source: trunk/GSASIIindex.py @ 2233

Last change on this file since 2233 was 2136, checked in by vondreele, 9 years ago

fix indexing problem in 32 bit versions - Skip in ProgressDialog? doesn't work
skip user excluded reflections in HKLF exporters
modify MergeDialog? & more work on LaueUnique?
add 'O' option to 3DHKLF plots to center on origin
  • Property svn:eol-style set to native
  • Property svn:keywords set to Date Author Revision URL Id
File size: 42.5 KB
Line 
1# -*- coding: utf-8 -*-
2#GSASII cell indexing program: variation on that of A. Coehlo
3#   includes cell refinement from peak positions (not zero as yet)
4########### SVN repository information ###################
5# $Date: 2016-01-26 19:16:37 +0000 (Tue, 26 Jan 2016) $
6# $Author: vondreele $
7# $Revision: 2136 $
8# $URL: trunk/GSASIIindex.py $
9# $Id: GSASIIindex.py 2136 2016-01-26 19:16:37Z vondreele $
10########### SVN repository information ###################
11'''
12*GSASIIindex: Cell Indexing Module*
13===================================
14
15Cell indexing program: variation on that of A. Coehlo
16includes cell refinement from peak positions
17'''
18
19import math
20import time
21import numpy as np
22import numpy.linalg as nl
23import GSASIIpath
24GSASIIpath.SetVersionNumber("$Revision: 2136 $")
25import GSASIIlattice as G2lat
26import GSASIIpwd as G2pwd
27import GSASIIspc as G2spc
28import GSASIImath as G2mth
29import scipy.optimize as so
30
31# trig functions in degrees
32sind = lambda x: math.sin(x*math.pi/180.)
33asind = lambda x: 180.*math.asin(x)/math.pi
34tand = lambda x: math.tan(x*math.pi/180.)
35atand = lambda x: 180.*math.atan(x)/math.pi
36atan2d = lambda y,x: 180.*math.atan2(y,x)/math.pi
37cosd = lambda x: math.cos(x*math.pi/180.)
38acosd = lambda x: 180.*math.acos(x)/math.pi
39rdsq2d = lambda x,p: round(1.0/math.sqrt(x),p)
40#numpy versions
41npsind = lambda x: np.sin(x*np.pi/180.)
42npasind = lambda x: 180.*np.arcsin(x)/math.pi
43npcosd = lambda x: np.cos(x*math.pi/180.)
44nptand = lambda x: np.tan(x*math.pi/180.)
45npatand = lambda x: 180.*np.arctan(x)/np.pi
46npatan2d = lambda y,x: 180.*np.arctan2(y,x)/np.pi
47rpd = np.pi/180.
48   
49def scaleAbyV(A,V):
50    'needs a doc string'
51    v = G2lat.calc_V(A)
52    scale = math.exp(math.log(v/V)/3.)**2
53    for i in range(6):
54        A[i] *= scale
55   
56def ranaxis(dmin,dmax):
57    'needs a doc string'
58    import random as rand
59    return rand.random()*(dmax-dmin)+dmin
60   
61def ran2axis(k,N):
62    'needs a doc string'
63    import random as rand
64    T = 1.5+0.49*k/N
65#    B = 0.99-0.49*k/N
66#    B = 0.99-0.049*k/N
67    B = 0.99-0.149*k/N
68    R = (T-B)*rand.random()+B
69    return R
70   
71#def ranNaxis(k,N):
72#    import random as rand
73#    T = 1.0+1.0*k/N
74#    B = 1.0-1.0*k/N
75#    R = (T-B)*rand.random()+B
76#    return R
77   
78def ranAbyV(Bravais,dmin,dmax,V):
79    'needs a doc string'
80    cell = [0,0,0,0,0,0]
81    bad = True
82    while bad:
83        bad = False
84        cell = rancell(Bravais,dmin,dmax)
85        G,g = G2lat.cell2Gmat(cell)
86        A = G2lat.Gmat2A(G)
87        if G2lat.calc_rVsq(A) < 1:
88            scaleAbyV(A,V)
89            cell = G2lat.A2cell(A)
90            for i in range(3):
91                bad |= cell[i] < dmin
92    return A
93   
94def ranAbyR(Bravais,A,k,N,ranFunc):
95    'needs a doc string'
96    R = ranFunc(k,N)
97    if Bravais in [0,1,2]:          #cubic - not used
98        A[0] = A[1] = A[2] = A[0]*R
99        A[3] = A[4] = A[5] = 0.
100    elif Bravais in [3,4]:          #hexagonal/trigonal
101        A[0] = A[1] = A[3] = A[0]*R
102        A[2] *= R
103        A[4] = A[5] = 0.       
104    elif Bravais in [5,6]:          #tetragonal
105        A[0] = A[1] = A[0]*R
106        A[2] *= R
107        A[3] = A[4] = A[5] = 0.       
108    elif Bravais in [7,8,9,10]:     #orthorhombic
109        A[0] *= R
110        A[1] *= R
111        A[2] *= R
112        A[3] = A[4] = A[5] = 0.       
113    elif Bravais in [11,12]:        #monoclinic
114        A[0] *= R
115        A[1] *= R
116        A[2] *= R
117        A[4] *= R
118        A[3] = A[5] = 0.       
119    else:                           #triclinic
120        A[0] *= R
121        A[1] *= R
122        A[2] *= R
123        A[3] *= R
124        A[4] *= R
125        A[5] *= R
126    return A
127   
128def rancell(Bravais,dmin,dmax):
129    'needs a doc string'
130    if Bravais in [0,1,2]:          #cubic
131        a = b = c = ranaxis(dmin,dmax)
132        alp = bet = gam = 90
133    elif Bravais in [3,4]:          #hexagonal/trigonal
134        a = b = ranaxis(dmin,dmax)
135        c = ranaxis(dmin,dmax)
136        alp = bet =  90
137        gam = 120
138    elif Bravais in [5,6]:          #tetragonal
139        a = b = ranaxis(dmin,dmax)
140        c = ranaxis(dmin,dmax)
141        alp = bet = gam = 90
142    elif Bravais in [7,8,9,10]:       #orthorhombic - F,I,C,P - a<b<c convention
143        abc = [ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax)]
144        if Bravais in [7,8,10]:
145            abc.sort()
146        a = abc[0]
147        b = abc[1]
148        c = abc[2]
149        alp = bet = gam = 90
150    elif Bravais in [11,12]:        #monoclinic - C,P - a<c convention
151        ac = [ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax)]
152        if Bravais == 12:
153            ac.sort()
154        a = ac[0]
155        b = ranaxis(dmin,dmax)
156        c = ac[1]
157        alp = gam = 90
158        bet = ranaxis(90.,140.)
159    else:                           #triclinic - a<b<c convention
160        abc = [ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax)]
161        abc.sort()
162        a = abc[0]
163        b = abc[1]
164        c = abc[2]
165        r = 0.5*b/c
166        alp = ranaxis(acosd(r),acosd(-r))
167        r = 0.5*a/c
168        bet = ranaxis(acosd(r),acosd(-r))
169        r = 0.5*a/b
170        gam = ranaxis(acosd(r),acosd(-r)) 
171    return [a,b,c,alp,bet,gam]
172   
173def calc_M20(peaks,HKL,ifX20=True):
174    'needs a doc string'
175    diff = 0
176    X20 = 0
177    for Nobs20,peak in enumerate(peaks):
178        if peak[3]:
179            Qobs = 1.0/peak[7]**2
180            Qcalc = 1.0/peak[8]**2
181            diff += abs(Qobs-Qcalc)
182        elif peak[2]:
183            X20 += 1
184        if Nobs20 == 19: 
185            d20 = peak[7]
186            break
187    else:
188        d20 = peak[7]
189        Nobs20 = len(peaks)
190    for N20,hkl in enumerate(HKL):
191        if hkl[3] < d20:
192            break               
193    eta = diff/Nobs20
194    Q20 = 1.0/d20**2
195    if diff:
196        M20 = Q20/(2.0*diff)
197    else:
198        M20 = 0
199    if ifX20:
200        M20 /= (1.+X20)
201    return M20,X20
202   
203def calc_M20SS(peaks,HKL):
204    'needs a doc string'
205    diff = 0
206    X20 = 0
207    for Nobs20,peak in enumerate(peaks):
208        if peak[3]:
209            Qobs = 1.0/peak[8]**2
210            Qcalc = 1.0/peak[9]**2
211            diff += abs(Qobs-Qcalc)
212        elif peak[2]:
213            X20 += 1
214        if Nobs20 == 19: 
215            d20 = peak[8]
216            break
217    else:
218        d20 = peak[8]
219        Nobs20 = len(peaks)
220    for N20,hkl in enumerate(HKL):
221        if hkl[4] < d20:
222            break               
223    eta = diff/Nobs20
224    Q20 = 1.0/d20**2
225    if diff:
226        M20 = Q20/(2.0*diff)
227    else:
228        M20 = 0
229    M20 /= (1.+X20)
230    return M20,X20
231   
232def sortM20(cells):
233    'needs a doc string'
234    #cells is M20,X20,Bravais,a,b,c,alp,bet,gam
235    #sort highest M20 1st
236    T = []
237    for i,M in enumerate(cells):
238        T.append((M[0],i))
239    D = dict(zip(T,cells))
240    T.sort()
241    T.reverse()
242    X = []
243    for key in T:
244        X.append(D[key])
245    return X
246               
247def sortCells(cells,col):
248    #cells is M20,X20,Bravais,a,b,c,alp,bet,gam,volume
249    #sort smallest a,b,c,alpha,beta,gamma or volume 1st
250    T = []
251    for i,M in enumerate(cells):
252        T.append((M[col],i))
253    D = dict(zip(T,cells))
254    T.sort()
255    X = []
256    for key in T:
257        X.append(D[key])
258    return X
259   
260def findMV(peaks,controls,ssopt,Inst,dlg):
261       
262    def Val2Vec(vec,Vref,values):
263        Vec = []
264        i = 0
265        for j,r in enumerate(Vref):
266            if r:
267                if values.size > 1:
268                    Vec.append(max(-1.,min(1.0,values[i])))
269                else:
270                    Vec.append(max(0.0,min(1.0,values)))                   
271                i += 1
272            else:
273                Vec.append(vec[j])
274        return np.array(Vec) 
275     
276    def ZSSfunc(values,peaks,dmin,Inst,SGData,SSGData,vec,Vref,maxH,A,wave,Z,dlg=None):
277        Vec = Val2Vec(vec,Vref,values)
278        HKL =  G2pwd.getHKLMpeak(dmin,Inst,SGData,SSGData,Vec,maxH,A)
279        Peaks = np.array(IndexSSPeaks(peaks,HKL)[1]).T
280        Qo = 1./Peaks[-2]**2
281        Qc = G2lat.calc_rDsqZSS(Peaks[4:8],A,Vec,Z,Peaks[0],wave)
282        chi = np.sum((Qo-Qc)**2)
283        if dlg:
284            dlg.Pulse()   
285        return chi
286       
287    def TSSfunc(values,peaks,dmin,Inst,SGData,SSGData,vec,Vref,maxH,A,difC,Z,dlg=None):
288        Vec = Val2Vec(vec,Vref,values)
289        HKL =  G2pwd.getHKLMpeak(dmin,Inst,SGData,SSGData,Vec,maxH,A)
290        Peaks = np.array(IndexSSPeaks(peaks,HKL)[1]).T
291        Qo = 1./Peaks[-2]**2
292        Qc = G2lat.calc_rDsqTSS(Peaks[4:8],A,vec,Z,Peaks[0],difC)
293        chi = np.sum((Qo-Qc)**2)
294        if dlg:
295            dlg.Pulse()   
296        return chi
297
298    if 'T' in Inst['Type'][0]:
299        difC = Inst['difC'][1]
300    else:
301        wave = G2mth.getWave(Inst)
302    SGData = G2spc.SpcGroup(controls[13])[1]
303    SSGData = G2spc.SSpcGroup(SGData,ssopt['ssSymb'])[1]
304    A = G2lat.cell2A(controls[6:12])
305    Z = controls[1]
306    Vref = [True if x in ssopt['ssSymb'] else False for x in ['a','b','g']]
307    values = []
308    ranges = []
309    dT = 0.02       #seems to be a good choice
310    for v,r in zip(ssopt['ModVec'],Vref):
311        if r:
312            ranges += [slice(dT,1.-dT,dT),] #NB: unique part for (00g) & (a0g); (abg)?
313            values += [v,]
314    dmin = getDmin(peaks)-0.005
315    if 'T' in Inst['Type'][0]:   
316        result = so.brute(TSSfunc,ranges,finish=so.fmin_cg,full_output=True,
317            args=(peaks,dmin,Inst,SGData,SSGData,ssopt['ModVec'],Vref,1,A,difC,Z,dlg))
318    else:
319        result = so.brute(ZSSfunc,ranges,finish=so.fmin_cg,full_output=True,
320            args=(peaks,dmin,Inst,SGData,SSGData,ssopt['ModVec'],Vref,1,A,wave,Z,dlg))
321    return Val2Vec(ssopt['ModVec'],Vref,result[0]),result
322               
323def IndexPeaks(peaks,HKL):
324    'needs a doc string'
325    import bisect
326    N = len(HKL)
327    if N == 0: return False,peaks
328    hklds = list(np.array(HKL).T[3])+[1000.0,0.0,]
329    hklds.sort()                                        # ascending sort - upper bound at end
330    hklmax = [0,0,0]
331    for ipk,peak in enumerate(peaks):
332        peak[4:7] = [0,0,0]                           #clear old indexing
333        peak[8] = 0.
334        if peak[2]:
335            i = bisect.bisect_right(hklds,peak[7])          # find peak position in hkl list
336            dm = peak[-2]-hklds[i-1]                         # peak to neighbor hkls in list
337            dp = hklds[i]-peak[-2]
338            pos = N-i                                       # reverse the order
339            if dp > dm: pos += 1                            # closer to upper than lower
340            if pos >= N:
341                break
342            hkl = HKL[pos]                                 # put in hkl
343            if hkl[-1] >= 0:                                 # peak already assigned - test if this one better
344                opeak = peaks[int(hkl[-1])]                 #hkl[-1] needs to be int here
345                dold = abs(opeak[-2]-hkl[3])
346                dnew = min(dm,dp)
347                if dold > dnew:                             # new better - zero out old
348                    opeak[4:7] = [0,0,0]
349                    opeak[8] = 0.
350                else:                                       # old better - do nothing
351                    continue               
352            hkl[-1] = ipk
353            peak[4:7] = hkl[:3]
354            peak[8] = hkl[3]                                # fill in d-calc
355    for peak in peaks:
356        peak[3] = False
357        if peak[2]:
358            if peak[-1] > 0.:
359                for j in range(3):
360                    if abs(peak[j+4]) > hklmax[j]: hklmax[j] = abs(peak[j+4])
361                peak[3] = True
362    if hklmax[0]*hklmax[1]*hklmax[2] > 0:
363        return True,peaks
364    else:
365        return False,peaks  #nothing indexed!
366       
367def IndexSSPeaks(peaks,HKL):
368    'needs a doc string'
369    import bisect
370    N = len(HKL)
371    Peaks = np.copy(peaks)
372    if N == 0: return False,Peaks
373    if len(peaks[0]) == 9:      #add m column if missing
374        Peaks = np.insert(Peaks,7,np.zeros_like(Peaks.T[0]),axis=1)
375#        for peak in Peaks:
376#            peak.insert(7,0)
377    hklds = list(np.array(HKL).T[4])+[1000.0,0.0,]
378    hklds.sort()                                        # ascending sort - upper bound at end
379    hklmax = [0,0,0,0]
380    for ipk,peak in enumerate(Peaks):
381        peak[4:8] = [0,0,0,0]                           #clear old indexing
382        peak[9] = 0.
383        if peak[2]: #Use
384            i = bisect.bisect_right(hklds,peak[8])          # find peak position in hkl list
385            dm = peak[8]-hklds[i-1]                         # peak to neighbor hkls in list
386            dp = hklds[i]-peak[8]
387            pos = N-i                                       # reverse the order
388            if dp > dm: pos += 1                            # closer to upper than lower
389            if pos >= N:
390                print pos,N
391                break
392            hkl = HKL[pos]                                 # put in hkl
393            if hkl[-1] >= 0:                                 # peak already assigned - test if this one better
394                opeak = Peaks[hkl[-1]]
395                dold = abs(opeak[-2]-hkl[4])
396                dnew = min(dm,dp)
397                if dold > dnew:                             # new better - zero out old
398                    opeak[4:8] = [0,0,0,0]
399                    opeak[9] = 0.
400                else:                                       # old better - do nothing
401                    continue
402            hkl[-1] = ipk
403            peak[4:8] = hkl[:4]
404            peak[9] = hkl[4]                                # fill in d-calc
405    for peak in Peaks:
406        peak[3] = False
407        if peak[2]:
408            if peak[-1] > 0.:
409                for j in range(4):
410                    if abs(peak[j+4]) > hklmax[j]: hklmax[j] = abs(peak[j+4])
411                peak[3] = True
412    if hklmax[0]*hklmax[1]*hklmax[2]*hklmax[3] > 0:
413        return True,Peaks
414    else:
415        return False,Peaks  #nothing indexed!
416       
417def Values2A(ibrav,values):
418    'needs a doc string'
419    if ibrav in [0,1,2]:
420        return [values[0],values[0],values[0],0,0,0]
421    elif ibrav in [3,4]:
422        return [values[0],values[0],values[1],values[0],0,0]
423    elif ibrav in [5,6]:
424        return [values[0],values[0],values[1],0,0,0]
425    elif ibrav in [7,8,9,10]:
426        return [values[0],values[1],values[2],0,0,0]
427    elif ibrav in [11,12]:
428        return [values[0],values[1],values[2],0,values[3],0]
429    else:
430        return list(values[:6])
431       
432def A2values(ibrav,A):
433    'needs a doc string'
434    if ibrav in [0,1,2]:
435        return [A[0],]
436    elif ibrav in [3,4,5,6]:
437        return [A[0],A[2]]
438    elif ibrav in [7,8,9,10]:
439        return [A[0],A[1],A[2]]
440    elif ibrav in [11,12]:
441        return [A[0],A[1],A[2],A[4]]
442    else:
443        return A
444       
445def Values2Vec(ibrav,vec,Vref,val):
446    if ibrav in [3,4,5,6]:
447        Nskip = 2
448    elif ibrav in [7,8,9,10]:
449        Nskip = 3
450    elif ibrav in [11,12]:
451        Nskip = 4
452    else:
453        Nskip = 6
454    Vec = []
455    i = 0
456    for j,r in enumerate(Vref):
457        if r:
458            Vec.append(val[i+Nskip])
459            i += 1
460        else:
461            Vec.append(vec[j])
462    return np.array(Vec) 
463
464def FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr):
465    'needs a doc string'
466               
467    def errFit(values,ibrav,d,H,Pwr):
468        A = Values2A(ibrav,values)
469        Qo = 1./d**2
470        Qc = G2lat.calc_rDsq(H,A)
471        return (Qo-Qc)*d**Pwr
472       
473    def dervFit(values,ibrav,d,H,Pwr):
474        if ibrav in [0,1,2]:
475            derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1]+H[2]*H[2],]
476        elif ibrav in [3,4,]:
477            derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1]+H[0]*H[1],H[2]*H[2]]
478        elif ibrav in [5,6]:
479            derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1],H[2]*H[2]]
480        elif ibrav in [7,8,9,10]:
481            derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2]]
482        elif ibrav in [11,12]:
483            derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[0]*H[2]]
484        else:
485            derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[0]*H[1],H[0]*H[2],H[1]*H[2]]
486        derv = -np.array(derv)
487        return (derv*d**Pwr).T
488   
489    Peaks = np.array(peaks).T
490    values = A2values(ibrav,A)
491    result = so.leastsq(errFit,values,Dfun=dervFit,full_output=True,ftol=0.000001,
492        args=(ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Pwr))
493    A = Values2A(ibrav,result[0])
494    return True,np.sum(errFit(result[0],ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Pwr)**2),A,result
495           
496def errFitZ(values,ibrav,d,H,tth,wave,Z,Zref):
497    Zero = Z
498    if Zref:   
499        Zero = values[-1]
500    A = Values2A(ibrav,values)
501    Qo = 1./d**2
502    Qc = G2lat.calc_rDsqZ(H,A,Zero,tth,wave)
503    return (Qo-Qc)
504   
505def dervFitZ(values,ibrav,d,H,tth,wave,Z,Zref):
506    if ibrav in [0,1,2]:
507        derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1]+H[2]*H[2],]
508    elif ibrav in [3,4,]:
509        derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1]+H[0]*H[1],H[2]*H[2]]
510    elif ibrav in [5,6]:
511        derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1],H[2]*H[2]]
512    elif ibrav in [7,8,9,10]:
513        derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2]]
514    elif ibrav in [11,12]:
515        derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[0]*H[2]]
516    else:
517        derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[0]*H[1],H[0]*H[2],H[1]*H[2]]
518    if Zref:
519        derv.append(npsind(tth)*2.0*rpd/wave**2)
520    derv = -np.array(derv)
521    return derv.T
522   
523def FitHKLZ(wave,ibrav,peaks,A,Z,Zref):
524    'needs a doc string'
525   
526    Peaks = np.array(peaks).T   
527    values = A2values(ibrav,A)
528    if Zref:
529        values.append(Z)
530    result = so.leastsq(errFitZ,values,Dfun=dervFitZ,full_output=True,ftol=0.0001,
531        args=(ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Peaks[0],wave,Z,Zref))
532    A = Values2A(ibrav,result[0][:6])
533    if Zref:
534        Z = result[0][-1]
535    chisq = np.sum(errFitZ(result[0],ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Peaks[0],wave,Z,Zref)**2)
536    return True,chisq,A,Z,result
537   
538def errFitZSS(values,ibrav,d,H,tth,wave,vec,Vref,Z,Zref):
539    Zero = Z
540    if Zref:   
541        Zero = values[-1]
542    A = Values2A(ibrav,values)
543    Vec = Values2Vec(ibrav,vec,Vref,values)
544    Qo = 1./d**2
545    Qc = G2lat.calc_rDsqZSS(H,A,Vec,Zero,tth,wave)
546    return (Qo-Qc)
547   
548def dervFitZSS(values,ibrav,d,H,tth,wave,vec,Vref,Z,Zref):
549    A = Values2A(ibrav,values)
550    Vec = Values2Vec(ibrav,vec,Vref,values)
551    HM = H[:3]+(H[3][:,np.newaxis]*Vec).T
552    if ibrav in [3,4,]:
553        derv = [HM[0]*HM[0]+HM[1]*HM[1]+HM[0]*HM[1],HM[2]*HM[2]]
554    elif ibrav in [5,6]:
555        derv = [HM[0]*HM[0]+HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2]]
556    elif ibrav in [7,8,9,10]:
557        derv = [HM[0]*HM[0],HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2]]
558    elif ibrav in [11,12]:
559        derv = [HM[0]*HM[0],HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2],HM[0]*HM[2]]
560    else:
561        derv = [HM[0]*HM[0],HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2],HM[0]*HM[1],HM[0]*HM[2],HM[1]*HM[2]]
562    if Vref[0]:
563        derv.append(2.*A[0]*HM[0]*H[3]+A[3]*HM[1]*H[3]+A[4]*HM[2]*H[3])
564    if Vref[1]:
565        derv.append(2.*A[1]*HM[1]*H[3]+A[3]*HM[0]*H[3]+A[5]*HM[2]*H[3])
566    if Vref[2]:
567        derv.append(2.*A[2]*HM[2]*H[3]+A[4]*HM[1]*H[3]+A[5]*HM[0]*H[3])   
568    if Zref:
569        derv.append(npsind(tth)*2.0*rpd/wave**2)
570    derv = -np.array(derv)
571    return derv.T
572   
573def FitHKLZSS(wave,ibrav,peaks,A,V,Vref,Z,Zref):
574    'needs a doc string'
575   
576    Peaks = np.array(peaks).T   
577    values = A2values(ibrav,A)
578    for v,r in zip(V,Vref):
579        if r:
580            values.append(v)
581    if Zref:
582        values.append(Z)
583    result = so.leastsq(errFitZSS,values,Dfun=dervFitZSS,full_output=True,ftol=1.e-6,
584        args=(ibrav,Peaks[8],Peaks[4:8],Peaks[0],wave,V,Vref,Z,Zref))
585    A = Values2A(ibrav,result[0])
586    Vec = Values2Vec(ibrav,V,Vref,result[0])
587    if Zref:
588        Z = result[0][-1]
589    chisq = np.sum(errFitZSS(result[0],ibrav,Peaks[8],Peaks[4:8],Peaks[0],wave,Vec,Vref,Z,Zref)**2) 
590    return True,chisq,A,Vec,Z,result
591   
592def errFitT(values,ibrav,d,H,tof,difC,Z,Zref):
593    Zero = Z
594    if Zref:   
595        Zero = values[-1]
596    A = Values2A(ibrav,values)
597    Qo = 1./d**2
598    Qc = G2lat.calc_rDsqT(H,A,Zero,tof,difC)
599    return (Qo-Qc)
600   
601def dervFitT(values,ibrav,d,H,tof,difC,Z,Zref):
602    if ibrav in [0,1,2]:
603        derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1]+H[2]*H[2],]
604    elif ibrav in [3,4,]:
605        derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1]+H[0]*H[1],H[2]*H[2]]
606    elif ibrav in [5,6]:
607        derv = [H[0]*H[0]+H[1]*H[1],H[2]*H[2]]
608    elif ibrav in [7,8,9,10]:
609        derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2]]
610    elif ibrav in [11,12]:
611        derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[0]*H[2]]
612    else:
613        derv = [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[0]*H[1],H[0]*H[2],H[1]*H[2]]
614    if Zref:
615        derv.append(np.ones_like(d)/difC)
616    derv = np.array(derv)
617    return derv.T
618   
619def FitHKLT(difC,ibrav,peaks,A,Z,Zref):
620    'needs a doc string'
621   
622    Peaks = np.array(peaks).T   
623    values = A2values(ibrav,A)
624    if Zref:
625        values.append(Z)
626    result = so.leastsq(errFitT,values,Dfun=dervFitT,full_output=True,ftol=0.0001,
627        args=(ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Peaks[0],difC,Z,Zref))
628    A = Values2A(ibrav,result[0])
629    if Zref:
630        Z = result[0][-1]
631    chisq = np.sum(errFitT(result[0],ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Peaks[0],difC,Z,Zref)**2)
632    return True,chisq,A,Z,result
633   
634def errFitTSS(values,ibrav,d,H,tof,difC,vec,Vref,Z,Zref):
635    Zero = Z
636    if Zref:   
637        Zero = values[-1]
638    A = Values2A(ibrav,values)
639    Vec = Values2Vec(ibrav,vec,Vref,values)
640    Qo = 1./d**2
641    Qc = G2lat.calc_rDsqTSS(H,A,Vec,Zero,tof,difC)
642    return (Qo-Qc)
643   
644def dervFitTSS(values,ibrav,d,H,tof,difC,vec,Vref,Z,Zref):
645    A = Values2A(ibrav,values)
646    Vec = Values2Vec(ibrav,vec,Vref,values)
647    HM = H[:3]+(H[3][:,np.newaxis]*Vec).T
648    if ibrav in [3,4,]:
649        derv = [HM[0]*HM[0]+HM[1]*HM[1]+HM[0]*HM[1],HM[2]*HM[2]]
650    elif ibrav in [5,6]:
651        derv = [HM[0]*HM[0]+HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2]]
652    elif ibrav in [7,8,9,10]:
653        derv = [HM[0]*HM[0],HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2]]
654    elif ibrav in [11,12]:
655        derv = [HM[0]*HM[0],HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2],HM[0]*HM[2]]
656    else:
657        derv = [HM[0]*HM[0],HM[1]*HM[1],HM[2]*HM[2],HM[0]*HM[1],HM[0]*HM[2],HM[1]*HM[2]]
658    if Vref[0]:
659        derv.append(2.*A[0]*HM[0]*H[3]+A[3]*HM[1]*H[3]+A[4]*HM[2]*H[3])
660    if Vref[1]:
661        derv.append(2.*A[1]*HM[1]*H[3]+A[3]*HM[0]*H[3]+A[5]*HM[2]*H[3])
662    if Vref[2]:
663        derv.append(2.*A[2]*HM[2]*H[3]+A[4]*HM[1]*H[3]+A[5]*HM[0]*H[3])   
664    if Zref:
665        derv.append(np.ones_like(d)/difC)
666    derv = np.array(derv)
667    return derv.T
668   
669def FitHKLTSS(difC,ibrav,peaks,A,V,Vref,Z,Zref):
670    'needs a doc string'
671   
672    Peaks = np.array(peaks).T   
673    values = A2values(ibrav,A)
674    for v,r in zip(V,Vref):
675        if r:
676            values.append(v)
677    if Zref:
678        values.append(Z)
679    result = so.leastsq(errFitTSS,values,Dfun=dervFitTSS,full_output=True,ftol=0.0001,
680        args=(ibrav,Peaks[8],Peaks[4:8],Peaks[0],difC,V,Vref,Z,Zref))
681    A = Values2A(ibrav,result[0])
682    Vec = Values2Vec(ibrav,V,Vref,result[0])
683    if Zref:
684        Z = result[0][-1]
685    chisq = np.sum(errFitTSS(result[0],ibrav,Peaks[8],Peaks[4:8],Peaks[0],difC,V,Vref,Z,Zref)**2)
686    return True,chisq,A,Vec,Z,result
687               
688def rotOrthoA(A):
689    'needs a doc string'
690    return [A[1],A[2],A[0],0,0,0]
691   
692def swapMonoA(A):
693    'needs a doc string'
694    return [A[2],A[1],A[0],0,A[4],0]
695   
696def oddPeak(indx,peaks):
697    'needs a doc string'
698    noOdd = True
699    for peak in peaks:
700        H = peak[4:7]
701        if H[indx] % 2:
702            noOdd = False
703    return noOdd
704   
705def halfCell(ibrav,A,peaks):
706    'needs a doc string'
707    if ibrav in [0,1,2]:
708        if oddPeak(0,peaks):
709            A[0] *= 2
710            A[1] = A[2] = A[0]
711    elif ibrav in [3,4,5,6]:
712        if oddPeak(0,peaks):
713            A[0] *= 2
714            A[1] = A[0]
715        if oddPeak(2,peaks):
716            A[2] *=2
717    else:
718        if oddPeak(0,peaks):
719            A[0] *=2
720        if oddPeak(1,peaks):
721            A[1] *=2
722        if oddPeak(2,peaks):
723            A[2] *=2
724    return A
725   
726def getDmin(peaks):
727    'needs a doc string'
728    return peaks[-1][-2]
729   
730def getDmax(peaks):
731    'needs a doc string'
732    return peaks[0][-2]
733   
734def refinePeaksZ(peaks,wave,ibrav,A,Zero,ZeroRef):
735    'needs a doc string'
736    dmin = getDmin(peaks)
737    OK,smin,Aref,Z,result = FitHKLZ(wave,ibrav,peaks,A,Zero,ZeroRef)
738    Peaks = np.array(peaks).T
739    H = Peaks[4:7]
740    Peaks[8] = 1./np.sqrt(G2lat.calc_rDsqZ(H,Aref,Z,Peaks[0],wave))
741    peaks = Peaks.T   
742    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
743    M20,X20 = calc_M20(peaks,HKL)
744    return len(HKL),M20,X20,Aref,Z
745   
746def refinePeaksT(peaks,difC,ibrav,A,Zero,ZeroRef):
747    'needs a doc string'
748    dmin = getDmin(peaks)
749    OK,smin,Aref,Z,result = FitHKLT(difC,ibrav,peaks,A,Zero,ZeroRef)
750    Peaks = np.array(peaks).T
751    H = Peaks[4:7]
752    Peaks[8] = 1./np.sqrt(G2lat.calc_rDsqT(H,Aref,Z,Peaks[0],difC))
753    peaks = Peaks.T   
754    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
755    M20,X20 = calc_M20(peaks,HKL)
756    return len(HKL),M20,X20,Aref,Z
757   
758def refinePeaksZSS(peaks,wave,Inst,SGData,SSGData,maxH,ibrav,A,vec,vecRef,Zero,ZeroRef):
759    'needs a doc string'
760    dmin = getDmin(peaks)
761    OK,smin,Aref,Vref,Z,result = FitHKLZSS(wave,ibrav,peaks,A,vec,vecRef,Zero,ZeroRef)
762    Peaks = np.array(peaks).T
763    H = Peaks[4:8]
764    Peaks[9] = 1./np.sqrt(G2lat.calc_rDsqZSS(H,Aref,Vref,Z,Peaks[0],wave))  #H,A,vec,Z,tth,lam
765    peaks = Peaks.T   
766    HKL =  G2pwd.getHKLMpeak(dmin,Inst,SGData,SSGData,Vref,maxH,Aref)
767    M20,X20 = calc_M20SS(peaks,HKL)
768    return len(HKL),M20,X20,Aref,Vref,Z
769   
770def refinePeaksTSS(peaks,difC,Inst,SGData,SSGData,maxH,ibrav,A,vec,vecRef,Zero,ZeroRef):
771    'needs a doc string'
772    dmin = getDmin(peaks)
773    OK,smin,Aref,Vref,Z,result = FitHKLTSS(difC,ibrav,peaks,A,vec,vecRef,Zero,ZeroRef)
774    Peaks = np.array(peaks).T
775    H = Peaks[4:8]
776    Peaks[9] = 1./np.sqrt(G2lat.calc_rDsqTSS(H,Aref,Vref,Z,Peaks[0],difC))
777    peaks = Peaks.T   
778    HKL =  G2pwd.getHKLMpeak(dmin,Inst,SGData,SSGData,Vref,maxH,Aref)
779    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
780    M20,X20 = calc_M20SS(peaks,HKL)
781    return len(HKL),M20,X20,Aref,Vref,Z
782   
783def refinePeaks(peaks,ibrav,A,ifX20=True):
784    'needs a doc string'
785    dmin = getDmin(peaks)
786    smin = 1.0e10
787    pwr = 8
788    maxTries = 10
789    OK = False
790    tries = 0
791    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
792    while len(HKL) > 2 and IndexPeaks(peaks,HKL)[0]:
793        Pwr = pwr - (tries % 2)
794        HKL = []
795        tries += 1
796        osmin = smin
797        oldA = A[:]
798        Vold = G2lat.calc_V(oldA)
799        OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
800        Vnew = G2lat.calc_V(A)
801        if Vnew > 2.0*Vold or Vnew < 2.:
802            A = ranAbyR(ibrav,oldA,tries+1,maxTries,ran2axis)
803            OK = False
804            continue
805        try:
806            HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
807        except FloatingPointError:
808            A = oldA
809            OK = False
810            break
811        if len(HKL) == 0: break                         #absurd cell obtained!
812        rat = (osmin-smin)/smin
813        if abs(rat) < 1.0e-5 or not OK: break
814        if tries > maxTries: break
815    if OK:
816        OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,2)
817        Peaks = np.array(peaks).T
818        H = Peaks[4:7]
819        try:
820            Peaks[8] = 1./np.sqrt(G2lat.calc_rDsq(H,A))
821            peaks = Peaks.T
822        except FloatingPointError:
823            A = oldA
824       
825    M20,X20 = calc_M20(peaks,HKL,ifX20)
826    return len(HKL),M20,X20,A
827       
828def findBestCell(dlg,ncMax,A,Ntries,ibrav,peaks,V1,ifX20=True):
829    'needs a doc string'
830# dlg & ncMax are used for wx progress bar
831# A != 0 find the best A near input A,
832# A = 0 for random cell, volume normalized to V1;
833# returns number of generated hkls, M20, X20 & A for best found
834    mHKL = [3,3,3, 5,5, 5,5, 7,7,7,7, 9,9, 10]
835    dmin = getDmin(peaks)-0.05
836    amin = 2.5
837    amax = 5.*getDmax(peaks)
838    Asave = []
839    GoOn = True
840    Skip = False
841    if A:
842        HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A[:])
843        if len(HKL) > mHKL[ibrav]:
844            peaks = IndexPeaks(peaks,HKL)[1]
845            Asave.append([calc_M20(peaks,HKL,ifX20),A[:]])
846    tries = 0
847    while tries < Ntries and GoOn:
848        if A:
849            Abeg = ranAbyR(ibrav,A,tries+1,Ntries,ran2axis)
850            if ibrav in [11,12,13]:         #monoclinic & triclinic
851                Abeg = ranAbyR(ibrav,A,tries/10+1,Ntries,ran2axis)
852        else:
853            Abeg = ranAbyV(ibrav,amin,amax,V1)
854        HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,Abeg)
855        Nc = len(HKL)
856        if Nc >= ncMax:
857            GoOn = False
858        else:
859            if dlg:
860#                GoOn,Skip = dlg.Update(100*Nc/ncMax)   #wx error doesn't work in 32 bit versions!
861                GoOn = dlg.Update(100*Nc/ncMax)
862                if Skip or not GoOn:
863                    GoOn = False
864                    break
865       
866        if IndexPeaks(peaks,HKL)[0] and len(HKL) > mHKL[ibrav]:
867            Lhkl,M20,X20,Aref = refinePeaks(peaks,ibrav,Abeg,ifX20)
868            Asave.append([calc_M20(peaks,HKL,ifX20),Aref[:]])
869            if ibrav == 9:                          #C-centered orthorhombic
870                for i in range(2):
871                    Abeg = rotOrthoA(Abeg[:])
872                    Lhkl,M20,X20,Aref = refinePeaks(peaks,ibrav,Abeg,ifX20)
873                    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,Aref)
874                    peaks = IndexPeaks(peaks,HKL)[1]
875                    Asave.append([calc_M20(peaks,HKL,ifX20),Aref[:]])
876            elif ibrav == 11:                      #C-centered monoclinic
877                Abeg = swapMonoA(Abeg[:])
878                Lhkl,M20,X20,Aref = refinePeaks(peaks,ibrav,Abeg,ifX20)
879                HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,Aref)
880                peaks = IndexPeaks(peaks,HKL)[1]
881                Asave.append([calc_M20(peaks,HKL,ifX20),Aref[:]])
882        else:
883            break
884        Nc = len(HKL)
885        tries += 1
886    X = sortM20(Asave)
887    if X:
888        Lhkl,M20,X20,A = refinePeaks(peaks,ibrav,X[0][1],ifX20)
889        return GoOn,Skip,Lhkl,M20,X20,A       
890    else:
891        return GoOn,Skip,0,0,0,0
892       
893def monoCellReduce(ibrav,A):
894    'needs a doc string'
895    a,b,c,alp,bet,gam = G2lat.A2cell(A)
896    G,g = G2lat.A2Gmat(A)
897    if ibrav in [11]:
898        u = [0,0,-1]
899        v = [1,0,2]
900        anew = math.sqrt(np.dot(np.dot(v,g),v))
901        if anew < a:
902            cang = np.dot(np.dot(u,g),v)/(anew*c)
903            beta = acosd(-abs(cang))
904            A = G2lat.cell2A([anew,b,c,90,beta,90])
905    else:
906        u = [-1,0,0]
907        v = [1,0,1]
908        cnew = math.sqrt(np.dot(np.dot(v,g),v))
909        if cnew < c:
910            cang = np.dot(np.dot(u,g),v)/(a*cnew)
911            beta = acosd(-abs(cang))
912            A = G2lat.cell2A([a,b,cnew,90,beta,90])
913    return A
914
915def DoIndexPeaks(peaks,controls,bravais,dlg,ifX20=True):
916    'needs a doc string'
917   
918    delt = 0.005                                     #lowest d-spacing cushion - can be fixed?
919    amin = 2.5
920    amax = 5.0*getDmax(peaks)
921    dmin = getDmin(peaks)-delt
922    bravaisNames = ['Cubic-F','Cubic-I','Cubic-P','Trigonal-R','Trigonal/Hexagonal-P',
923        'Tetragonal-I','Tetragonal-P','Orthorhombic-F','Orthorhombic-I','Orthorhombic-C',
924        'Orthorhombic-P','Monoclinic-C','Monoclinic-P','Triclinic']
925    tries = ['1st','2nd','3rd','4th','5th','6th','7th','8th','9th','10th']
926    N1s = [1,1,1,   5,5,  5,5, 50,50,50,50,  50,50, 200]
927    N2s = [1,1,1,   2,2,  2,2,     2,2,2,2,   2,2,   4]
928    Nm  = [1,1,1,   1,1,  1,1,     1,1,1,1,   2,2,   4]
929    notUse = 0
930    for peak in peaks:
931        if not peak[2]:
932            notUse += 1
933    Nobs = len(peaks)-notUse
934    zero,ncno = controls[1:3]
935    ncMax = Nobs*ncno
936    print "%s %8.3f %8.3f" % ('lattice parameter range = ',amin,amax)
937    print "%s %.4f %s %d %s %d" % ('Zero =',zero,'Nc/No max =',ncno,' Max Nc =',ncno*Nobs)
938    cells = []
939    lastcell = np.zeros(7)
940    for ibrav in range(14):
941        begin = time.time()
942        if bravais[ibrav]:
943            print 'cell search for ',bravaisNames[ibrav]
944            print '      M20  X20  Nc       a          b          c        alpha       beta      gamma     volume      V-test'
945            V1 = controls[3]
946            bestM20 = 0
947            topM20 = 0
948            cycle = 0
949            while cycle < 5:
950                dlg.Update(0,newmsg=tries[cycle]+" cell search for "+bravaisNames[ibrav])
951                try:
952                    GoOn = True
953                    while GoOn:                                                 #Loop over increment of volume
954                        N2 = 0
955                        while N2 < N2s[ibrav]:                                  #Table 2 step (iii)               
956                            if ibrav > 2:
957                                if not N2:
958                                    A = []
959                                    GoOn,Skip,Nc,M20,X20,A = findBestCell(dlg,ncMax,A,Nm[ibrav]*N1s[ibrav],ibrav,peaks,V1,ifX20)
960                                    if Skip:
961                                        break
962                                if A:
963                                    GoOn,Skip,Nc,M20,X20,A = findBestCell(dlg,ncMax,A[:],N1s[ibrav],ibrav,peaks,0,ifX20)
964                            else:
965                                GoOn,Skip,Nc,M20,X20,A = findBestCell(dlg,ncMax,0,Nm[ibrav]*N1s[ibrav],ibrav,peaks,V1,ifX20)
966                            if Skip:
967                                break
968                            elif Nc >= ncMax:
969                                GoOn = False
970                                break
971                            elif 3*Nc < Nobs:
972                                N2 = 10
973                                break
974                            else:
975                                if not GoOn:
976                                    break
977                                if 1.e6 > M20 > 1.0:    #exclude nonsense
978                                    bestM20 = max(bestM20,M20)
979                                    A = halfCell(ibrav,A[:],peaks)
980                                    if ibrav in [12]:
981                                        A = monoCellReduce(ibrav,A[:])
982                                    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
983                                    peaks = IndexPeaks(peaks,HKL)[1]
984                                    a,b,c,alp,bet,gam = G2lat.A2cell(A)
985                                    V = G2lat.calc_V(A)
986                                    if M20 >= 2.0:
987                                        cell = [M20,X20,ibrav,a,b,c,alp,bet,gam,V,False,False]
988                                        newcell = np.array(cell[3:10])
989                                        if not np.allclose(newcell,lastcell):
990                                            print "%10.3f %3d %3d %10.5f %10.5f %10.5f %10.3f %10.3f %10.3f %10.2f %10.2f"  \
991                                                %(M20,X20,Nc,a,b,c,alp,bet,gam,V,V1)
992                                            cells.append(cell)
993                                        lastcell = np.array(cell[3:10])
994                            if not GoOn:
995                                break
996                            N2 += 1
997                        if Skip:
998                            cycle = 10
999                            GoOn = False
1000                            break
1001                        if ibrav < 11:
1002                            V1 *= 1.1
1003                        elif ibrav in range(11,14):
1004                            V1 *= 1.05
1005                        if not GoOn:
1006                            if bestM20 > topM20:
1007                                topM20 = bestM20
1008                                if cells:
1009                                    V1 = cells[0][9]
1010                                else:
1011                                    V1 = 25
1012                                ncMax += Nobs
1013                                cycle += 1
1014                                print 'Restart search, new Max Nc = ',ncMax
1015                            else:
1016                                cycle = 10
1017                finally:
1018                    pass
1019#                dlg.Destroy()
1020            print '%s%s%s%s'%('finished cell search for ',bravaisNames[ibrav], \
1021                ', elapsed time = ',G2lat.sec2HMS(time.time()-begin))
1022           
1023    if cells:
1024        return True,dmin,cells
1025    else:
1026        return False,0,[]
1027       
1028       
1029NeedTestData = True
1030def TestData():
1031    'needs a doc string'
1032    array = np.array
1033    global NeedTestData
1034    NeedTestData = False
1035    global TestData
1036    TestData = [12, [7.,8.70,10.86,90.,102.95,90.], [7.76006,8.706215,10.865679,90.,102.947,90.],3,
1037        [[2.176562137832974, 761.60902227696033, True, True, 0, 0, 1, 10.591300714328161, 10.589436], 
1038        [3.0477561489789498, 4087.2956049071572, True, True, 1, 0, 0, 7.564238997554908, 7.562777], 
1039        [3.3254921120068524, 1707.0253890991009, True, True, 1, 0, -1, 6.932650301411212, 6.932718], 
1040        [3.428121546163426, 2777.5082170150563, True, True, 0, 1, 1, 6.725163158013632, 6.725106], 
1041        [4.0379791325512118, 1598.4321673135987, True, True, 1, 1, 0, 5.709789097440156, 5.70946], 
1042        [4.2511182350743937, 473.10955149057577, True, True, 1, 1, -1, 5.423637972781876, 5.42333], 
1043        [4.354684330373451, 569.88528280256071, True, True, 0, 0, 2, 5.2947091882172534, 5.294718],
1044        [4.723324574319177, 342.73882372499997, True, True, 1, 0, -2, 4.881681587039431, 4.881592], 
1045        [4.9014773581253994, 5886.3516356615492, True, True, 1, 1, 1, 4.704350709093183, 4.70413], 
1046        [5.0970774474587275, 3459.7541692903033, True, True, 0, 1, 2, 4.523933797797693, 4.523829], 
1047        [5.2971997607389518, 1290.0229964239879, True, True, 0, 2, 0, 4.353139557169142, 4.353108], 
1048        [5.4161306205553847, 1472.5726977257755, True, True, 1, 1, -2, 4.257619398422479, 4.257944], 
1049        [5.7277364698554161, 1577.8791668322888, True, True, 0, 2, 1, 4.026169751907777, 4.026193], 
1050        [5.8500213058834163, 420.74210142657131, True, True, 1, 0, 2, 3.9420803081518443, 3.942219],
1051        [6.0986764166731708, 163.02160537058708, True, True, 2, 0, 0, 3.7814965150452537, 3.781389], 
1052        [6.1126665157702753, 943.25461245706833, True, True, 1, 2, 0, 3.772849962062199, 3.772764], 
1053        [6.2559260555056957, 250.55355015505376, True, True, 1, 2, -1, 3.6865353266375283, 3.686602], 
1054        [6.4226243128279892, 5388.5560141098349, True, True, 1, 1, 2, 3.5909481979190283, 3.591214], 
1055        [6.5346132446561134, 1951.6070344509026, True, True, 0, 0, 3, 3.5294722429440584, 3.529812], 
1056        [6.5586952135236443, 259.65938178131034, True, True, 2, 1, -1, 3.516526936765838, 3.516784], 
1057        [6.6509216222783722, 93.265376597376573, True, True, 2, 1, 0, 3.4678179073694952, 3.468369], 
1058        [6.7152737044107722, 289.39386813803162, True, True, 1, 2, 1, 3.4346235125812807, 3.434648], 
1059        [6.8594130457361899, 603.54959764648322, True, True, 0, 2, 2, 3.362534044860622, 3.362553], 
1060        [7.0511627728884454, 126.43246447656593, True, True, 0, 1, 3, 3.2712038721790675, 3.271181], 
1061        [7.077700845503319, 125.49742760019636, True, True, 1, 1, -3, 3.2589538988480626, 3.259037], 
1062        [7.099393757363675, 416.55444885434633, True, True, 1, 2, -2, 3.2490085228959193, 3.248951], 
1063        [7.1623933278642742, 369.27397110921817, True, True, 2, 1, -2, 3.2204673608202383, 3.220487], 
1064        [7.4121734953058924, 482.84120827021826, True, True, 2, 1, 1, 3.1120858221599876, 3.112308]]
1065        ]
1066    global TestData2
1067    TestData2 = [12, [0.15336547830008007, 0.017345499139401827, 0.008122368657493792, 0, 0.02893538955687591, 0], 3,
1068        [[2.176562137832974, 761.6090222769603, True, True, 0, 0, 1, 10.591300714328161, 11.095801], 
1069        [3.0477561489789498, 4087.295604907157, True, True, 0, 1, 0, 7.564238997554908, 7.592881], 
1070        [3.3254921120068524, 1707.025389099101, True, False, 0, 0, 0, 6.932650301411212, 0.0], 
1071        [3.428121546163426, 2777.5082170150563, True, True, 0, 1, 1, 6.725163158013632, 6.266192], 
1072        [4.037979132551212, 1598.4321673135987, True, False, 0, 0, 0, 5.709789097440156, 0.0], 
1073        [4.251118235074394, 473.10955149057577, True, True, 0, 0, 2, 5.423637972781876, 5.5479], 
1074        [4.354684330373451, 569.8852828025607, True, True, 0, 0, 2, 5.2947091882172534, 5.199754], 
1075        [4.723324574319177, 342.738823725, True, False, 0, 0, 0, 4.881681587039431, 0.0], 
1076        [4.901477358125399, 5886.351635661549, True, False, 0, 0, 0, 4.704350709093183, 0.0], 
1077        [5.0970774474587275, 3459.7541692903033, True, True, 0, 1, 2, 4.523933797797693, 4.479534], 
1078        [5.297199760738952, 1290.022996423988, True, True, 0, 1, 0, 4.353139557169142, 4.345087],
1079        [5.416130620555385, 1472.5726977257755, True, False, 0, 0, 0, 4.257619398422479, 0.0], 
1080        [5.727736469855416, 1577.8791668322888, True, False, 0, 0, 0, 4.026169751907777, 0.0], 
1081        [5.850021305883416, 420.7421014265713, True, False, 0, 0, 0, 3.9420803081518443, 0.0], 
1082        [6.098676416673171, 163.02160537058708, True, True, 0, 2, 0, 3.7814965150452537, 3.796441], 
1083        [6.112666515770275, 943.2546124570683, True, False, 0, 0, 0, 3.772849962062199, 0.0], 
1084        [6.255926055505696, 250.55355015505376, True, True, 0, 0, 3, 3.6865353266375283, 3.6986], 
1085        [6.422624312827989, 5388.556014109835, True, True, 0, 2, 1, 3.5909481979190283, 3.592005], 
1086        [6.534613244656113, 191.6070344509026, True, True, 1, 0, -1, 3.5294722429440584, 3.546166], 
1087        [6.558695213523644, 259.65938178131034, True, True, 0, 0, 3, 3.516526936765838, 3.495428], 
1088        [6.650921622278372, 93.26537659737657, True, True, 0, 0, 3, 3.4678179073694952, 3.466503], 
1089        [6.715273704410772, 289.3938681380316, True, False, 0, 0, 0, 3.4346235125812807, 0.0], 
1090        [6.85941304573619, 603.5495976464832, True, True, 0, 1, 3, 3.362534044860622, 3.32509], 
1091        [7.051162772888445, 126.43246447656593, True, True, 0, 1, 2, 3.2712038721790675, 3.352121], 
1092        [7.077700845503319, 125.49742760019636, True, False, 0, 0, 0, 3.2589538988480626, 0.0], 
1093        [7.099393757363675, 416.55444885434633, True, False, 0, 0, 0, 3.2490085228959193, 0.0], 
1094        [7.162393327864274, 369.27397110921817, True, False, 0, 0, 0, 3.2204673608202383, 0.0], 
1095        [7.412173495305892, 482.84120827021826, True, True, 0, 2, 2, 3.112085822159976, 3.133096]]
1096        ]
1097#
1098def test0():
1099    if NeedTestData: TestData()
1100    msg = 'test FitHKL'
1101    ibrav,cell,bestcell,Pwr,peaks = TestData
1102    print 'best cell:',bestcell
1103    print 'old cell:',cell
1104    Peaks = np.array(peaks)
1105    HKL = Peaks[4:7]
1106    print calc_M20(peaks,HKL)
1107    A = G2lat.cell2A(cell)
1108    OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
1109    print 'new cell:',G2lat.A2cell(A)   
1110    print 'x:',result[0]
1111    print 'cov_x:',result[1]
1112    print 'infodict:'
1113    for item in result[2]:
1114        print item,result[2][item]
1115    print 'msg:',result[3]
1116    print 'ier:',result[4]
1117    result = refinePeaks(peaks,ibrav,A)
1118    N,M20,X20,A = result
1119    print 'refinePeaks:',N,M20,X20,G2lat.A2cell(A)
1120    print 'compare bestcell:',bestcell
1121#
1122def test1():
1123    if NeedTestData: TestData()
1124    msg = 'test FitHKL'
1125    ibrav,A,Pwr,peaks = TestData2
1126    print 'bad cell:',G2lat.A2cell(A)
1127    print 'FitHKL'
1128    OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
1129    result = refinePeaks(peaks,ibrav,A)
1130    N,M20,X20,A = result
1131    print 'refinePeaks:',N,M20,X20,A
1132#    Peaks = np.array(peaks)
1133#    HKL = Peaks[4:7]
1134#    print calc_M20(peaks,HKL)
1135#    OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
1136#    print 'new cell:',G2lat.A2cell(A)   
1137#    print 'x:',result[0]
1138#    print 'cov_x:',result[1]
1139#    print 'infodict:'
1140#    for item in result[2]:
1141#        print item,result[2][item]
1142#    print 'msg:',result[3]
1143#    print 'ier:',result[4]
1144   
1145#
1146if __name__ == '__main__':
1147    test0()
1148    test1()
1149#    test2()
1150#    test3()
1151#    test4()
1152#    test5()
1153#    test6()
1154#    test7()
1155#    test8()
1156    print "OK"
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.