | Mixing ToMean and ToVariance leads to unpredictable results
|
---|
163 | */
|
---|
164 | void Histo2DErr::ToVariance(void)
|
---|
165 | {
|
---|
166 | if(nx_<1 || ny_<1) return;
|
---|
167 | mMean++;
|
---|
168 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
|
---|
169 | for(int_4 j=0;j<ny_;j++) {
|
---|
170 | if(ndata_(i,j)<1.) continue;
|
---|
171 | data_(i,j) /= ndata_(i,j);
|
---|
172 | err2_(i,j) = err2_(i,j)/ndata_(i,j) - data_(i,j)*data_(i,j);
|
---|
173 | }
|
---|
174 | }
|
---|
175 | return;
|
---|
176 | }
|
---|
177 |
|
---|
178 | /********* Methode *********/
|
---|
179 | /*!
|
---|
180 | Recompute back the original HistoErr after ToVariance action
|
---|
181 | Mixing FromMean and FromVariance leads to unpredictable results
|
---|
182 | */
|
---|
183 | void Histo2DErr::FromVariance(void)
|
---|
184 | {
|
---|
185 | if(nx_<1 || ny_<1) return;
|
---|
186 | mMean--;
|
---|
187 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
|
---|
188 | for(int_4 j=0;j<ny_;j++) {
|
---|
189 | if(ndata_(i,j)<1.) continue;
|
---|
190 | err2_(i,j) = ndata_(i,j)*(err2_(i,j) + data_(i,j)*data_(i,j));
|
---|
191 | data_(i,j) *= ndata_(i,j);
|
---|
192 | }
|
---|
193 | }
|
---|
194 | return;
|
---|
195 | }
|
---|
196 |
|
---|
197 | /********* Methode *********/
|
---|
198 | /*!
|
---|
199 | Fill the histogram with an other histogram
|
---|
200 | */
|
---|
201 | void Histo2DErr::FillFrHErr(Histo2DErr& hfrom)
|
---|
202 | {
|
---|
203 | if(nx_<=0 || ny_<=0) return;
|
---|
204 | if(hfrom.nx_<=0 || hfrom.ny_<=0) return;
|
---|
205 |
|
---|
206 | Zero();
|
---|
207 |
|
---|
208 | for(int_4 i=0;i<hfrom.nx_;i++) {
|
---|
209 | for(int_4 j=0;j<hfrom.ny_;j++) {
|
---|
210 | r_8 x,y; hfrom.BinCenter(i,j,x,y);
|
---|
211 | int ii,jj; FindBin(x,y,ii,jj);
|
---|
212 | if(jj<0 || jj>=ny_ || ii<0 || ii>=nx_) continue;
|
---|
213 | data_(ii,jj) += hfrom.data_(ii,jj);
|
---|
214 | err2_(ii,jj) += hfrom.err2_(ii,jj);
|
---|
215 | ndata_(ii,jj) += hfrom.ndata_(ii,jj);
|
---|
216 | }
|
---|
217 | }
|
---|
218 | mMean = hfrom.mMean;
|
---|
219 |
|
---|
220 | }
|
---|
221 |
|
---|
222 | /********* Methode *********/
|
---|
223 | /*!
|
---|
224 | Operateur egal Histo2DErr = Histo2DErr
|
---|
225 | */
|
---|
226 | Histo2DErr& Histo2DErr::operator = (const Histo2DErr& h)
|
---|
227 | {
|
---|
228 | if(this==&h) return *this;
|
---|
229 | CreateOrResize(h.xmin_,h.xmax_,h.nx_,h.ymin_,h.ymax_,h.ny_);
|
---|
230 | data_ = h.data_;
|
---|
231 | err2_ = h.err2_;
|
---|
232 | ndata_ = h.ndata_;
|
---|
233 | mMean = h.mMean;
|
---|
234 | return *this;
|
---|
235 | }
|
---|
236 |
|
---|
237 | /********* Methode *********/
|
---|
238 | /*!
|
---|
239 | Operateur de multiplication par une constante
|
---|
240 | */
|
---|
241 | Histo2DErr& Histo2DErr::operator *= (r_8 b)
|
---|
242 | {
|
---|
243 | r_8 b2 = b*b;
|
---|
244 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
|
---|
245 | for(int_4 j=0;j<ny_;j++) {
|
---|
246 | data_(i,j) *= b;
|
---|
247 | err2_(i,j) *= b2;
|
---|
248 | }
|
---|
249 | }
|
---|
250 | return *this;
|
---|
251 | }
|
---|
252 |
|
---|
253 | /********* Methode *********/
|
---|
254 | /*!
|
---|
255 | Print info
|
---|
256 | */
|
---|
257 | void Histo2DErr::Show(ostream & os) const
|
---|
258 | {
|
---|
259 | os <<"Histo2DErr(nmean="<<mMean<<")"<<endl
|
---|
260 | <<" nx="<<nx_<<" ["<<xmin_<<","<<xmax_<<"] dx="<<dx_<<endl
|
---|
261 | <<" ny="<<ny_<<" ["<<ymin_<<","<<ymax_<<"] dy="<<dy_<<endl;
|
---|
262 | }
|
---|
263 |
|
---|
264 | /********* Methode *********/
|
---|
265 | /*!
|
---|
266 | Write to an ASCII file
|
---|
267 | */
|
---|
268 | int Histo2DErr::WriteASCII(string fname)
|
---|
269 | {
|
---|
270 | FILE *file = fopen(fname.c_str(),"w");
|
---|
271 | if(file==NULL) {
|
---|
272 | cout<<"Histo2DErr::WriteASCII_Error: error opening "<<fname<<endl;
|
---|
273 | return -1;
|
---|
274 | }
|
---|
275 |
|
---|
276 | if(NBinX()<=0 || NBinY()<=0) {
|
---|
277 | cout<<"Histo2DErr::WriteASCII_Error: wrong number of bins"<<endl;
|
---|
278 | return -2;
|
---|
279 | }
|
---|
280 |
|
---|
281 | fprintf(file,"%ld %.17e %.17e %.17e %ld %.17e %.17e %.17e %d\n"
|
---|
282 | ,(long)NBinX(),XMin(),XMax(),WBinX()
|
---|
283 | ,(long)NBinY(),YMin(),YMax(),WBinY()
|
---|
284 | ,NMean());
|
---|
285 | for(long i=0;i<NBinX();i++) for(long j=0;j<NBinY();j++) {
|
---|
286 | // ligne = i*NY+j
|
---|
287 | fprintf(file,"%ld %ld %.17e %.17e %.0f\n"
|
---|
288 | ,i,j,(*this)(i,j),Error2(i,j),NEntBin(i,j));
|
---|
289 | }
|
---|
290 |
|
---|
291 | fclose(file);
|
---|
292 | return 0;
|
---|
293 | }
|
---|
294 |
|
---|
295 | /*!
|
---|
296 | Read from an ASCII file
|
---|
297 | */
|
---|
298 | #define __LENLINE_Histo2DErr_ReadASCII__ 2048
|
---|
299 | int Histo2DErr::ReadASCII(string fname)
|
---|
300 | {
|
---|
301 | FILE *file = fopen(fname.c_str(),"r");
|
---|
302 | if(file==NULL) {
|
---|
303 | cout<<"Histo2DErr::ReadASCII_Error: error opening "<<fname<<endl;
|
---|
304 | return -1;
|
---|
305 | }
|
---|
306 |
|
---|
307 | char line[__LENLINE_Histo2DErr_ReadASCII__];
|
---|
308 | long n=0, nbinx=0, nbiny=0;
|
---|
309 |
|
---|
310 | while ( fgets(line,__LENLINE_Histo2DErr_ReadASCII__,file) != NULL ) {
|
---|
311 |
|
---|
312 | if(n==0) {
|
---|
313 |
|
---|
314 | r_8 xmin,xmax,wx, ymin,ymax,wy; long mnmean=1;
|
---|
315 | sscanf(line,"%ld %lf %lf %lf %ld %lf %lf %lf %ld"
|
---|
316 | ,&nbinx,&xmin,&xmax,&wx
|
---|
317 | ,&nbiny,&ymin,&ymax,&wy
|
---|
318 | ,&mnmean);
|
---|
319 | if(nbinx<=0 || nbiny<=0) {
|
---|
320 | cout<<"Histo2Err::ReadASCII_Error: wrong number of bins"<<endl;
|
---|
321 | return -2;
|
---|
322 | }
|
---|
323 | CreateOrResize(xmin,xmax,nbinx,ymin,ymax,nbiny);
|
---|
324 | SetMean(mnmean);
|
---|
325 |
|
---|
326 | } else {
|
---|
327 |
|
---|
328 | long i,j; r_8 v,e2,nb;
|
---|
329 | sscanf(line,"%ld %ld %lf %lf %lf",&i,&j,&v,&e2,&nb);
|
---|
330 | SetBin(i,j,v);
|
---|
331 | SetErr2(i,j,e2);
|
---|
332 | SetNentB(i,j,nb);
|
---|
333 |
|
---|
334 | }
|
---|
335 |
|
---|
336 | n++;
|
---|
337 | }
|
---|
338 |
|
---|
339 | fclose(file);
|
---|
340 | return 0;
|
---|
341 | }
|
---|
342 |
|
---|
343 | ///////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
344 | // --------------------------------------------------------
|
---|
345 | // Les objets delegues pour la gestion de persistance
|
---|
346 | // --------------------------------------------------------
|
---|
347 | ///////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
348 |
|
---|
349 | DECL_TEMP_SPEC /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */
|
---|
350 | void ObjFileIO<Histo2DErr>::ReadSelf(PInPersist& is)
|
---|
351 | {
|
---|
352 | string strg;
|
---|
353 |
|
---|
354 | if(dobj==NULL) dobj = new Histo2DErr;
|
---|
355 |
|
---|
356 | // Lecture entete
|
---|
357 | is.GetStr(strg);
|
---|
358 |
|
---|
359 | // Nombre d'appels a ToMean/FromMean
|
---|
360 | is.Get(dobj->mMean);
|
---|
361 |
|
---|
362 | // Lecture des parametres Histo2DErr
|
---|
363 | is.Get(dobj->xmin_);
|
---|
364 | is.Get(dobj->xmax_);
|
---|
365 | is.Get(dobj->nx_);
|
---|
366 | is.Get(dobj->dx_);
|
---|
367 | is.Get(dobj->ymin_);
|
---|
368 | is.Get(dobj->ymax_);
|
---|
369 | is.Get(dobj->ny_);
|
---|
370 | is.Get(dobj->dy_);
|
---|
371 |
|
---|
372 | // Lecture des donnees
|
---|
373 | if(dobj->nx_>0 && dobj->ny_>0) {
|
---|
374 | is >> dobj->data_;
|
---|
375 | is >> dobj->err2_;
|
---|
376 | is >> dobj->ndata_;
|
---|
377 | }
|
---|
378 |
|
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379 | return;
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380 | }
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381 |
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382 | DECL_TEMP_SPEC /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */
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383 | void ObjFileIO<Histo2DErr>::WriteSelf(POutPersist& os) const
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384 | {
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385 | if(dobj == NULL) return;
|
---|
386 | string strg;
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387 |
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388 | // Ecriture entete
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---|
389 | strg = "Hist2DErr";
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---|
390 | os.PutStr(strg);
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391 |
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---|
392 | // Nombre d'appels a ToMean/FromMean
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393 | os.Put(dobj->mMean);
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394 |
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395 | // Ecriture des parametres Histo2DErr
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---|
396 | os.Put(dobj->xmin_);
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397 | os.Put(dobj->xmax_);
|
---|
398 | os.Put(dobj->nx_);
|
---|
399 | os.Put(dobj->dx_);
|
---|
400 | os.Put(dobj->ymin_);
|
---|
401 | os.Put(dobj->ymax_);
|
---|
402 | os.Put(dobj->ny_);
|
---|
403 | os.Put(dobj->dy_);
|
---|
404 |
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405 | // Ecriture des donnees
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406 | if(dobj->nx_>0 && dobj->ny_>0) {
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407 | os << dobj->data_;
|
---|
408 | os << dobj->err2_;
|
---|
409 | os << dobj->ndata_;
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---|
410 | }
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---|
411 |
|
---|
412 | return;
|
---|
413 | }
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414 |
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415 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__
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416 | #pragma define_template ObjFileIO<Histo2DErr>
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417 | #endif
|
---|
418 |
|
---|
419 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES)
|
---|
420 | template class ObjFileIO<Histo2DErr>;
|
---|
421 | #endif
|
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422 |
|
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423 | } // FIN namespace SOPHYA
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