source: trunk/GSASIIindex.py @ 311

Last change on this file since 311 was 311, checked in by vondreele, 10 years ago

finish new indexing refinement stuff
more on texture plotting

  • Property svn:keywords set to Date Author Revision URL Id
File size: 27.5 KB
Line 
1#GSASII cell indexing program: variation on that of A. Coehlo
2#   includes cell refinement from peak positions (not zero as yet)
3########### SVN repository information ###################
4# $Date: 2011-06-27 15:27:29 +0000 (Mon, 27 Jun 2011) $
5# $Author: vondreele $
6# $Revision: 311 $
7# $URL: trunk/GSASIIindex.py $
8# $Id: GSASIIindex.py 311 2011-06-27 15:27:29Z vondreele $
9########### SVN repository information ###################
10import math
11import wx
12import time
13import numpy as np
14import numpy.linalg as nl
15import GSASIIpath
16import GSASIIlattice as G2lat
17import scipy.optimize as so
18
19# trig functions in degrees
20sind = lambda x: math.sin(x*math.pi/180.)
21asind = lambda x: 180.*math.asin(x)/math.pi
22tand = lambda x: math.tan(x*math.pi/180.)
23atand = lambda x: 180.*math.atan(x)/math.pi
24atan2d = lambda y,x: 180.*math.atan2(y,x)/math.pi
25cosd = lambda x: math.cos(x*math.pi/180.)
26acosd = lambda x: 180.*math.acos(x)/math.pi
27rdsq2d = lambda x,p: round(1.0/math.sqrt(x),p)
28#numpy versions
29npsind = lambda x: np.sin(x*np.pi/180.)
30npasind = lambda x: 180.*np.arcsin(x)/math.pi
31npcosd = lambda x: np.cos(x*math.pi/180.)
32nptand = lambda x: np.tan(x*math.pi/180.)
33npatand = lambda x: 180.*np.arctan(x)/np.pi
34npatan2d = lambda y,x: 180.*np.arctan2(y,x)/np.pi
35   
36def scaleAbyV(A,V):
37    v = G2lat.calc_V(A)
38    scale = math.exp(math.log(v/V)/3.)**2
39    for i in range(6):
40        A[i] *= scale
41   
42def ranaxis(dmin,dmax):
43    import random as rand
44    return rand.random()*(dmax-dmin)+dmin
45   
46def ran2axis(k,N):
47    import random as rand
48    T = 1.5+0.49*k/N
49#    B = 0.99-0.49*k/N
50#    B = 0.99-0.049*k/N
51    B = 0.99-0.149*k/N
52    R = (T-B)*rand.random()+B
53    return R
54   
55#def ranNaxis(k,N):
56#    import random as rand
57#    T = 1.0+1.0*k/N
58#    B = 1.0-1.0*k/N
59#    R = (T-B)*rand.random()+B
60#    return R
61   
62def ranAbyV(Bravais,dmin,dmax,V):
63    cell = [0,0,0,0,0,0]
64    bad = True
65    while bad:
66        bad = False
67        cell = rancell(Bravais,dmin,dmax)
68        G,g = G2lat.cell2Gmat(cell)
69        A = G2lat.Gmat2A(G)
70        if G2lat.calc_rVsq(A) < 1:
71            scaleAbyV(A,V)
72            cell = G2lat.A2cell(A)
73            for i in range(3):
74                bad |= cell[i] < dmin
75    return A
76   
77def ranAbyR(Bravais,A,k,N,ranFunc):
78    R = ranFunc(k,N)
79    if Bravais in [0,1,2]:          #cubic - not used
80        A[0] = A[1] = A[2] = A[0]*R
81        A[3] = A[4] = A[5] = 0.
82    elif Bravais in [3,4]:          #hexagonal/trigonal
83        A[0] = A[1] = A[3] = A[0]*R
84        A[2] *= R
85        A[4] = A[5] = 0.       
86    elif Bravais in [5,6]:          #tetragonal
87        A[0] = A[1] = A[0]*R
88        A[2] *= R
89        A[3] = A[4] = A[5] = 0.       
90    elif Bravais in [7,8,9,10]:     #orthorhombic
91        A[0] *= R
92        A[1] *= R
93        A[2] *= R
94        A[3] = A[4] = A[5] = 0.       
95    elif Bravais in [11,12]:        #monoclinic
96        A[0] *= R
97        A[1] *= R
98        A[2] *= R
99        A[4] *= R
100        A[3] = A[5] = 0.       
101    else:                           #triclinic
102        A[0] *= R
103        A[1] *= R
104        A[2] *= R
105        A[3] *= R
106        A[4] *= R
107        A[5] *= R
108    return A
109   
110def rancell(Bravais,dmin,dmax):
111    if Bravais in [0,1,2]:          #cubic
112        a = b = c = ranaxis(dmin,dmax)
113        alp = bet = gam = 90
114    elif Bravais in [3,4]:          #hexagonal/trigonal
115        a = b = ranaxis(dmin,dmax)
116        c = ranaxis(dmin,dmax)
117        alp = bet =  90
118        gam = 120
119    elif Bravais in [5,6]:          #tetragonal
120        a = b = ranaxis(dmin,dmax)
121        c = ranaxis(dmin,dmax)
122        alp = bet = gam = 90
123    elif Bravais in [7,8,9,10]:       #orthorhombic - F,I,C,P - a<b<c convention
124        abc = [ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax)]
125        abc.sort()
126        a = abc[0]
127        b = abc[1]
128        c = abc[2]
129        alp = bet = gam = 90
130    elif Bravais in [11,12]:        #monoclinic - C,P - a<c convention
131        ac = [ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax)]
132        ac.sort()
133        a = ac[0]
134        b = ranaxis(dmin,dmax)
135        c = ac[1]
136        alp = gam = 90
137        bet = ranaxis(90.,130.)
138    else:                           #triclinic - a<b<c convention
139        abc = [ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax),ranaxis(dmin,dmax)]
140        abc.sort()
141        a = abc[0]
142        b = abc[1]
143        c = abc[2]
144        r = 0.5*b/c
145        alp = ranaxis(acosd(r),acosd(-r))
146        r = 0.5*a/c
147        bet = ranaxis(acosd(r),acosd(-r))
148        r = 0.5*a/b
149        gam = ranaxis(acosd(r),acosd(-r)) 
150    return [a,b,c,alp,bet,gam]
151   
152def calc_M20(peaks,HKL):
153    diff = 0
154    X20 = 0
155    for Nobs20,peak in enumerate(peaks):
156        if peak[3]:
157            Qobs = 1.0/peak[7]**2
158            Qcalc = 1.0/peak[8]**2
159            diff += abs(Qobs-Qcalc)
160        elif peak[2]:
161            X20 += 1
162        if Nobs20 == 19: 
163            d20 = peak[7]
164            break
165    else:
166        d20 = peak[7]
167        Nobs20 = len(peaks)
168    for N20,hkl in enumerate(HKL):
169        if hkl[3] < d20:
170            break               
171    eta = diff/Nobs20
172    Q20 = 1.0/d20**2
173    if diff:
174        M20 = Q20/(2.0*diff)
175    else:
176        M20 = 0
177    M20 /= (1.+X20)
178    return M20,X20
179   
180def sortM20(cells):
181    #cells is M20,X20,Bravais,a,b,c,alp,bet,gam
182    #sort highest M20 1st
183    T = []
184    for i,M in enumerate(cells):
185        T.append((M[0],i))
186    D = dict(zip(T,cells))
187    T.sort()
188    T.reverse()
189    X = []
190    for key in T:
191        X.append(D[key])
192    return X
193               
194def IndexPeaks(peaks,HKL):
195    import bisect
196    N = len(HKL)
197    if N == 0: return False
198    hklds = list(np.array(HKL).T[3])+[1000.0,0.0,]
199    hklds.sort()                                        # ascending sort - upper bound at end
200    hklmax = [0,0,0]
201    for ipk,peak in enumerate(peaks):
202        if peak[2]:
203            i = bisect.bisect_right(hklds,peak[7])          # find peak position in hkl list
204            dm = peak[7]-hklds[i-1]                         # peak to neighbor hkls in list
205            dp = hklds[i]-peak[7]
206            pos = N-i                                       # reverse the order
207            if dp > dm: pos += 1                            # closer to upper than lower
208            hkl = HKL[pos]                                 # put in hkl
209            if hkl[4] >= 0:                                 # peak already assigned - test if this one better
210                opeak = peaks[hkl[4]]
211                dold = abs(opeak[7]-hkl[3])
212                dnew = min(dm,dp)
213                if dold > dnew:                             # new better - zero out old
214                    opeak[4:7] = [0,0,0]
215                    opeak[8] = 0.
216                else:                                       # old better - do nothing
217                    continue               
218            hkl[4] = ipk
219            peak[4:7] = hkl[:3]
220            peak[8] = hkl[3]                                # fill in d-calc
221    for peak in peaks:
222        peak[3] = False
223        if peak[2]:
224            if peak[8] > 0.:
225                for j in range(3):
226                    if abs(peak[j+4]) > hklmax[j]: hklmax[j] = abs(peak[j+4])
227                peak[3] = True
228    if hklmax[0]*hklmax[1]*hklmax[2] > 0:
229        return True
230    else:
231        return False
232
233def FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr):
234   
235    def Values2A(ibrav,values):
236        if ibrav in [0,1,2]:
237            return [values[0],values[0],values[0],0,0,0]
238        elif ibrav in [3,4]:
239            return [values[0],values[0],values[1],values[0],0,0]
240        elif ibrav in [5,6]:
241            return [values[0],values[0],values[1],0,0,0]
242        elif ibrav in [7,8,9,10]:
243            return [values[0],values[1],values[2],0,0,0]
244        elif ibrav in [11,12]:
245            return [values[0],values[1],values[2],0,values[3],0]
246        else:
247            return list(values)
248           
249    def A2values(ibrav,A):
250        if ibrav in [0,1,2]:
251            return [A[0],]
252        elif ibrav in [3,4,5,6]:
253            return [A[0],A[2]]
254        elif ibrav in [7,8,9,10]:
255            return [A[0],A[1],A[2]]
256        elif ibrav in [11,12]:
257            return [A[0],A[1],A[2],A[4]]
258        else:
259            return A
260           
261    def Jacobian(values,ibrav,d,H,Pwr):
262# derivatives of rdsq = H[0]*H[0]*A[0]+H[1]*H[1]*A[1]+H[2]*H[2]*A[2]+H[0]*H[1]*A[3]+H[0]*H[2]*A[4]+H[1]*H[2]*A[5]
263        if ibrav in [0,1,2]:            #m3m
264            return [H[0]*H[0]+H[1]*H[1]+H[2]*H[2],]*d**Pwr
265        elif ibrav in [3,4]:            #R3H, P3/m & P6/mmm
266            return [H[0]*H[0]+H[1]*H[0]+H[1]*H[1],H[2]*H[2]]*d**Pwr
267        elif ibrav in [5,6]:            #4/mmm
268            return [H[0]*H[0]+H[1]*H[1],H[2]*H[2]]*d**Pwr
269        elif ibrav in [7,8,9,10]:       #mmm
270            return [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2]]*d**Pwr
271        elif ibrav in [11,12]:          #2/m
272            return [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[0]*H[2]]*d**Pwr
273        else:                           #-1
274            return [H[0]*H[0],H[1]*H[1],H[2]*H[2],H[1]*H[0],H[0]*H[2],H[1]*H[2]]*d**Pwr
275   
276    def errFit(values,ibrav,d,H,Pwr):
277        A = Values2A(ibrav,values)
278        Qo = 1./d**2
279        Qc = G2lat.calc_rDsq(H,A)
280        return (Qo-Qc)*d**Pwr
281   
282    Peaks = np.array(peaks).T
283   
284    values = A2values(ibrav,A)
285#    result = so.leastsq(errFit,values,args=(ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Pwr),
286#        Dfun=Jacobian,col_deriv=True,full_output=True)
287    result = so.leastsq(errFit,values,args=(ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Pwr),
288        full_output=True,factor=0.1)
289    A = Values2A(ibrav,result[0])
290    return True,np.sum(errFit(result[0],ibrav,Peaks[7],Peaks[4:7],Pwr)**2),A,result
291           
292def FitHKLZ(ibrav,peaks,Z,A):
293    return A,Z
294   
295def rotOrthoA(A):
296    return [A[1],A[2],A[0],0,0,0]
297   
298def swapMonoA(A):
299    return [A[2],A[1],A[0],0,A[4],0]
300   
301def oddPeak(indx,peaks):
302    noOdd = True
303    for peak in peaks:
304        H = peak[4:7]
305        if H[indx] % 2:
306            noOdd = False
307    return noOdd
308   
309def halfCell(ibrav,A,peaks):
310    if ibrav in [0,1,2]:
311        if oddPeak(0,peaks):
312            A[0] *= 2
313            A[1] = A[2] = A[0]
314    elif ibrav in [3,4,5,6]:
315        if oddPeak(0,peaks):
316            A[0] *= 2
317            A[1] = A[0]
318        if oddPeak(2,peaks):
319            A[2] *=2
320    else:
321        if oddPeak(0,peaks):
322            A[0] *=2
323        if oddPeak(1,peaks):
324            A[1] *=2
325        if oddPeak(2,peaks):
326            A[2] *=2
327    return A
328   
329def getDmin(peaks):
330    return peaks[-1][7]
331   
332def getDmax(peaks):
333    return peaks[0][7]
334   
335def refinePeaks(peaks,ibrav,A,Zero):
336    #Zero is list(zero value, flag)
337    dmin = getDmin(peaks)
338    smin = 1.0e10
339    pwr = 4
340    maxTries = 10
341    if ibrav == 13: #-1 - triclinic
342        pwr = 4
343        maxTries = 10
344    OK = False
345    tries = 0
346    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
347    while len(HKL) > 2 and IndexPeaks(peaks,HKL):
348        Pwr = pwr - (tries % 2)
349        HKL = []
350        tries += 1
351        osmin = smin
352        oldA = A[:]
353        Vold = G2lat.calc_V(oldA)
354        OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
355        Vnew = G2lat.calc_V(A)
356        if Vnew > 2.0*Vold or Vnew < 2.:
357            A = ranAbyR(ibrav,oldA,tries+1,maxTries,ran2axis)
358            OK = False
359            continue
360        try:
361            HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
362        except FloatingPointError:
363            A = oldA
364            OK = False
365            break
366        if len(HKL) == 0: break                         #absurd cell obtained!
367        rat = (osmin-smin)/smin
368        if abs(rat) < 1.0e-5 or not OK: break
369        if tries > maxTries: break
370    if OK:
371        OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,2)
372        Peaks = np.array(peaks).T
373        H = Peaks[4:7]
374        Peaks[8] = 1./np.sqrt(G2lat.calc_rDsq(H,A))
375        peaks = Peaks.T
376       
377    M20,X20 = calc_M20(peaks,HKL)
378    return len(HKL),M20,X20,A,Zero
379       
380def findBestCell(dlg,ncMax,A,Ntries,ibrav,peaks,V1):
381# dlg & ncMax are used for wx progress bar
382# A != 0 find the best A near input A,
383# A = 0 for random cell, volume normalized to V1;
384# returns number of generated hkls, M20, X20 & A for best found
385    mHKL = [3,3,3, 5,5, 5,5, 7,7,7,7, 9,9, 10]
386    dmin = getDmin(peaks)-0.05
387    amin = 2.5
388    amax = 5.*getDmax(peaks)
389    Asave = []
390    GoOn = True
391    if A:
392        HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A[:])
393        if len(HKL) > mHKL[ibrav]:
394            IndexPeaks(peaks,HKL)
395            Asave.append([calc_M20(peaks,HKL),A[:]])
396    tries = 0
397    while tries < Ntries:
398        if A:
399            Abeg = ranAbyR(ibrav,A,tries+1,Ntries,ran2axis)
400            if ibrav in [11,12,13]:         #monoclinic & triclinic
401                Abeg = ranAbyR(ibrav,A,tries/10+1,Ntries,ran2axis)
402        else:
403            Abeg = ranAbyV(ibrav,amin,amax,V1)
404        HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,Abeg)
405       
406        if IndexPeaks(peaks,HKL) and len(HKL) > mHKL[ibrav]:
407            Lhkl,M20,X20,Aref,Zero = refinePeaks(peaks,ibrav,Abeg,[0,False])
408            Asave.append([calc_M20(peaks,HKL),Aref[:]])
409            if ibrav == 9:                          #C-centered orthorhombic
410                for i in range(2):
411                    Abeg = rotOrthoA(Abeg[:])
412                    Lhkl,M20,X20,Aref,Zero = refinePeaks(peaks,ibrav,Abeg,[0,False])
413                    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,Aref)
414                    IndexPeaks(peaks,HKL)
415                    Asave.append([calc_M20(peaks,HKL),Aref[:]])
416            elif ibrav == 11:                      #C-centered monoclinic
417                Abeg = swapMonoA(Abeg[:])
418                Lhkl,M20,X20,Aref,Zero = refinePeaks(peaks,ibrav,Abeg,[0,False])
419                HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,Aref)
420                IndexPeaks(peaks,HKL)
421                Asave.append([calc_M20(peaks,HKL),Aref[:]])
422        else:
423            break
424        Nc = len(HKL)
425        if Nc >= ncMax:
426            GoOn = False
427        elif dlg:
428            GoOn = dlg.Update(Nc)[0]
429            if not GoOn:
430                break
431        tries += 1   
432    X = sortM20(Asave)
433    if X:
434        Lhkl,M20,X20,A,Zero = refinePeaks(peaks,ibrav,X[0][1],[0,False])
435        return GoOn,Lhkl,M20,X20,A
436       
437    else:
438        return GoOn,0,0,0,0
439       
440def monoCellReduce(ibrav,A):
441    a,b,c,alp,bet,gam = G2lat.A2cell(A)
442    G,g = G2lat.A2Gmat(A)
443    if ibrav in [11]:
444        u = [0,0,-1]
445        v = [1,0,2]
446        anew = math.sqrt(np.dot(np.dot(v,g),v))
447        if anew < a:
448            cang = np.dot(np.dot(u,g),v)/(anew*c)
449            beta = acosd(-abs(cang))
450            A = G2lat.cell2A([anew,b,c,90,beta,90])
451    else:
452        u = [-1,0,0]
453        v = [1,0,1]
454        cnew = math.sqrt(np.dot(np.dot(v,g),v))
455        if cnew < c:
456            cang = np.dot(np.dot(u,g),v)/(a*cnew)
457            beta = acosd(-abs(cang))
458            A = G2lat.cell2A([a,b,cnew,90,beta,90])
459    return A
460
461def DoIndexPeaks(peaks,inst,controls,bravais):
462   
463    delt = 0.005                                     #lowest d-spacing cushion - can be fixed?
464    amin = 2.5
465    amax = 5.0*getDmax(peaks)
466    dmin = getDmin(peaks)-delt
467    bravaisNames = ['Cubic-F','Cubic-I','Cubic-P','Trigonal-R','Trigonal/Hexagonal-P',
468        'Tetragonal-I','Tetragonal-P','Orthorhombic-F','Orthorhombic-I','Orthorhombic-C',
469        'Orthorhombic-P','Monoclinic-C','Monoclinic-P','Triclinic']
470    tries = ['1st','2nd','3rd','4th','5th','6th','7th','8th','9th','10th']
471    N1s = [1,1,1,   5,5,  5,5, 50,50,50,50,  50,50, 200]
472    N2s = [1,1,1,   2,2,  2,2,     2,2,2,2,   2,2,   4]
473    Nm  = [1,1,1,   1,1,  1,1,     1,1,1,1,   2,2,   4]
474    Nobs = len(peaks)
475    wave = inst[1]
476    if len(inst) > 10:
477        zero = inst[3]
478    else:
479        zero = inst[2]
480    print "%s %8.5f %6.3f" % ('wavelength, zero =',wave,zero)
481    print "%s %8.3f %8.3f" % ('lattice parameter range = ',amin,amax)
482    ifzero,maxzero,ncno = controls[:3]
483    ncMax = Nobs*ncno
484    print "%s %d %s %d %s %d" % ('change zero =',ifzero,'Nc/No max =',ncno,' Max Nc =',ncno*Nobs)
485    cells = []
486    for ibrav in range(14):
487        begin = time.time()
488        if bravais[ibrav]:
489            print 'cell search for ',bravaisNames[ibrav]
490            print '      M20  X20  Nc       a          b          c        alpha       beta      gamma     volume      V-test'
491            V1 = controls[3]
492            bestM20 = 0
493            topM20 = 0
494            cycle = 0
495            while cycle < 5:
496                dlg = wx.ProgressDialog("Generated reflections",tries[cycle]+" cell search for "+bravaisNames[ibrav],ncMax, 
497                    style = wx.PD_ELAPSED_TIME|wx.PD_AUTO_HIDE|wx.PD_REMAINING_TIME|wx.PD_CAN_ABORT)
498                screenSize = wx.ClientDisplayRect()
499                Size = dlg.GetSize()
500                dlg.SetPosition(wx.Point(screenSize[2]-Size[0]-305,screenSize[1]+5))
501                try:
502                    GoOn = True
503                    while GoOn:                                                 #Loop over increment of volume
504                        N2 = 0
505                        while N2 < N2s[ibrav]:                                  #Table 2 step (iii)               
506                            if ibrav > 2:
507                                if not N2:
508                                    A = []
509                                    GoOn,Nc,M20,X20,A = findBestCell(dlg,ncMax,A,Nm[ibrav]*N1s[ibrav],ibrav,peaks,V1)
510                                if A:
511                                    GoOn,Nc,M20,X20,A = findBestCell(dlg,ncMax,A[:],N1s[ibrav],ibrav,peaks,0)
512                            else:
513                                GoOn,Nc,M20,X20,A = findBestCell(dlg,ncMax,0,Nm[ibrav]*N1s[ibrav],ibrav,peaks,V1)
514                            if Nc >= ncMax:
515                                GoOn = False
516                                break
517                            elif 3*Nc < Nobs:
518                                N2 = 10
519                                break
520                            else:
521                                if not GoOn:
522                                    break
523                                if M20 > 1.0:
524                                    bestM20 = max(bestM20,M20)
525                                    A = halfCell(ibrav,A[:],peaks)
526                                    if ibrav in [12]:
527                                        A = monoCellReduce(ibrav,A[:])
528                                    HKL = G2lat.GenHBravais(dmin,ibrav,A)
529                                    IndexPeaks(peaks,HKL)
530                                    a,b,c,alp,bet,gam = G2lat.A2cell(A)
531                                    V = G2lat.calc_V(A)
532                                    print "%10.3f %3d %3d %10.5f %10.5f %10.5f %10.3f %10.3f %10.3f %10.2f %10.2f" % (M20,X20,Nc,a,b,c,alp,bet,gam,V,V1)
533                                    if M20 >= 2.0:
534                                        cells.append([M20,X20,ibrav,a,b,c,alp,bet,gam,V,False])
535                            if not GoOn:
536                                break
537                            N2 += 1
538                        if ibrav < 11:
539                            V1 *= 1.1
540                        elif ibrav in range(11,14):
541                            V1 *= 1.05
542                        if not GoOn:
543                            if bestM20 > topM20:
544                                topM20 = bestM20
545                                if cells:
546                                    V1 = cells[0][9]
547                                else:
548                                    V1 = 25
549                                ncMax += Nobs
550                                cycle += 1
551                                print 'Restart search, new Max Nc = ',ncMax
552                            else:
553                                cycle = 10
554                finally:
555                    dlg.Destroy()
556            print '%s%s%s%s'%('finished cell search for ',bravaisNames[ibrav], \
557                ', elapsed time = ',G2lat.sec2HMS(time.time()-begin))
558           
559    if cells:
560        cells = sortM20(cells)
561        cells[0][-1] = True
562        return True,dmin,cells
563    else:
564        return False,0,0
565       
566       
567NeedTestData = True
568def TestData():
569    array = np.array
570    global NeedTestData
571    NeedTestData = False
572    global TestData
573    TestData = [12, [7.,8.70,10.86,90.,102.95,90.], [7.76006,8.706215,10.865679,90.,102.947,90.],3,
574        [[2.176562137832974, 761.60902227696033, True, True, 0, 0, 1, 10.591300714328161, 10.589436], 
575        [3.0477561489789498, 4087.2956049071572, True, True, 1, 0, 0, 7.564238997554908, 7.562777], 
576        [3.3254921120068524, 1707.0253890991009, True, True, 1, 0, -1, 6.932650301411212, 6.932718], 
577        [3.428121546163426, 2777.5082170150563, True, True, 0, 1, 1, 6.725163158013632, 6.725106], 
578        [4.0379791325512118, 1598.4321673135987, True, True, 1, 1, 0, 5.709789097440156, 5.70946], 
579        [4.2511182350743937, 473.10955149057577, True, True, 1, 1, -1, 5.423637972781876, 5.42333], 
580        [4.354684330373451, 569.88528280256071, True, True, 0, 0, 2, 5.2947091882172534, 5.294718],
581        [4.723324574319177, 342.73882372499997, True, True, 1, 0, -2, 4.881681587039431, 4.881592], 
582        [4.9014773581253994, 5886.3516356615492, True, True, 1, 1, 1, 4.704350709093183, 4.70413], 
583        [5.0970774474587275, 3459.7541692903033, True, True, 0, 1, 2, 4.523933797797693, 4.523829], 
584        [5.2971997607389518, 1290.0229964239879, True, True, 0, 2, 0, 4.353139557169142, 4.353108], 
585        [5.4161306205553847, 1472.5726977257755, True, True, 1, 1, -2, 4.257619398422479, 4.257944], 
586        [5.7277364698554161, 1577.8791668322888, True, True, 0, 2, 1, 4.026169751907777, 4.026193], 
587        [5.8500213058834163, 420.74210142657131, True, True, 1, 0, 2, 3.9420803081518443, 3.942219],
588        [6.0986764166731708, 163.02160537058708, True, True, 2, 0, 0, 3.7814965150452537, 3.781389], 
589        [6.1126665157702753, 943.25461245706833, True, True, 1, 2, 0, 3.772849962062199, 3.772764], 
590        [6.2559260555056957, 250.55355015505376, True, True, 1, 2, -1, 3.6865353266375283, 3.686602], 
591        [6.4226243128279892, 5388.5560141098349, True, True, 1, 1, 2, 3.5909481979190283, 3.591214], 
592        [6.5346132446561134, 1951.6070344509026, True, True, 0, 0, 3, 3.5294722429440584, 3.529812], 
593        [6.5586952135236443, 259.65938178131034, True, True, 2, 1, -1, 3.516526936765838, 3.516784], 
594        [6.6509216222783722, 93.265376597376573, True, True, 2, 1, 0, 3.4678179073694952, 3.468369], 
595        [6.7152737044107722, 289.39386813803162, True, True, 1, 2, 1, 3.4346235125812807, 3.434648], 
596        [6.8594130457361899, 603.54959764648322, True, True, 0, 2, 2, 3.362534044860622, 3.362553], 
597        [7.0511627728884454, 126.43246447656593, True, True, 0, 1, 3, 3.2712038721790675, 3.271181], 
598        [7.077700845503319, 125.49742760019636, True, True, 1, 1, -3, 3.2589538988480626, 3.259037], 
599        [7.099393757363675, 416.55444885434633, True, True, 1, 2, -2, 3.2490085228959193, 3.248951], 
600        [7.1623933278642742, 369.27397110921817, True, True, 2, 1, -2, 3.2204673608202383, 3.220487], 
601        [7.4121734953058924, 482.84120827021826, True, True, 2, 1, 1, 3.1120858221599876, 3.112308]]
602        ]
603    global TestData2
604    TestData2 = [12, [0.15336547830008007, 0.017345499139401827, 0.008122368657493792, 0, 0.02893538955687591, 0], 3,
605        [[2.176562137832974, 761.6090222769603, True, True, 0, 0, 1, 10.591300714328161, 11.095801], 
606        [3.0477561489789498, 4087.295604907157, True, True, 0, 1, 0, 7.564238997554908, 7.592881], 
607        [3.3254921120068524, 1707.025389099101, True, False, 0, 0, 0, 6.932650301411212, 0.0], 
608        [3.428121546163426, 2777.5082170150563, True, True, 0, 1, 1, 6.725163158013632, 6.266192], 
609        [4.037979132551212, 1598.4321673135987, True, False, 0, 0, 0, 5.709789097440156, 0.0], 
610        [4.251118235074394, 473.10955149057577, True, True, 0, 0, 2, 5.423637972781876, 5.5479], 
611        [4.354684330373451, 569.8852828025607, True, True, 0, 0, 2, 5.2947091882172534, 5.199754], 
612        [4.723324574319177, 342.738823725, True, False, 0, 0, 0, 4.881681587039431, 0.0], 
613        [4.901477358125399, 5886.351635661549, True, False, 0, 0, 0, 4.704350709093183, 0.0], 
614        [5.0970774474587275, 3459.7541692903033, True, True, 0, 1, 2, 4.523933797797693, 4.479534], 
615        [5.297199760738952, 1290.022996423988, True, True, 0, 1, 0, 4.353139557169142, 4.345087],
616        [5.416130620555385, 1472.5726977257755, True, False, 0, 0, 0, 4.257619398422479, 0.0], 
617        [5.727736469855416, 1577.8791668322888, True, False, 0, 0, 0, 4.026169751907777, 0.0], 
618        [5.850021305883416, 420.7421014265713, True, False, 0, 0, 0, 3.9420803081518443, 0.0], 
619        [6.098676416673171, 163.02160537058708, True, True, 0, 2, 0, 3.7814965150452537, 3.796441], 
620        [6.112666515770275, 943.2546124570683, True, False, 0, 0, 0, 3.772849962062199, 0.0], 
621        [6.255926055505696, 250.55355015505376, True, True, 0, 0, 3, 3.6865353266375283, 3.6986], 
622        [6.422624312827989, 5388.556014109835, True, True, 0, 2, 1, 3.5909481979190283, 3.592005], 
623        [6.534613244656113, 191.6070344509026, True, True, 1, 0, -1, 3.5294722429440584, 3.546166], 
624        [6.558695213523644, 259.65938178131034, True, True, 0, 0, 3, 3.516526936765838, 3.495428], 
625        [6.650921622278372, 93.26537659737657, True, True, 0, 0, 3, 3.4678179073694952, 3.466503], 
626        [6.715273704410772, 289.3938681380316, True, False, 0, 0, 0, 3.4346235125812807, 0.0], 
627        [6.85941304573619, 603.5495976464832, True, True, 0, 1, 3, 3.362534044860622, 3.32509], 
628        [7.051162772888445, 126.43246447656593, True, True, 0, 1, 2, 3.2712038721790675, 3.352121], 
629        [7.077700845503319, 125.49742760019636, True, False, 0, 0, 0, 3.2589538988480626, 0.0], 
630        [7.099393757363675, 416.55444885434633, True, False, 0, 0, 0, 3.2490085228959193, 0.0], 
631        [7.162393327864274, 369.27397110921817, True, False, 0, 0, 0, 3.2204673608202383, 0.0], 
632        [7.412173495305892, 482.84120827021826, True, True, 0, 2, 2, 3.112085822159976, 3.133096]]
633        ]
634#
635def test0():
636    if NeedTestData: TestData()
637    msg = 'test FitHKL'
638    ibrav,cell,bestcell,Pwr,peaks = TestData
639    print 'best cell:',bestcell
640    print 'old cell:',cell
641    Peaks = np.array(peaks)
642    HKL = Peaks[4:7]
643    print calc_M20(peaks,HKL)
644    A = G2lat.cell2A(cell)
645    OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
646    print 'new cell:',G2lat.A2cell(A)   
647    print 'x:',result[0]
648    print 'cov_x:',result[1]
649    print 'infodict:'
650    for item in result[2]:
651        print item,result[2][item]
652    print 'msg:',result[3]
653    print 'ier:',result[4]
654    result = refinePeaks(peaks,ibrav,A,[0,False])
655    N,M20,X20,A,Zero = result
656    print 'refinePeaks:',N,M20,X20,G2lat.A2cell(A)
657    print 'compare bestcell:',bestcell
658#
659def test1():
660    if NeedTestData: TestData()
661    msg = 'test FitHKL'
662    ibrav,A,Pwr,peaks = TestData2
663    print 'bad cell:',G2lat.A2cell(A)
664    print 'FitHKL'
665    OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
666    result = refinePeaks(peaks,ibrav,A,[0,False])
667    N,M20,X20,A,Zero = result
668    print 'refinePeaks:',N,M20,X20,A
669#    Peaks = np.array(peaks)
670#    HKL = Peaks[4:7]
671#    print calc_M20(peaks,HKL)
672#    OK,smin,A,result = FitHKL(ibrav,peaks,A,Pwr)
673#    print 'new cell:',G2lat.A2cell(A)   
674#    print 'x:',result[0]
675#    print 'cov_x:',result[1]
676#    print 'infodict:'
677#    for item in result[2]:
678#        print item,result[2][item]
679#    print 'msg:',result[3]
680#    print 'ier:',result[4]
681   
682#
683if __name__ == '__main__':
684    test0()
685    test1()
686#    test2()
687#    test3()
688#    test4()
689#    test5()
690#    test6()
691#    test7()
692#    test8()
693    print "OK"
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.