| 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 "histerr.h"
 | 
|---|
| 8 | 
 | 
|---|
| 9 | namespace SOPHYA {
 | 
|---|
| 10 | 
 | 
|---|
| 11 | /*!
 | 
|---|
| 12 |   \class HistoErr
 | 
|---|
| 13 |   \ingroup HiStats
 | 
|---|
| 14 |   Classe d'histogrammes 1D avec erreurs donnees par l'utilisateur
 | 
|---|
| 15 | */
 | 
|---|
| 16 | 
 | 
|---|
| 17 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 18 | /*! Constructeur par defaut */
 | 
|---|
| 19 | HistoErr::HistoErr(void)
 | 
|---|
| 20 | : xmin_(1.), xmax_(-1.), nx_(0), dx_(0.)
 | 
|---|
| 21 | , mMean(0)
 | 
|---|
| 22 | {
 | 
|---|
| 23 | }
 | 
|---|
| 24 | 
 | 
|---|
| 25 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 26 | /*! Constructeur d'un histo */
 | 
|---|
| 27 | HistoErr::HistoErr(r_8 xmin,r_8 xmax,int_4 nx)
 | 
|---|
| 28 | : mMean(0)
 | 
|---|
| 29 | {
 | 
|---|
| 30 |   CreateOrResize(xmin,xmax,nx);
 | 
|---|
| 31 | }
 | 
|---|
| 32 | 
 | 
|---|
| 33 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 34 | /*! Constructeur par copie */
 | 
|---|
| 35 | HistoErr::HistoErr(const HistoErr& H)
 | 
|---|
| 36 | : mMean(H.mMean)
 | 
|---|
| 37 | {
 | 
|---|
| 38 |  if(H.nx_<=0) return;
 | 
|---|
| 39 |  CreateOrResize(H.xmin_,H.xmax_,H.nx_);
 | 
|---|
| 40 |  data_  = H.data_; 
 | 
|---|
| 41 |  err2_  = H.err2_; 
 | 
|---|
| 42 |  ndata_ = H.ndata_; 
 | 
|---|
| 43 | }
 | 
|---|
| 44 | 
 | 
|---|
| 45 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 46 | /*! Destructeur */
 | 
|---|
| 47 | HistoErr::~HistoErr(void)
 | 
|---|
| 48 | {
 | 
|---|
| 49 |  mMean = 0;
 | 
|---|
| 50 | }
 | 
|---|
| 51 | 
 | 
|---|
| 52 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 53 | /*! Gestion de l'allocation */
 | 
|---|
| 54 | void HistoErr::CreateOrResize(r_8 xmin,r_8 xmax,int_4 nx)
 | 
|---|
| 55 | {
 | 
|---|
| 56 |   xmin_ = xmin; xmax_ = xmax; nx_ = nx; dx_=0.;
 | 
|---|
| 57 |   if(nx_>0) {
 | 
|---|
| 58 |     data_.ReSize(nx_);  data_ = 0.;
 | 
|---|
| 59 |     err2_.ReSize(nx_);  err2_ = 0.;
 | 
|---|
| 60 |     ndata_.ReSize(nx_); ndata_ = 0.;
 | 
|---|
| 61 |     dx_ = (xmax_-xmin_)/nx_;
 | 
|---|
| 62 |   }
 | 
|---|
| 63 |   mMean = 0;
 | 
|---|
| 64 | }
 | 
|---|
| 65 | 
 | 
|---|
| 66 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 67 | /*!
 | 
|---|
| 68 |   Remise a zero
 | 
|---|
| 69 | */
 | 
|---|
| 70 | void HistoErr::Zero(void)
 | 
|---|
| 71 | {
 | 
|---|
| 72 |  if(nx_<=0) return;
 | 
|---|
| 73 |  data_ = 0.;
 | 
|---|
| 74 |  err2_ = 0.;
 | 
|---|
| 75 |  ndata_ = 0.;
 | 
|---|
| 76 | }
 | 
|---|
| 77 | 
 | 
|---|
| 78 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 79 | /*!
 | 
|---|
| 80 |  Recompute XMin (and XMax so that
 | 
|---|
| 81 |  the CENTER of the first bin is exactly XMin and
 | 
|---|
| 82 |  the CENTER of the last bin is exactly XMax.
 | 
|---|
| 83 |  Remember that otherwise
 | 
|---|
| 84 |  XMin is the beginning of the first bin
 | 
|---|
| 85 |  and XMax is the end of the last bin
 | 
|---|
| 86 | */
 | 
|---|
| 87 | void HistoErr::ReCenterBin(void)
 | 
|---|
| 88 | {
 | 
|---|
| 89 |  if(nx_<=1) return;
 | 
|---|
| 90 |  double dx = (xmax_-xmin_)/(nx_-1);
 | 
|---|
| 91 |  xmin_ -= dx/2.;
 | 
|---|
| 92 |  xmax_ += dx/2.;
 | 
|---|
| 93 |  dx_ = (xmax_-xmin_)/nx_;
 | 
|---|
| 94 | }
 | 
|---|
| 95 | 
 | 
|---|
| 96 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 97 | /*!
 | 
|---|
| 98 |   Compute the mean histogram.
 | 
|---|
| 99 |   Each bin content is divided by the number of entries in the bin.
 | 
|---|
| 100 |   Each squared error is divided by the number of entries in the bin.
 | 
|---|
| 101 |   The number of entries by bin is NOT set to 1 
 | 
|---|
| 102 |   (calling ToMean many time will change the histogram !)
 | 
|---|
| 103 | */
 | 
|---|
| 104 | void HistoErr::ToMean(void)
 | 
|---|
| 105 | {
 | 
|---|
| 106 |  if(nx_<1) return;
 | 
|---|
| 107 |  mMean++;
 | 
|---|
| 108 |  for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 109 |    if(ndata_(i)<1.) continue;
 | 
|---|
| 110 |    data_(i) /= ndata_(i);
 | 
|---|
| 111 |    err2_(i) /= ndata_(i);
 | 
|---|
| 112 |  }
 | 
|---|
| 113 |  return;
 | 
|---|
| 114 | }
 | 
|---|
| 115 | 
 | 
|---|
| 116 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 117 | /*!
 | 
|---|
| 118 |  Recompute back the original HistoErr after ToMean action
 | 
|---|
| 119 | */
 | 
|---|
| 120 | void HistoErr::FromMean(void)
 | 
|---|
| 121 | {
 | 
|---|
| 122 |  if(nx_<1) return;
 | 
|---|
| 123 |  mMean--;
 | 
|---|
| 124 |  for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 125 |    if(ndata_(i)<1.) continue;
 | 
|---|
| 126 |    data_(i) *= ndata_(i);
 | 
|---|
| 127 |    err2_(i) *= ndata_(i);
 | 
|---|
| 128 |  }
 | 
|---|
| 129 |  return;
 | 
|---|
| 130 | }
 | 
|---|
| 131 | 
 | 
|---|
| 132 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 133 | /*!
 | 
|---|
| 134 |   Compute the mean histogram and replace the "error table" by the variance.
 | 
|---|
| 135 |   This should be done if Add(x,w,w) has been used.
 | 
|---|
| 136 |   The "value table" is divided by the number of entries to get the mean
 | 
|---|
| 137 |   The "error table" is replace by the variance
 | 
|---|
| 138 |   The number of entries by bin is NOT set to 1 
 | 
|---|
| 139 |   (calling ToMean many time will change the histogram !)
 | 
|---|
| 140 |   Mixing ToMean and ToVariance leads to unpredictable results
 | 
|---|
| 141 | */
 | 
|---|
| 142 | void HistoErr::ToVariance(void)
 | 
|---|
| 143 | {
 | 
|---|
| 144 |  if(nx_<1) return;
 | 
|---|
| 145 |  mMean++;
 | 
|---|
| 146 |  for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 147 |    if(ndata_(i)<1.) continue;
 | 
|---|
| 148 |    data_(i) /= ndata_(i);
 | 
|---|
| 149 |    err2_(i) = err2_(i)/ndata_(i) - data_(i)*data_(i);
 | 
|---|
| 150 |  }
 | 
|---|
| 151 |  return;
 | 
|---|
| 152 | }
 | 
|---|
| 153 | 
 | 
|---|
| 154 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 155 | /*!
 | 
|---|
| 156 |  Recompute back the original HistoErr after ToVariance action
 | 
|---|
| 157 |   Mixing FromMean and FromVariance leads to unpredictable results
 | 
|---|
| 158 | */
 | 
|---|
| 159 | void HistoErr::FromVariance(void)
 | 
|---|
| 160 | {
 | 
|---|
| 161 |  if(nx_<1) return;
 | 
|---|
| 162 |  mMean--;
 | 
|---|
| 163 |  for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 164 |    if(ndata_(i)<1.) continue;
 | 
|---|
| 165 |    err2_(i) = ndata_(i)*(err2_(i) + data_(i)*data_(i));
 | 
|---|
| 166 |    data_(i) *= ndata_(i);
 | 
|---|
| 167 |  }
 | 
|---|
| 168 |  return;
 | 
|---|
| 169 | }
 | 
|---|
| 170 | 
 | 
|---|
| 171 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 172 | /*!
 | 
|---|
| 173 |  Fill the histogram with an other histogram
 | 
|---|
| 174 | */
 | 
|---|
| 175 | void HistoErr::FillFrHErr(HistoErr& hfrom)
 | 
|---|
| 176 | {
 | 
|---|
| 177 |  if(nx_<=0) return;
 | 
|---|
| 178 |  if(hfrom.nx_<=0) return;
 | 
|---|
| 179 | 
 | 
|---|
| 180 |  Zero();
 | 
|---|
| 181 | 
 | 
|---|
| 182 |  for(int_4 i=0;i<hfrom.nx_;i++) {
 | 
|---|
| 183 |    r_8 x = hfrom.BinCenter(i);
 | 
|---|
| 184 |    int ii = FindBin(x);
 | 
|---|
| 185 |    if(ii<0 || ii>=nx_) continue;
 | 
|---|
| 186 |    data_(ii)  += hfrom.data_(ii);
 | 
|---|
| 187 |    err2_(ii)  += hfrom.err2_(ii);
 | 
|---|
| 188 |    ndata_(ii) += hfrom.ndata_(ii);
 | 
|---|
| 189 |  }
 | 
|---|
| 190 |  mMean = hfrom.mMean;
 | 
|---|
| 191 | 
 | 
|---|
| 192 | }
 | 
|---|
| 193 | 
 | 
|---|
| 194 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 195 | /*!
 | 
|---|
| 196 |   Return the sum of bin value
 | 
|---|
| 197 | */
 | 
|---|
| 198 | double HistoErr::Sum(void)
 | 
|---|
| 199 | {
 | 
|---|
| 200 |  double s = 0.;
 | 
|---|
| 201 |  for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 202 |    if(ndata_(i)<1.) continue;
 | 
|---|
| 203 |    s += data_(i);
 | 
|---|
| 204 |  }
 | 
|---|
| 205 |  return s;
 | 
|---|
| 206 | }
 | 
|---|
| 207 | 
 | 
|---|
| 208 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 209 | /*!
 | 
|---|
| 210 |   Return the sum of the bin value squared
 | 
|---|
| 211 | */
 | 
|---|
| 212 | double HistoErr::Sum2(void)
 | 
|---|
| 213 | {
 | 
|---|
| 214 |  double s = 0.;
 | 
|---|
| 215 |  for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 216 |    if(ndata_(i)<1.) continue;
 | 
|---|
| 217 |    s += data_(i)*data_(i);
 | 
|---|
| 218 |  }
 | 
|---|
| 219 |  return s;
 | 
|---|
| 220 | }
 | 
|---|
| 221 | 
 | 
|---|
| 222 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 223 | /*!
 | 
|---|
| 224 |   Return the sum of the number of entries
 | 
|---|
| 225 | */
 | 
|---|
| 226 | double HistoErr::SumN(void)
 | 
|---|
| 227 | {
 | 
|---|
| 228 |  double s = 0.;
 | 
|---|
| 229 |  for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 230 |    if(ndata_(i)<1.) continue;
 | 
|---|
| 231 |    s += ndata_(i);
 | 
|---|
| 232 |  }
 | 
|---|
| 233 |  return s;
 | 
|---|
| 234 | }
 | 
|---|
| 235 | 
 | 
|---|
| 236 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 237 | /*!
 | 
|---|
| 238 |   Operateur egal HistoErr = HistoErr
 | 
|---|
| 239 | */
 | 
|---|
| 240 | HistoErr& HistoErr::operator = (const HistoErr& h)
 | 
|---|
| 241 | {
 | 
|---|
| 242 |   if(this==&h) return *this;
 | 
|---|
| 243 |   CreateOrResize(h.xmin_,h.xmax_,h.nx_);
 | 
|---|
| 244 |   data_  = h.data_;
 | 
|---|
| 245 |   err2_  = h.err2_;
 | 
|---|
| 246 |   ndata_ = h.ndata_;
 | 
|---|
| 247 |   mMean = h.mMean;
 | 
|---|
| 248 |   return *this;
 | 
|---|
| 249 | }
 | 
|---|
| 250 | 
 | 
|---|
| 251 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 252 | /*!
 | 
|---|
| 253 |   Operateur de multiplication par une constante
 | 
|---|
| 254 | */
 | 
|---|
| 255 | HistoErr& HistoErr::operator *= (r_8 b)
 | 
|---|
| 256 | {
 | 
|---|
| 257 | r_8 b2 = b*b;
 | 
|---|
| 258 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) {
 | 
|---|
| 259 |   data_(i) *= b;
 | 
|---|
| 260 |   err2_(i) *= b2;
 | 
|---|
| 261 | }
 | 
|---|
| 262 | return *this;
 | 
|---|
| 263 | }
 | 
|---|
| 264 | 
 | 
|---|
| 265 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 266 | /*!
 | 
|---|
| 267 |   Print info
 | 
|---|
| 268 | */
 | 
|---|
| 269 | void HistoErr::Show(ostream & os) const
 | 
|---|
| 270 | {
 | 
|---|
| 271 |   os <<"HistoErr(nmean="<<mMean<<")"
 | 
|---|
| 272 |      <<" nx="<<nx_<<" ["<<xmin_<<","<<xmax_<<"] dx="<<dx_<<endl;
 | 
|---|
| 273 | }
 | 
|---|
| 274 | 
 | 
|---|
| 275 | /********* Methode *********/
 | 
|---|
| 276 | /*!
 | 
|---|
| 277 |   Write to an ASCII file
 | 
|---|
| 278 | */
 | 
|---|
| 279 | int HistoErr::WriteASCII(string fname)
 | 
|---|
| 280 | {
 | 
|---|
| 281 |   FILE *file = fopen(fname.c_str(),"w");
 | 
|---|
| 282 |   if(file==NULL) {
 | 
|---|
| 283 |     cout<<"HistoErr::WriteASCII_Error: error opening "<<fname<<endl;
 | 
|---|
| 284 |     return -1;
 | 
|---|
| 285 |   }
 | 
|---|
| 286 | 
 | 
|---|
| 287 |   if(NBins()<=0) {
 | 
|---|
| 288 |     cout<<"HistoErr::WriteASCII_Error: nbin= "<<NBins()<<endl;
 | 
|---|
| 289 |     return -2;
 | 
|---|
| 290 |   }
 | 
|---|
| 291 | 
 | 
|---|
| 292 |   fprintf(file,"%ld %.17e %.17e %d\n",(long)NBins(),XMin(),XMax(),NMean());
 | 
|---|
| 293 |   for(long i=0;i<NBins();i++) {
 | 
|---|
| 294 |       fprintf(file,"%ld %.17e %.17e %.17e %.0f\n"
 | 
|---|
| 295 |              ,i,BinCenter(i),(*this)(i),Error2(i),NEntBin(i));
 | 
|---|
| 296 |   }
 | 
|---|
| 297 | 
 | 
|---|
| 298 |   fclose(file);
 | 
|---|
| 299 |   return 0;
 | 
|---|
| 300 | }
 | 
|---|
| 301 | 
 | 
|---|
| 302 | /*!
 | 
|---|
| 303 |   Read from an ASCII file
 | 
|---|
| 304 | */
 | 
|---|
| 305 | #define __LENLINE_HistoErr_ReadASCII__ 2048
 | 
|---|
| 306 | int HistoErr::ReadASCII(string fname)
 | 
|---|
| 307 | {
 | 
|---|
| 308 |   FILE *file = fopen(fname.c_str(),"r");
 | 
|---|
| 309 |   if(file==NULL) {
 | 
|---|
| 310 |     cout<<"HistoErr::ReadASCII_Error: error opening "<<fname<<endl;
 | 
|---|
| 311 |     return -1;
 | 
|---|
| 312 |   }
 | 
|---|
| 313 | 
 | 
|---|
| 314 |   char line[__LENLINE_HistoErr_ReadASCII__];
 | 
|---|
| 315 |   long n=0, nbin=0;
 | 
|---|
| 316 | 
 | 
|---|
| 317 |   while ( fgets(line,__LENLINE_HistoErr_ReadASCII__,file) != NULL ) {
 | 
|---|
| 318 | 
 | 
|---|
| 319 |     if(n==0) {
 | 
|---|
| 320 | 
 | 
|---|
| 321 |       r_8 xmin,xmax; long mnmean=1;
 | 
|---|
| 322 |       sscanf(line,"%ld %lf %lf %ld",&nbin,&xmin,&xmax,&mnmean);
 | 
|---|
| 323 |       if(nbin<=0) {
 | 
|---|
| 324 |         cout<<"HistoErr::ReadASCII_Error: nbin= "<<nbin<<endl;
 | 
|---|
| 325 |         return -2;
 | 
|---|
| 326 |       }
 | 
|---|
| 327 |       CreateOrResize(xmin,xmax,nbin);
 | 
|---|
| 328 |       SetMean(mnmean);
 | 
|---|
| 329 | 
 | 
|---|
| 330 |     } else {
 | 
|---|
| 331 | 
 | 
|---|
| 332 |       long i; r_8 x,v,e2,nb;
 | 
|---|
| 333 |       sscanf(line,"%ld %lf %lf %lf %lf",&i,&x,&v,&e2,&nb);
 | 
|---|
| 334 |       SetBin(i,v);
 | 
|---|
| 335 |       SetErr2(i,e2);
 | 
|---|
| 336 |       SetNentB(i,nb);
 | 
|---|
| 337 | 
 | 
|---|
| 338 |     }
 | 
|---|
| 339 | 
 | 
|---|
| 340 |     n++;
 | 
|---|
| 341 |   }
 | 
|---|
| 342 | 
 | 
|---|
| 343 |   fclose(file);
 | 
|---|
| 344 |   return 0;
 | 
|---|
| 345 | }
 | 
|---|
| 346 | 
 | 
|---|
| 347 | 
 | 
|---|
| 348 | ///////////////////////////////////////////////////////////
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| 349 | // --------------------------------------------------------
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| 350 | //   Les objets delegues pour la gestion de persistance 
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| 351 | // --------------------------------------------------------
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| 352 | ///////////////////////////////////////////////////////////
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|---|
| 353 | 
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| 354 | DECL_TEMP_SPEC  /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */
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|---|
| 355 | void ObjFileIO<HistoErr>::ReadSelf(PInPersist& is)
 | 
|---|
| 356 | {
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|---|
| 357 | string strg;
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|---|
| 358 | 
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|---|
| 359 | if(dobj==NULL) dobj = new HistoErr;
 | 
|---|
| 360 | 
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|---|
| 361 | // Lecture entete
 | 
|---|
| 362 | is.GetStr(strg);
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|---|
| 363 | 
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|---|
| 364 | // Nombre d'appels a ToMean/FromMean
 | 
|---|
| 365 | is.Get(dobj->mMean);
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|---|
| 366 | 
 | 
|---|
| 367 | // Lecture des parametres HistoErr
 | 
|---|
| 368 | is.Get(dobj->xmin_);
 | 
|---|
| 369 | is.Get(dobj->xmax_);
 | 
|---|
| 370 | is.Get(dobj->nx_);
 | 
|---|
| 371 | is.Get(dobj->dx_);
 | 
|---|
| 372 | 
 | 
|---|
| 373 | // Lecture des donnees
 | 
|---|
| 374 | if(dobj->nx_>0) {
 | 
|---|
| 375 |   is >> dobj->data_;
 | 
|---|
| 376 |   is >> dobj->err2_;
 | 
|---|
| 377 |   is >> dobj->ndata_;
 | 
|---|
| 378 | }
 | 
|---|
| 379 | 
 | 
|---|
| 380 | return;
 | 
|---|
| 381 | }
 | 
|---|
| 382 | 
 | 
|---|
| 383 | DECL_TEMP_SPEC  /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */
 | 
|---|
| 384 | void ObjFileIO<HistoErr>::WriteSelf(POutPersist& os) const
 | 
|---|
| 385 | {
 | 
|---|
| 386 | if(dobj == NULL)   return;
 | 
|---|
| 387 | string strg;
 | 
|---|
| 388 | 
 | 
|---|
| 389 | // Ecriture entete
 | 
|---|
| 390 | strg = "HistErr";
 | 
|---|
| 391 | os.PutStr(strg);
 | 
|---|
| 392 | 
 | 
|---|
| 393 | // Nombre d'appels a ToMean/FromMean
 | 
|---|
| 394 | os.Put(dobj->mMean);
 | 
|---|
| 395 | 
 | 
|---|
| 396 | // Ecriture des parametres HistoErr
 | 
|---|
| 397 | os.Put(dobj->xmin_);
 | 
|---|
| 398 | os.Put(dobj->xmax_);
 | 
|---|
| 399 | os.Put(dobj->nx_);
 | 
|---|
| 400 | os.Put(dobj->dx_);
 | 
|---|
| 401 | 
 | 
|---|
| 402 | // Ecriture des donnees
 | 
|---|
| 403 | if(dobj->nx_>0) {
 | 
|---|
| 404 |   os << dobj->data_;
 | 
|---|
| 405 |   os << dobj->err2_;
 | 
|---|
| 406 |   os << dobj->ndata_;
 | 
|---|
| 407 | }
 | 
|---|
| 408 | 
 | 
|---|
| 409 | return;
 | 
|---|
| 410 | }
 | 
|---|
| 411 | 
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|---|
| 412 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__
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|---|
| 413 | #pragma define_template ObjFileIO<HistoErr>
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|---|
| 414 | #endif
 | 
|---|
| 415 | 
 | 
|---|
| 416 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES)
 | 
|---|
| 417 | template class ObjFileIO<HistoErr>;
 | 
|---|
| 418 | #endif
 | 
|---|
| 419 | 
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|---|
| 420 | } // FIN namespace SOPHYA 
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