| 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.), dx_(0.), nx_(0), mMean(0) | 
|---|
| 21 | { | 
|---|
| 22 | } | 
|---|
| 23 |  | 
|---|
| 24 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 25 | /*! Constructeur d'un histo */ | 
|---|
| 26 | HistoErr::HistoErr(r_8 xmin,r_8 xmax,int_4 nx) | 
|---|
| 27 | { | 
|---|
| 28 | CreateOrResize(xmin,xmax,nx); | 
|---|
| 29 | } | 
|---|
| 30 |  | 
|---|
| 31 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 32 | /*! Constructeur par copie */ | 
|---|
| 33 | HistoErr::HistoErr(const HistoErr& H) | 
|---|
| 34 | : xmin_(1.), xmax_(-1.), dx_(0.), nx_(0), mMean(0) | 
|---|
| 35 | { | 
|---|
| 36 | if(H.nx_<=0) return; | 
|---|
| 37 | CreateOrResize(H.xmin_,H.xmax_,H.nx_); | 
|---|
| 38 | data_  = H.data_; | 
|---|
| 39 | err2_  = H.err2_; | 
|---|
| 40 | ndata_ = H.ndata_; | 
|---|
| 41 | mMean = H.mMean; | 
|---|
| 42 | } | 
|---|
| 43 |  | 
|---|
| 44 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 45 | /*! Destructeur */ | 
|---|
| 46 | HistoErr::~HistoErr(void) | 
|---|
| 47 | { | 
|---|
| 48 | mMean = 0; | 
|---|
| 49 | } | 
|---|
| 50 |  | 
|---|
| 51 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 52 | /*! Gestion de l'allocation */ | 
|---|
| 53 | void HistoErr::CreateOrResize(r_8 xmin,r_8 xmax,int_4 nx) | 
|---|
| 54 | { | 
|---|
| 55 | xmin_ = xmin; xmax_ = xmax; nx_ = nx; dx_=0.; | 
|---|
| 56 | if(nx_>0) { | 
|---|
| 57 | data_.ReSize(nx_);  data_ = 0.; | 
|---|
| 58 | err2_.ReSize(nx_);  err2_ = 0.; | 
|---|
| 59 | ndata_.ReSize(nx_); ndata_ = 0.; | 
|---|
| 60 | dx_ = (xmax_-xmin_)/nx_; | 
|---|
| 61 | } | 
|---|
| 62 | mMean = 0; | 
|---|
| 63 | } | 
|---|
| 64 |  | 
|---|
| 65 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 66 | /*! | 
|---|
| 67 | Remise a zero | 
|---|
| 68 | */ | 
|---|
| 69 | void HistoErr::Zero(void) | 
|---|
| 70 | { | 
|---|
| 71 | if(nx_<=0) return; | 
|---|
| 72 | data_ = 0.; | 
|---|
| 73 | err2_ = 0.; | 
|---|
| 74 | ndata_ = 0.; | 
|---|
| 75 | mMean = 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 | WARNING: number of bins is kept, bin width is changed | 
|---|
| 87 | */ | 
|---|
| 88 | void HistoErr::ReCenterBin(void) | 
|---|
| 89 | { | 
|---|
| 90 | if(nx_<=1) return; | 
|---|
| 91 | double dx = (xmax_-xmin_)/(nx_-1); | 
|---|
| 92 | xmin_ -= dx/2.; | 
|---|
| 93 | xmax_ += dx/2.; | 
|---|
| 94 | dx_ = (xmax_-xmin_)/nx_; | 
|---|
| 95 | } | 
|---|
| 96 |  | 
|---|
| 97 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 98 | /*! | 
|---|
| 99 | Recompute XMin and XMax so that | 
|---|
| 100 | the CENTER of the first bin is exactly XMin and | 
|---|
| 101 | the CENTER of the last bin is exactly XMax. | 
|---|
| 102 | Remember that otherwise | 
|---|
| 103 | XMin is the beginning of the first bin | 
|---|
| 104 | and XMax is the end of the last bin | 
|---|
| 105 | WARNING: bin width is kept, number of bins is increased by 1 | 
|---|
| 106 | */ | 
|---|
| 107 | void HistoErr::ReCenterBinW(void) | 
|---|
| 108 | { | 
|---|
| 109 | if(nx_<=1) return; | 
|---|
| 110 | CreateOrResize(xmin_-dx_/2.,xmax_+dx_/2.,nx_+1); | 
|---|
| 111 | } | 
|---|
| 112 |  | 
|---|
| 113 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 114 | /*! | 
|---|
| 115 | Compute the mean histogram. | 
|---|
| 116 | Each bin content is divided by the number of entries in the bin. | 
|---|
| 117 | Each squared error is divided by the number of entries in the bin. | 
|---|
| 118 | The number of entries by bin is NOT set to 1 | 
|---|
| 119 | (calling ToMean many time will change the histogram !) | 
|---|
| 120 | */ | 
|---|
| 121 | void HistoErr::ToMean(void) | 
|---|
| 122 | { | 
|---|
| 123 | if(nx_<1) return; | 
|---|
| 124 | mMean++; | 
|---|
| 125 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) { | 
|---|
| 126 | if(ndata_(i)<1.) continue; | 
|---|
| 127 | data_(i) /= ndata_(i); | 
|---|
| 128 | err2_(i) /= ndata_(i); | 
|---|
| 129 | } | 
|---|
| 130 | return; | 
|---|
| 131 | } | 
|---|
| 132 |  | 
|---|
| 133 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 134 | /*! | 
|---|
| 135 | Recompute back the original HistoErr after ToMean action | 
|---|
| 136 | */ | 
|---|
| 137 | void HistoErr::FromMean(void) | 
|---|
| 138 | { | 
|---|
| 139 | if(nx_<1) return; | 
|---|
| 140 | mMean--; | 
|---|
| 141 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) { | 
|---|
| 142 | if(ndata_(i)<1.) continue; | 
|---|
| 143 | data_(i) *= ndata_(i); | 
|---|
| 144 | err2_(i) *= ndata_(i); | 
|---|
| 145 | } | 
|---|
| 146 | return; | 
|---|
| 147 | } | 
|---|
| 148 |  | 
|---|
| 149 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 150 | /*! | 
|---|
| 151 | Compute the mean histogram and replace the "error table" by the variance. | 
|---|
| 152 | This should be done if Add(x,w,w) has been used. | 
|---|
| 153 | The "value table" is divided by the number of entries to get the mean | 
|---|
| 154 | The "error table" is replace by the variance | 
|---|
| 155 | The number of entries by bin is NOT set to 1 | 
|---|
| 156 | (calling ToMean many time will change the histogram !) | 
|---|
| 157 | Mixing ToMean and ToVariance leads to unpredictable results | 
|---|
| 158 | */ | 
|---|
| 159 | void HistoErr::ToVariance(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 | data_(i) /= ndata_(i); | 
|---|
| 166 | err2_(i) = err2_(i)/ndata_(i) - data_(i)*data_(i); | 
|---|
| 167 | } | 
|---|
| 168 | return; | 
|---|
| 169 | } | 
|---|
| 170 |  | 
|---|
| 171 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 172 | /*! | 
|---|
| 173 | Recompute back the original HistoErr after ToVariance action | 
|---|
| 174 | Mixing FromMean and FromVariance leads to unpredictable results | 
|---|
| 175 | */ | 
|---|
| 176 | void HistoErr::FromVariance(void) | 
|---|
| 177 | { | 
|---|
| 178 | if(nx_<1) return; | 
|---|
| 179 | mMean--; | 
|---|
| 180 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) { | 
|---|
| 181 | if(ndata_(i)<1.) continue; | 
|---|
| 182 | err2_(i) = ndata_(i)*(err2_(i) + data_(i)*data_(i)); | 
|---|
| 183 | data_(i) *= ndata_(i); | 
|---|
| 184 | } | 
|---|
| 185 | return; | 
|---|
| 186 | } | 
|---|
| 187 |  | 
|---|
| 188 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 189 | /*! | 
|---|
| 190 | Fill the histogram with an other histogram | 
|---|
| 191 | */ | 
|---|
| 192 | void HistoErr::FillFrHErr(HistoErr& hfrom) | 
|---|
| 193 | { | 
|---|
| 194 | if(nx_<=0) return; | 
|---|
| 195 | if(hfrom.nx_<=0) return; | 
|---|
| 196 |  | 
|---|
| 197 | Zero(); | 
|---|
| 198 |  | 
|---|
| 199 | for(int_4 i=0;i<hfrom.nx_;i++) { | 
|---|
| 200 | r_8 x = hfrom.BinCenter(i); | 
|---|
| 201 | int ii = FindBin(x); | 
|---|
| 202 | if(ii<0 || ii>=nx_) continue; | 
|---|
| 203 | data_(ii)  += hfrom.data_(ii); | 
|---|
| 204 | err2_(ii)  += hfrom.err2_(ii); | 
|---|
| 205 | ndata_(ii) += hfrom.ndata_(ii); | 
|---|
| 206 | } | 
|---|
| 207 | mMean = hfrom.mMean; | 
|---|
| 208 |  | 
|---|
| 209 | } | 
|---|
| 210 |  | 
|---|
| 211 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 212 | /*! | 
|---|
| 213 | Return the sum of bin value | 
|---|
| 214 | */ | 
|---|
| 215 | double HistoErr::Sum(void) | 
|---|
| 216 | { | 
|---|
| 217 | double s = 0.; | 
|---|
| 218 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) { | 
|---|
| 219 | if(ndata_(i)<1.) continue; | 
|---|
| 220 | s += data_(i); | 
|---|
| 221 | } | 
|---|
| 222 | return s; | 
|---|
| 223 | } | 
|---|
| 224 |  | 
|---|
| 225 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 226 | /*! | 
|---|
| 227 | Return the sum of the bin value squared | 
|---|
| 228 | */ | 
|---|
| 229 | double HistoErr::Sum2(void) | 
|---|
| 230 | { | 
|---|
| 231 | double s = 0.; | 
|---|
| 232 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) { | 
|---|
| 233 | if(ndata_(i)<1.) continue; | 
|---|
| 234 | s += data_(i)*data_(i); | 
|---|
| 235 | } | 
|---|
| 236 | return s; | 
|---|
| 237 | } | 
|---|
| 238 |  | 
|---|
| 239 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 240 | /*! | 
|---|
| 241 | Return the sum of the number of entries | 
|---|
| 242 | */ | 
|---|
| 243 | double HistoErr::SumN(void) | 
|---|
| 244 | { | 
|---|
| 245 | double s = 0.; | 
|---|
| 246 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) { | 
|---|
| 247 | if(ndata_(i)<1.) continue; | 
|---|
| 248 | s += ndata_(i); | 
|---|
| 249 | } | 
|---|
| 250 | return s; | 
|---|
| 251 | } | 
|---|
| 252 |  | 
|---|
| 253 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 254 | /*! | 
|---|
| 255 | Operateur egal HistoErr = HistoErr | 
|---|
| 256 | */ | 
|---|
| 257 | HistoErr& HistoErr::operator = (const HistoErr& h) | 
|---|
| 258 | { | 
|---|
| 259 | if(this==&h) return *this; | 
|---|
| 260 | CreateOrResize(h.xmin_,h.xmax_,h.nx_); | 
|---|
| 261 | data_  = h.data_; | 
|---|
| 262 | err2_  = h.err2_; | 
|---|
| 263 | ndata_ = h.ndata_; | 
|---|
| 264 | mMean = h.mMean; | 
|---|
| 265 | return *this; | 
|---|
| 266 | } | 
|---|
| 267 |  | 
|---|
| 268 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 269 | /*! | 
|---|
| 270 | Operateur de multiplication par une constante | 
|---|
| 271 | */ | 
|---|
| 272 | HistoErr& HistoErr::operator *= (r_8 b) | 
|---|
| 273 | { | 
|---|
| 274 | r_8 b2 = b*b; | 
|---|
| 275 | for(int_4 i=0;i<nx_;i++) { | 
|---|
| 276 | data_(i) *= b; | 
|---|
| 277 | err2_(i) *= b2; | 
|---|
| 278 | } | 
|---|
| 279 | return *this; | 
|---|
| 280 | } | 
|---|
| 281 |  | 
|---|
| 282 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 283 | /*! | 
|---|
| 284 | Print info | 
|---|
| 285 | */ | 
|---|
| 286 | void HistoErr::Show(ostream & os) const | 
|---|
| 287 | { | 
|---|
| 288 | os <<"HistoErr(nmean="<<mMean<<")" | 
|---|
| 289 | <<" nx="<<nx_<<" ["<<xmin_<<","<<xmax_<<"] dx="<<dx_<<endl; | 
|---|
| 290 | } | 
|---|
| 291 |  | 
|---|
| 292 | /********* Methode *********/ | 
|---|
| 293 | /*! | 
|---|
| 294 | Write to an ASCII file | 
|---|
| 295 | */ | 
|---|
| 296 | int HistoErr::WriteASCII(string fname) | 
|---|
| 297 | { | 
|---|
| 298 | FILE *file = fopen(fname.c_str(),"w"); | 
|---|
| 299 | if(file==NULL) { | 
|---|
| 300 | cout<<"HistoErr::WriteASCII_Error: error opening "<<fname<<endl; | 
|---|
| 301 | return -1; | 
|---|
| 302 | } | 
|---|
| 303 |  | 
|---|
| 304 | if(NBins()<=0) { | 
|---|
| 305 | cout<<"HistoErr::WriteASCII_Error: nbin= "<<NBins()<<endl; | 
|---|
| 306 | return -2; | 
|---|
| 307 | } | 
|---|
| 308 |  | 
|---|
| 309 | fprintf(file,"%ld %.17e %.17e %d\n",(long)NBins(),XMin(),XMax(),NMean()); | 
|---|
| 310 | for(long i=0;i<NBins();i++) { | 
|---|
| 311 | fprintf(file,"%ld %.17e %.17e %.17e %.0f\n" | 
|---|
| 312 | ,i,BinCenter(i),(*this)(i),Error2(i),NEntBin(i)); | 
|---|
| 313 | } | 
|---|
| 314 |  | 
|---|
| 315 | fclose(file); | 
|---|
| 316 | return 0; | 
|---|
| 317 | } | 
|---|
| 318 |  | 
|---|
| 319 | /*! | 
|---|
| 320 | Read from an ASCII file | 
|---|
| 321 | */ | 
|---|
| 322 | #define __LENLINE_HistoErr_ReadASCII__ 2048 | 
|---|
| 323 | int HistoErr::ReadASCII(string fname) | 
|---|
| 324 | { | 
|---|
| 325 | FILE *file = fopen(fname.c_str(),"r"); | 
|---|
| 326 | if(file==NULL) { | 
|---|
| 327 | cout<<"HistoErr::ReadASCII_Error: error opening "<<fname<<endl; | 
|---|
| 328 | return -1; | 
|---|
| 329 | } | 
|---|
| 330 |  | 
|---|
| 331 | char line[__LENLINE_HistoErr_ReadASCII__]; | 
|---|
| 332 | long n=0, nbin=0; | 
|---|
| 333 |  | 
|---|
| 334 | while ( fgets(line,__LENLINE_HistoErr_ReadASCII__,file) != NULL ) { | 
|---|
| 335 |  | 
|---|
| 336 | if(n==0) { | 
|---|
| 337 |  | 
|---|
| 338 | r_8 xmin,xmax; long mnmean=1; | 
|---|
| 339 | sscanf(line,"%ld %lf %lf %ld",&nbin,&xmin,&xmax,&mnmean); | 
|---|
| 340 | if(nbin<=0) { | 
|---|
| 341 | cout<<"HistoErr::ReadASCII_Error: nbin= "<<nbin<<endl; | 
|---|
| 342 | return -2; | 
|---|
| 343 | } | 
|---|
| 344 | CreateOrResize(xmin,xmax,nbin); | 
|---|
| 345 | SetMean(mnmean); | 
|---|
| 346 |  | 
|---|
| 347 | } else { | 
|---|
| 348 |  | 
|---|
| 349 | long i; r_8 x,v,e2,nb; | 
|---|
| 350 | sscanf(line,"%ld %lf %lf %lf %lf",&i,&x,&v,&e2,&nb); | 
|---|
| 351 | SetBin(i,v); | 
|---|
| 352 | SetErr2(i,e2); | 
|---|
| 353 | SetNentB(i,nb); | 
|---|
| 354 |  | 
|---|
| 355 | } | 
|---|
| 356 |  | 
|---|
| 357 | n++; | 
|---|
| 358 | } | 
|---|
| 359 |  | 
|---|
| 360 | fclose(file); | 
|---|
| 361 | return 0; | 
|---|
| 362 | } | 
|---|
| 363 |  | 
|---|
| 364 |  | 
|---|
| 365 | /////////////////////////////////////////////////////////// | 
|---|
| 366 | // -------------------------------------------------------- | 
|---|
| 367 | //   Les objets delegues pour la gestion de persistance | 
|---|
| 368 | // -------------------------------------------------------- | 
|---|
| 369 | /////////////////////////////////////////////////////////// | 
|---|
| 370 |  | 
|---|
| 371 | DECL_TEMP_SPEC  /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */ | 
|---|
| 372 | void ObjFileIO<HistoErr>::ReadSelf(PInPersist& is) | 
|---|
| 373 | { | 
|---|
| 374 | string strg; | 
|---|
| 375 |  | 
|---|
| 376 | if(dobj==NULL) dobj = new HistoErr; | 
|---|
| 377 |  | 
|---|
| 378 | // Lecture entete | 
|---|
| 379 | is.GetStr(strg); | 
|---|
| 380 |  | 
|---|
| 381 | // Nombre d'appels a ToMean/FromMean | 
|---|
| 382 | is.Get(dobj->mMean); | 
|---|
| 383 |  | 
|---|
| 384 | // Lecture des parametres HistoErr | 
|---|
| 385 | is.Get(dobj->xmin_); | 
|---|
| 386 | is.Get(dobj->xmax_); | 
|---|
| 387 | is.Get(dobj->nx_); | 
|---|
| 388 | is.Get(dobj->dx_); | 
|---|
| 389 |  | 
|---|
| 390 | // Lecture des donnees | 
|---|
| 391 | if(dobj->nx_>0) { | 
|---|
| 392 | is >> dobj->data_; | 
|---|
| 393 | is >> dobj->err2_; | 
|---|
| 394 | is >> dobj->ndata_; | 
|---|
| 395 | } | 
|---|
| 396 |  | 
|---|
| 397 | return; | 
|---|
| 398 | } | 
|---|
| 399 |  | 
|---|
| 400 | DECL_TEMP_SPEC  /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */ | 
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| 401 | void ObjFileIO<HistoErr>::WriteSelf(POutPersist& os) const | 
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| 402 | { | 
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| 403 | if(dobj == NULL)   return; | 
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| 404 | string strg; | 
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| 405 |  | 
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| 406 | // Ecriture entete | 
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| 407 | strg = "HistErr"; | 
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| 408 | os.PutStr(strg); | 
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| 409 |  | 
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| 410 | // Nombre d'appels a ToMean/FromMean | 
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| 411 | os.Put(dobj->mMean); | 
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| 412 |  | 
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| 413 | // Ecriture des parametres HistoErr | 
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| 414 | os.Put(dobj->xmin_); | 
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| 415 | os.Put(dobj->xmax_); | 
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| 416 | os.Put(dobj->nx_); | 
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| 417 | os.Put(dobj->dx_); | 
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| 418 |  | 
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| 419 | // Ecriture des donnees | 
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| 420 | if(dobj->nx_>0) { | 
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| 421 | os << dobj->data_; | 
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| 422 | os << dobj->err2_; | 
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| 423 | os << dobj->ndata_; | 
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| 424 | } | 
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| 425 |  | 
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| 426 | return; | 
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| 427 | } | 
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| 428 |  | 
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| 429 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__ | 
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| 430 | #pragma define_template ObjFileIO<HistoErr> | 
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| 431 | #endif | 
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| 432 |  | 
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| 433 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES) | 
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| 434 | template class ObjFileIO<HistoErr>; | 
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| 435 | #endif | 
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| 436 |  | 
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| 437 | } // FIN namespace SOPHYA | 
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