source: trunk/GSASIIlattice.py @ 2146

Last change on this file since 2146 was 2146, checked in by vondreele, 6 years ago

improve HKL transformation; include set of common choices & trap failures

  • Property svn:eol-style set to native
  • Property svn:keywords set to Date Author Revision URL Id
File size: 86.7 KB
Line 
1# -*- coding: utf-8 -*-
2'''
3*GSASIIlattice: Unit cells*
4---------------------------
5
6Perform lattice-related computations
7
8Note that *g* is the reciprocal lattice tensor, and *G* is its inverse,
9:math:`G = g^{-1}`, where
10
11  .. math::
12
13   G = \\left( \\begin{matrix}
14   a^2 & a b\\cos\gamma & a c\\cos\\beta \\\\
15   a b\\cos\\gamma & b^2 & b c \cos\\alpha \\\\
16   a c\\cos\\beta &  b c \\cos\\alpha & c^2
17   \\end{matrix}\\right)
18
19The "*A* tensor" terms are defined as
20:math:`A = (\\begin{matrix} G_{11} & G_{22} & G_{33} & 2G_{12} & 2G_{13} & 2G_{23}\\end{matrix})` and *A* can be used in this fashion:
21:math:`d^* = \sqrt {A_1 h^2 + A_2 k^2 + A_3 l^2 + A_4 hk + A_5 hl + A_6 kl}`, where
22*d* is the d-spacing, and :math:`d^*` is the reciprocal lattice spacing,
23:math:`Q = 2 \\pi d^* = 2 \\pi / d`
24'''
25########### SVN repository information ###################
26# $Date: 2016-02-11 17:45:00 +0000 (Thu, 11 Feb 2016) $
27# $Author: vondreele $
28# $Revision: 2146 $
29# $URL: trunk/GSASIIlattice.py $
30# $Id: GSASIIlattice.py 2146 2016-02-11 17:45:00Z vondreele $
31########### SVN repository information ###################
32import math
33import numpy as np
34import numpy.linalg as nl
35import GSASIIpath
36import GSASIImath as G2mth
37import GSASIIspc as G2spc
38GSASIIpath.SetVersionNumber("$Revision: 2146 $")
39# trig functions in degrees
40sind = lambda x: np.sin(x*np.pi/180.)
41asind = lambda x: 180.*np.arcsin(x)/np.pi
42tand = lambda x: np.tan(x*np.pi/180.)
43atand = lambda x: 180.*np.arctan(x)/np.pi
44atan2d = lambda y,x: 180.*np.arctan2(y,x)/np.pi
45cosd = lambda x: np.cos(x*np.pi/180.)
46acosd = lambda x: 180.*np.arccos(x)/np.pi
47rdsq2d = lambda x,p: round(1.0/np.sqrt(x),p)
48rpd = np.pi/180.
49RSQ2PI = 1./np.sqrt(2.*np.pi)
50SQ2 = np.sqrt(2.)
51RSQPI = 1./np.sqrt(np.pi)
52R2pisq = 1./(2.*np.pi**2)
53nxs = np.newaxis
54
55def sec2HMS(sec):
56    """Convert time in sec to H:M:S string
57   
58    :param sec: time in seconds
59    :return: H:M:S string (to nearest 100th second)
60   
61    """
62    H = int(sec/3600)
63    M = int(sec/60-H*60)
64    S = sec-3600*H-60*M
65    return '%d:%2d:%.2f'%(H,M,S)
66   
67def rotdMat(angle,axis=0):
68    """Prepare rotation matrix for angle in degrees about axis(=0,1,2)
69
70    :param angle: angle in degrees
71    :param axis:  axis (0,1,2 = x,y,z) about which for the rotation
72    :return: rotation matrix - 3x3 numpy array
73
74    """
75    if axis == 2:
76        return np.array([[cosd(angle),-sind(angle),0],[sind(angle),cosd(angle),0],[0,0,1]])
77    elif axis == 1:
78        return np.array([[cosd(angle),0,-sind(angle)],[0,1,0],[sind(angle),0,cosd(angle)]])
79    else:
80        return np.array([[1,0,0],[0,cosd(angle),-sind(angle)],[0,sind(angle),cosd(angle)]])
81       
82def rotdMat4(angle,axis=0):
83    """Prepare rotation matrix for angle in degrees about axis(=0,1,2) with scaling for OpenGL
84
85    :param angle: angle in degrees
86    :param axis:  axis (0,1,2 = x,y,z) about which for the rotation
87    :return: rotation matrix - 4x4 numpy array (last row/column for openGL scaling)
88
89    """
90    Mat = rotdMat(angle,axis)
91    return np.concatenate((np.concatenate((Mat,[[0],[0],[0]]),axis=1),[[0,0,0,1],]),axis=0)
92   
93def fillgmat(cell):
94    """Compute lattice metric tensor from unit cell constants
95
96    :param cell: tuple with a,b,c,alpha, beta, gamma (degrees)
97    :return: 3x3 numpy array
98
99    """
100    a,b,c,alp,bet,gam = cell
101    g = np.array([
102        [a*a,  a*b*cosd(gam),  a*c*cosd(bet)],
103        [a*b*cosd(gam),  b*b,  b*c*cosd(alp)],
104        [a*c*cosd(bet) ,b*c*cosd(alp),   c*c]])
105    return g
106           
107def cell2Gmat(cell):
108    """Compute real and reciprocal lattice metric tensor from unit cell constants
109
110    :param cell: tuple with a,b,c,alpha, beta, gamma (degrees)
111    :return: reciprocal (G) & real (g) metric tensors (list of two numpy 3x3 arrays)
112
113    """
114    g = fillgmat(cell)
115    G = nl.inv(g)       
116    return G,g
117
118def A2Gmat(A,inverse=True):
119    """Fill real & reciprocal metric tensor (G) from A.
120
121    :param A: reciprocal metric tensor elements as [G11,G22,G33,2*G12,2*G13,2*G23]
122    :param bool inverse: if True return both G and g; else just G
123    :return: reciprocal (G) & real (g) metric tensors (list of two numpy 3x3 arrays)
124
125    """
126    G = np.zeros(shape=(3,3))
127    G = [
128        [A[0],  A[3]/2.,  A[4]/2.], 
129        [A[3]/2.,A[1],    A[5]/2.], 
130        [A[4]/2.,A[5]/2.,    A[2]]]
131    if inverse:
132        g = nl.inv(G)
133        return G,g
134    else:
135        return G
136
137def Gmat2A(G):
138    """Extract A from reciprocal metric tensor (G)
139
140    :param G: reciprocal maetric tensor (3x3 numpy array
141    :return: A = [G11,G22,G33,2*G12,2*G13,2*G23]
142
143    """
144    return [G[0][0],G[1][1],G[2][2],2.*G[0][1],2.*G[0][2],2.*G[1][2]]
145   
146def cell2A(cell):
147    """Obtain A = [G11,G22,G33,2*G12,2*G13,2*G23] from lattice parameters
148
149    :param cell: [a,b,c,alpha,beta,gamma] (degrees)
150    :return: G reciprocal metric tensor as 3x3 numpy array
151
152    """
153    G,g = cell2Gmat(cell)
154    return Gmat2A(G)
155
156def A2cell(A):
157    """Compute unit cell constants from A
158
159    :param A: [G11,G22,G33,2*G12,2*G13,2*G23] G - reciprocal metric tensor
160    :return: a,b,c,alpha, beta, gamma (degrees) - lattice parameters
161
162    """
163    G,g = A2Gmat(A)
164    return Gmat2cell(g)
165
166def Gmat2cell(g):
167    """Compute real/reciprocal lattice parameters from real/reciprocal metric tensor (g/G)
168    The math works the same either way.
169
170    :param g (or G): real (or reciprocal) metric tensor 3x3 array
171    :return: a,b,c,alpha, beta, gamma (degrees) (or a*,b*,c*,alpha*,beta*,gamma* degrees)
172
173    """
174    oldset = np.seterr('raise')
175    a = np.sqrt(max(0,g[0][0]))
176    b = np.sqrt(max(0,g[1][1]))
177    c = np.sqrt(max(0,g[2][2]))
178    alp = acosd(g[2][1]/(b*c))
179    bet = acosd(g[2][0]/(a*c))
180    gam = acosd(g[0][1]/(a*b))
181    np.seterr(**oldset)
182    return a,b,c,alp,bet,gam
183
184def invcell2Gmat(invcell):
185    """Compute real and reciprocal lattice metric tensor from reciprocal
186       unit cell constants
187       
188    :param invcell: [a*,b*,c*,alpha*, beta*, gamma*] (degrees)
189    :return: reciprocal (G) & real (g) metric tensors (list of two 3x3 arrays)
190
191    """
192    G = fillgmat(invcell)
193    g = nl.inv(G)
194    return G,g
195       
196def calc_rVsq(A):
197    """Compute the square of the reciprocal lattice volume (1/V**2) from A'
198
199    """
200    G,g = A2Gmat(A)
201    rVsq = nl.det(G)
202    if rVsq < 0:
203        return 1
204    return rVsq
205   
206def calc_rV(A):
207    """Compute the reciprocal lattice volume (V*) from A
208    """
209    return np.sqrt(calc_rVsq(A))
210   
211def calc_V(A):
212    """Compute the real lattice volume (V) from A
213    """
214    return 1./calc_rV(A)
215
216def A2invcell(A):
217    """Compute reciprocal unit cell constants from A
218    returns tuple with a*,b*,c*,alpha*, beta*, gamma* (degrees)
219    """
220    G,g = A2Gmat(A)
221    return Gmat2cell(G)
222   
223def Gmat2AB(G):
224    """Computes orthogonalization matrix from reciprocal metric tensor G
225
226    :returns: tuple of two 3x3 numpy arrays (A,B)
227
228       * A for crystal to Cartesian transformations A*x = np.inner(A,x) = X
229       * B (= inverse of A) for Cartesian to crystal transformation B*X = np.inner(B,X) = x
230
231    """
232    cellstar = Gmat2cell(G)
233    g = nl.inv(G)
234    cell = Gmat2cell(g)
235    A = np.zeros(shape=(3,3))
236    # from Giacovazzo (Fundamentals 2nd Ed.) p.75
237    A[0][0] = cell[0]                # a
238    A[0][1] = cell[1]*cosd(cell[5])  # b cos(gamma)
239    A[0][2] = cell[2]*cosd(cell[4])  # c cos(beta)
240    A[1][1] = cell[1]*sind(cell[5])  # b sin(gamma)
241    A[1][2] = -cell[2]*cosd(cellstar[3])*sind(cell[4]) # - c cos(alpha*) sin(beta)
242    A[2][2] = 1/cellstar[2]         # 1/c*
243    B = nl.inv(A)
244    return A,B
245   
246
247def cell2AB(cell):
248    """Computes orthogonalization matrix from unit cell constants
249
250    :param tuple cell: a,b,c, alpha, beta, gamma (degrees)
251    :returns: tuple of two 3x3 numpy arrays (A,B)
252       A for crystal to Cartesian transformations A*x = np.inner(A,x) = X
253       B (= inverse of A) for Cartesian to crystal transformation B*X = np.inner(B,X) = x
254    """
255    G,g = cell2Gmat(cell) 
256    cellstar = Gmat2cell(G)
257    A = np.zeros(shape=(3,3))
258    # from Giacovazzo (Fundamentals 2nd Ed.) p.75
259    A[0][0] = cell[0]                # a
260    A[0][1] = cell[1]*cosd(cell[5])  # b cos(gamma)
261    A[0][2] = cell[2]*cosd(cell[4])  # c cos(beta)
262    A[1][1] = cell[1]*sind(cell[5])  # b sin(gamma)
263    A[1][2] = -cell[2]*cosd(cellstar[3])*sind(cell[4]) # - c cos(alpha*) sin(beta)
264    A[2][2] = 1/cellstar[2]         # 1/c*
265    B = nl.inv(A)
266    return A,B
267   
268def U6toUij(U6):
269    """Fill matrix (Uij) from U6 = [U11,U22,U33,U12,U13,U23]
270    NB: there is a non numpy version in GSASIIspc: U2Uij
271
272    :param list U6: 6 terms of u11,u22,...
273    :returns:
274        Uij - numpy [3][3] array of uij
275    """
276    U = np.array([
277        [U6[0],  U6[3],  U6[4]], 
278        [U6[3],  U6[1],  U6[5]], 
279        [U6[4],  U6[5],  U6[2]]])
280    return U
281
282def UijtoU6(U):
283    """Fill vector [U11,U22,U33,U12,U13,U23] from Uij
284    NB: there is a non numpy version in GSASIIspc: Uij2U
285    """
286    U6 = np.array([U[0][0],U[1][1],U[2][2],U[0][1],U[0][2],U[1][2]])
287    return U6
288
289def betaij2Uij(betaij,G):
290    """
291    Convert beta-ij to Uij tensors
292   
293    :param beta-ij - numpy array [beta-ij]
294    :param G: reciprocal metric tensor
295    :returns: Uij: numpy array [Uij]
296    """
297    ast = np.sqrt(np.diag(G))   #a*, b*, c*
298    Mast = np.multiply.outer(ast,ast)   
299    return R2pisq*UijtoU6(U6toUij(betaij)/Mast)
300   
301def Uij2betaij(Uij,G):
302    """
303    Convert Uij to beta-ij tensors -- stub for eventual completion
304   
305    :param Uij: numpy array [Uij]
306    :param G: reciprocal metric tensor
307    :returns: beta-ij - numpy array [beta-ij]
308    """
309    pass
310   
311def cell2GS(cell):
312    ''' returns Uij to betaij conversion matrix'''
313    G,g = cell2Gmat(cell)
314    GS = G
315    GS[0][1] = GS[1][0] = math.sqrt(GS[0][0]*GS[1][1])
316    GS[0][2] = GS[2][0] = math.sqrt(GS[0][0]*GS[2][2])
317    GS[1][2] = GS[2][1] = math.sqrt(GS[1][1]*GS[2][2])
318    return GS   
319   
320def Uij2Ueqv(Uij,GS,Amat):
321    ''' returns 1/3 trace of diagonalized U matrix'''
322    U = np.multiply(U6toUij(Uij),GS)
323    U = np.inner(Amat,np.inner(U,Amat).T)
324    E,R = nl.eigh(U)
325    return np.sum(E)/3.
326       
327def CosAngle(U,V,G):
328    """ calculate cos of angle between U & V in generalized coordinates
329    defined by metric tensor G
330
331    :param U: 3-vectors assume numpy arrays, can be multiple reflections as (N,3) array
332    :param V: 3-vectors assume numpy arrays, only as (3) vector
333    :param G: metric tensor for U & V defined space assume numpy array
334    :returns:
335        cos(phi)
336    """
337    u = (U.T/np.sqrt(np.sum(np.inner(U,G)*U,axis=1))).T
338    v = V/np.sqrt(np.inner(V,np.inner(G,V)))
339    cosP = np.inner(u,np.inner(G,v))
340    return cosP
341   
342def CosSinAngle(U,V,G):
343    """ calculate sin & cos of angle between U & V in generalized coordinates
344    defined by metric tensor G
345
346    :param U: 3-vectors assume numpy arrays
347    :param V: 3-vectors assume numpy arrays
348    :param G: metric tensor for U & V defined space assume numpy array
349    :returns:
350        cos(phi) & sin(phi)
351    """
352    u = U/np.sqrt(np.inner(U,np.inner(G,U)))
353    v = V/np.sqrt(np.inner(V,np.inner(G,V)))
354    cosP = np.inner(u,np.inner(G,v))
355    sinP = np.sqrt(max(0.0,1.0-cosP**2))
356    return cosP,sinP
357   
358def criticalEllipse(prob):
359    """
360    Calculate critical values for probability ellipsoids from probability
361    """
362    if not ( 0.01 <= prob < 1.0):
363        return 1.54 
364    coeff = np.array([6.44988E-09,4.16479E-07,1.11172E-05,1.58767E-04,0.00130554,
365        0.00604091,0.0114921,-0.040301,-0.6337203,1.311582])
366    llpr = math.log(-math.log(prob))
367    return np.polyval(coeff,llpr)
368   
369def CellBlock(nCells):
370    """
371    Generate block of unit cells n*n*n on a side; [0,0,0] centered, n = 2*nCells+1
372    currently only works for nCells = 0 or 1 (not >1)
373    """
374    if nCells:
375        N = 2*nCells+1
376        N2 = N*N
377        N3 = N*N*N
378        cellArray = []
379        A = np.array(range(N3))
380        cellGen = np.array([A/N2-1,A/N%N-1,A%N-1]).T
381        for cell in cellGen:
382            cellArray.append(cell)
383        return cellArray
384    else:
385        return [0,0,0]
386       
387def CellAbsorption(ElList,Volume):
388    '''Compute unit cell absorption
389
390    :param dict ElList: dictionary of element contents including mu and
391      number of atoms be cell
392    :param float Volume: unit cell volume
393    :returns: mu-total/Volume
394    '''
395    muT = 0
396    for El in ElList:
397        muT += ElList[El]['mu']*ElList[El]['FormulaNo']
398    return muT/Volume
399   
400#Permutations and Combinations
401# Four routines: combinations,uniqueCombinations, selections & permutations
402#These taken from Python Cookbook, 2nd Edition. 19.15 p724-726
403#   
404def _combinators(_handle, items, n):
405    """ factored-out common structure of all following combinators """
406    if n==0:
407        yield [ ]
408        return
409    for i, item in enumerate(items):
410        this_one = [ item ]
411        for cc in _combinators(_handle, _handle(items, i), n-1):
412            yield this_one + cc
413def combinations(items, n):
414    """ take n distinct items, order matters """
415    def skipIthItem(items, i):
416        return items[:i] + items[i+1:]
417    return _combinators(skipIthItem, items, n)
418def uniqueCombinations(items, n):
419    """ take n distinct items, order is irrelevant """
420    def afterIthItem(items, i):
421        return items[i+1:]
422    return _combinators(afterIthItem, items, n)
423def selections(items, n):
424    """ take n (not necessarily distinct) items, order matters """
425    def keepAllItems(items, i):
426        return items
427    return _combinators(keepAllItems, items, n)
428def permutations(items):
429    """ take all items, order matters """
430    return combinations(items, len(items))
431
432#reflection generation routines
433#for these: H = [h,k,l]; A is as used in calc_rDsq; G - inv metric tensor, g - metric tensor;
434#           cell - a,b,c,alp,bet,gam in A & deg
435   
436def Pos2dsp(Inst,pos):
437    ''' convert powder pattern position (2-theta or TOF, musec) to d-spacing
438    '''
439    if 'C' in Inst['Type'][0] or 'PKS' in Inst['Type'][0]:
440        wave = G2mth.getWave(Inst)
441        return wave/(2.0*sind((pos-Inst.get('Zero',[0,0])[1])/2.0))
442    else:   #'T'OF - ignore difB
443        return TOF2dsp(Inst,pos)
444       
445def TOF2dsp(Inst,Pos):
446    ''' convert powder pattern TOF, musec to d-spacing by successive approximation
447    Pos can be numpy array
448    '''
449    def func(d,pos,Inst):       
450        return (pos-Inst['difA'][1]*d**2-Inst['Zero'][1]-Inst['difB'][1]/d)/Inst['difC'][1]
451    dsp0 = np.ones_like(Pos)
452    N = 0
453    while True:      #successive approximations
454        dsp = func(dsp0,Pos,Inst)
455        if np.allclose(dsp,dsp0,atol=0.000001):
456            return dsp
457        dsp0 = dsp
458        N += 1
459        if N > 10:
460            return dsp
461   
462def Dsp2pos(Inst,dsp):
463    ''' convert d-spacing to powder pattern position (2-theta or TOF, musec)
464    '''
465    if 'C' in Inst['Type'][0] or 'PKS' in Inst['Type'][0]:
466        wave = G2mth.getWave(Inst)
467        pos = 2.0*asind(wave/(2.*dsp))+Inst.get('Zero',[0,0])[1]             
468    else:   #'T'OF
469        pos = Inst['difC'][1]*dsp+Inst['Zero'][1]+Inst['difA'][1]*dsp**2+Inst.get('difB',[0,0,False])[1]/dsp
470    return pos
471   
472def getPeakPos(dataType,parmdict,dsp):
473    ''' convert d-spacing to powder pattern position (2-theta or TOF, musec)
474    '''
475    if 'C' in dataType:
476        pos = 2.0*asind(parmdict['Lam']/(2.*dsp))+parmdict['Zero']
477    else:   #'T'OF
478        pos = parmdict['difC']*dsp+parmdict['difA']*dsp**2+parmdict['difB']/dsp+parmdict['Zero']
479    return pos
480                   
481def calc_rDsq(H,A):
482    'needs doc string'
483    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]
484    return rdsq
485   
486def calc_rDsq2(H,G):
487    'needs doc string'
488    return np.inner(H,np.inner(G,H))
489   
490def calc_rDsqSS(H,A,vec):
491    'needs doc string'
492    rdsq = calc_rDsq(H[:3]+(H[3]*vec).T,A)
493    return rdsq
494       
495def calc_rDsqZ(H,A,Z,tth,lam):
496    'needs doc string'
497    rdsq = calc_rDsq(H,A)+Z*sind(tth)*2.0*rpd/lam**2
498    return rdsq
499       
500def calc_rDsqZSS(H,A,vec,Z,tth,lam):
501    'needs doc string'
502    rdsq = calc_rDsq(H[:3]+(H[3][:,np.newaxis]*vec).T,A)+Z*sind(tth)*2.0*rpd/lam**2
503    return rdsq
504       
505def calc_rDsqT(H,A,Z,tof,difC):
506    'needs doc string'
507    rdsq = calc_rDsq(H,A)+Z/difC
508    return rdsq
509       
510def calc_rDsqTSS(H,A,vec,Z,tof,difC):
511    'needs doc string'
512    rdsq = calc_rDsq(H[:3]+(H[3][:,np.newaxis]*vec).T,A)+Z/difC
513    return rdsq
514       
515def MaxIndex(dmin,A):
516    'needs doc string'
517    Hmax = [0,0,0]
518    try:
519        cell = A2cell(A)
520    except:
521        cell = [1,1,1,90,90,90]
522    for i in range(3):
523        Hmax[i] = int(round(cell[i]/dmin))
524    return Hmax
525   
526def transposeHKLF(transMat,Super,refList):
527    newRefs = np.copy(refList)
528    for H in newRefs:
529        newH = np.inner(transMat,H[:3+Super])
530        H[:3+Super] = np.rint(newH)
531        if not np.allclose(newH,H[:3+Super],atol=0.01):
532            return []
533    return newRefs
534   
535def sortHKLd(HKLd,ifreverse,ifdup,ifSS=False):
536    '''sort reflection list on d-spacing; can sort in either order
537
538    :param HKLd: a list of [h,k,l,d,...];
539    :param ifreverse: True for largest d first
540    :param ifdup: True if duplicate d-spacings allowed
541    '''
542    T = []
543    N = 3
544    if ifSS:
545        N = 4
546    for i,H in enumerate(HKLd):
547        if ifdup:
548            T.append((H[N],i))
549        else:
550            T.append(H[N])           
551    D = dict(zip(T,HKLd))
552    T.sort()
553    if ifreverse:
554        T.reverse()
555    X = []
556    okey = ''
557    for key in T: 
558        if key != okey: X.append(D[key])    #remove duplicate d-spacings
559        okey = key
560    return X
561   
562def SwapIndx(Axis,H):
563    'needs doc string'
564    if Axis in [1,-1]:
565        return H
566    elif Axis in [2,-3]:
567        return [H[1],H[2],H[0]]
568    else:
569        return [H[2],H[0],H[1]]
570       
571def Rh2Hx(Rh):
572    'needs doc string'
573    Hx = [0,0,0]
574    Hx[0] = Rh[0]-Rh[1]
575    Hx[1] = Rh[1]-Rh[2]
576    Hx[2] = np.sum(Rh)
577    return Hx
578   
579def Hx2Rh(Hx):
580    'needs doc string'
581    Rh = [0,0,0]
582    itk = -Hx[0]+Hx[1]+Hx[2]
583    if itk%3 != 0:
584        return 0        #error - not rhombohedral reflection
585    else:
586        Rh[1] = itk/3
587        Rh[0] = Rh[1]+Hx[0]
588        Rh[2] = Rh[1]-Hx[1]
589        if Rh[0] < 0:
590            for i in range(3):
591                Rh[i] = -Rh[i]
592        return Rh
593       
594def CentCheck(Cent,H):
595    'needs doc string'
596    h,k,l = H
597    if Cent == 'A' and (k+l)%2:
598        return False
599    elif Cent == 'B' and (h+l)%2:
600        return False
601    elif Cent == 'C' and (h+k)%2:
602        return False
603    elif Cent == 'I' and (h+k+l)%2:
604        return False
605    elif Cent == 'F' and ((h+k)%2 or (h+l)%2 or (k+l)%2):
606        return False
607    elif Cent == 'R' and (-h+k+l)%3:
608        return False
609    else:
610        return True
611                                   
612def GetBraviasNum(center,system):
613    """Determine the Bravais lattice number, as used in GenHBravais
614   
615    :param center: one of: 'P', 'C', 'I', 'F', 'R' (see SGLatt from GSASIIspc.SpcGroup)
616    :param system: one of 'cubic', 'hexagonal', 'tetragonal', 'orthorhombic', 'trigonal' (for R)
617      'monoclinic', 'triclinic' (see SGSys from GSASIIspc.SpcGroup)
618    :return: a number between 0 and 13
619      or throws a ValueError exception if the combination of center, system is not found (i.e. non-standard)
620
621    """
622    if center.upper() == 'F' and system.lower() == 'cubic':
623        return 0
624    elif center.upper() == 'I' and system.lower() == 'cubic':
625        return 1
626    elif center.upper() == 'P' and system.lower() == 'cubic':
627        return 2
628    elif center.upper() == 'R' and system.lower() == 'trigonal':
629        return 3
630    elif center.upper() == 'P' and system.lower() == 'hexagonal':
631        return 4
632    elif center.upper() == 'I' and system.lower() == 'tetragonal':
633        return 5
634    elif center.upper() == 'P' and system.lower() == 'tetragonal':
635        return 6
636    elif center.upper() == 'F' and system.lower() == 'orthorhombic':
637        return 7
638    elif center.upper() == 'I' and system.lower() == 'orthorhombic':
639        return 8
640    elif center.upper() == 'C' and system.lower() == 'orthorhombic':
641        return 9
642    elif center.upper() == 'P' and system.lower() == 'orthorhombic':
643        return 10
644    elif center.upper() == 'C' and system.lower() == 'monoclinic':
645        return 11
646    elif center.upper() == 'P' and system.lower() == 'monoclinic':
647        return 12
648    elif center.upper() == 'P' and system.lower() == 'triclinic':
649        return 13
650    raise ValueError,'non-standard Bravais lattice center=%s, cell=%s' % (center,system)
651
652def GenHBravais(dmin,Bravais,A):
653    """Generate the positionally unique powder diffraction reflections
654     
655    :param dmin: minimum d-spacing in A
656    :param Bravais: lattice type (see GetBraviasNum). Bravais is one of::
657             0 F cubic
658             1 I cubic
659             2 P cubic
660             3 R hexagonal (trigonal not rhombohedral)
661             4 P hexagonal
662             5 I tetragonal
663             6 P tetragonal
664             7 F orthorhombic
665             8 I orthorhombic
666             9 C orthorhombic
667             10 P orthorhombic
668             11 C monoclinic
669             12 P monoclinic
670             13 P triclinic
671           
672    :param A: reciprocal metric tensor elements as [G11,G22,G33,2*G12,2*G13,2*G23]
673    :return: HKL unique d list of [h,k,l,d,-1] sorted with largest d first
674           
675    """
676    import math
677    if Bravais in [9,11]:
678        Cent = 'C'
679    elif Bravais in [1,5,8]:
680        Cent = 'I'
681    elif Bravais in [0,7]:
682        Cent = 'F'
683    elif Bravais in [3]:
684        Cent = 'R'
685    else:
686        Cent = 'P'
687    Hmax = MaxIndex(dmin,A)
688    dminsq = 1./(dmin**2)
689    HKL = []
690    if Bravais == 13:                       #triclinic
691        for l in range(-Hmax[2],Hmax[2]+1):
692            for k in range(-Hmax[1],Hmax[1]+1):
693                hmin = 0
694                if (k < 0): hmin = 1
695                if (k ==0 and l < 0): hmin = 1
696                for h in range(hmin,Hmax[0]+1):
697                    H=[h,k,l]
698                    rdsq = calc_rDsq(H,A)
699                    if 0 < rdsq <= dminsq:
700                        HKL.append([h,k,l,rdsq2d(rdsq,6),-1])
701    elif Bravais in [11,12]:                #monoclinic - b unique
702        Hmax = SwapIndx(2,Hmax)
703        for h in range(Hmax[0]+1):
704            for k in range(-Hmax[1],Hmax[1]+1):
705                lmin = 0
706                if k < 0:lmin = 1
707                for l in range(lmin,Hmax[2]+1):
708                    [h,k,l] = SwapIndx(-2,[h,k,l])
709                    H = []
710                    if CentCheck(Cent,[h,k,l]): H=[h,k,l]
711                    if H:
712                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
713                        if 0 < rdsq <= dminsq:
714                            HKL.append([h,k,l,rdsq2d(rdsq,6),-1])
715                    [h,k,l] = SwapIndx(2,[h,k,l])
716    elif Bravais in [7,8,9,10]:            #orthorhombic
717        for h in range(Hmax[0]+1):
718            for k in range(Hmax[1]+1):
719                for l in range(Hmax[2]+1):
720                    H = []
721                    if CentCheck(Cent,[h,k,l]): H=[h,k,l]
722                    if H:
723                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
724                        if 0 < rdsq <= dminsq:
725                            HKL.append([h,k,l,rdsq2d(rdsq,6),-1])
726    elif Bravais in [5,6]:                  #tetragonal
727        for l in range(Hmax[2]+1):
728            for k in range(Hmax[1]+1):
729                for h in range(k,Hmax[0]+1):
730                    H = []
731                    if CentCheck(Cent,[h,k,l]): H=[h,k,l]
732                    if H:
733                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
734                        if 0 < rdsq <= dminsq:
735                            HKL.append([h,k,l,rdsq2d(rdsq,6),-1])
736    elif Bravais in [3,4]:
737        lmin = 0
738        if Bravais == 3: lmin = -Hmax[2]                  #hexagonal/trigonal
739        for l in range(lmin,Hmax[2]+1):
740            for k in range(Hmax[1]+1):
741                hmin = k
742                if l < 0: hmin += 1
743                for h in range(hmin,Hmax[0]+1):
744                    H = []
745                    if CentCheck(Cent,[h,k,l]): H=[h,k,l]
746                    if H:
747                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
748                        if 0 < rdsq <= dminsq:
749                            HKL.append([h,k,l,rdsq2d(rdsq,6),-1])
750
751    else:                                   #cubic
752        for l in range(Hmax[2]+1):
753            for k in range(l,Hmax[1]+1):
754                for h in range(k,Hmax[0]+1):
755                    H = []
756                    if CentCheck(Cent,[h,k,l]): H=[h,k,l]
757                    if H:
758                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
759                        if 0 < rdsq <= dminsq:
760                            HKL.append([h,k,l,rdsq2d(rdsq,6),-1])
761    return sortHKLd(HKL,True,False)
762   
763def getHKLmax(dmin,SGData,A):
764    'finds maximum allowed hkl for given A within dmin'
765    SGLaue = SGData['SGLaue']
766    if SGLaue in ['3R','3mR']:        #Rhombohedral axes
767        Hmax = [0,0,0]
768        cell = A2cell(A)
769        aHx = cell[0]*math.sqrt(2.0*(1.0-cosd(cell[3])))
770        cHx = cell[0]*math.sqrt(3.0*(1.0+2.0*cosd(cell[3])))
771        Hmax[0] = Hmax[1] = int(round(aHx/dmin))
772        Hmax[2] = int(round(cHx/dmin))
773        #print Hmax,aHx,cHx
774    else:                           # all others
775        Hmax = MaxIndex(dmin,A)
776    return Hmax
777   
778def GenHLaue(dmin,SGData,A):
779    """Generate the crystallographically unique powder diffraction reflections
780    for a lattice and Bravais type
781   
782    :param dmin: minimum d-spacing
783    :param SGData: space group dictionary with at least
784   
785        * 'SGLaue': Laue group symbol: one of '-1','2/m','mmm','4/m','6/m','4/mmm','6/mmm', '3m1', '31m', '3', '3R', '3mR', 'm3', 'm3m'
786        * 'SGLatt': lattice centering: one of 'P','A','B','C','I','F'
787        * 'SGUniq': code for unique monoclinic axis one of 'a','b','c' (only if 'SGLaue' is '2/m') otherwise an empty string
788       
789    :param A: reciprocal metric tensor elements as [G11,G22,G33,2*G12,2*G13,2*G23]
790    :return: HKL = list of [h,k,l,d] sorted with largest d first and is unique
791            part of reciprocal space ignoring anomalous dispersion
792           
793    """
794    import math
795    SGLaue = SGData['SGLaue']
796    SGLatt = SGData['SGLatt']
797    SGUniq = SGData['SGUniq']
798    #finds maximum allowed hkl for given A within dmin
799    Hmax = getHKLmax(dmin,SGData,A)
800       
801    dminsq = 1./(dmin**2)
802    HKL = []
803    if SGLaue == '-1':                       #triclinic
804        for l in range(-Hmax[2],Hmax[2]+1):
805            for k in range(-Hmax[1],Hmax[1]+1):
806                hmin = 0
807                if (k < 0) or (k ==0 and l < 0): hmin = 1
808                for h in range(hmin,Hmax[0]+1):
809                    H = []
810                    if CentCheck(SGLatt,[h,k,l]): H=[h,k,l]
811                    if H:
812                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
813                        if 0 < rdsq <= dminsq:
814                            HKL.append([h,k,l,1/math.sqrt(rdsq)])
815    elif SGLaue == '2/m':                #monoclinic
816        axisnum = 1 + ['a','b','c'].index(SGUniq)
817        Hmax = SwapIndx(axisnum,Hmax)
818        for h in range(Hmax[0]+1):
819            for k in range(-Hmax[1],Hmax[1]+1):
820                lmin = 0
821                if k < 0:lmin = 1
822                for l in range(lmin,Hmax[2]+1):
823                    [h,k,l] = SwapIndx(-axisnum,[h,k,l])
824                    H = []
825                    if CentCheck(SGLatt,[h,k,l]): H=[h,k,l]
826                    if H:
827                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
828                        if 0 < rdsq <= dminsq:
829                            HKL.append([h,k,l,1/math.sqrt(rdsq)])
830                    [h,k,l] = SwapIndx(axisnum,[h,k,l])
831    elif SGLaue in ['mmm','4/m','6/m']:            #orthorhombic
832        for l in range(Hmax[2]+1):
833            for h in range(Hmax[0]+1):
834                kmin = 1
835                if SGLaue == 'mmm' or h ==0: kmin = 0
836                for k in range(kmin,Hmax[1]+1):
837                    H = []
838                    if CentCheck(SGLatt,[h,k,l]): H=[h,k,l]
839                    if H:
840                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
841                        if 0 < rdsq <= dminsq:
842                            HKL.append([h,k,l,1/math.sqrt(rdsq)])
843    elif SGLaue in ['4/mmm','6/mmm']:                  #tetragonal & hexagonal
844        for l in range(Hmax[2]+1):
845            for h in range(Hmax[0]+1):
846                for k in range(h+1):
847                    H = []
848                    if CentCheck(SGLatt,[h,k,l]): H=[h,k,l]
849                    if H:
850                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
851                        if 0 < rdsq <= dminsq:
852                            HKL.append([h,k,l,1/math.sqrt(rdsq)])
853    elif SGLaue in ['3m1','31m','3','3R','3mR']:                  #trigonals
854        for l in range(-Hmax[2],Hmax[2]+1):
855            hmin = 0
856            if l < 0: hmin = 1
857            for h in range(hmin,Hmax[0]+1):
858                if SGLaue in ['3R','3']:
859                    kmax = h
860                    kmin = -int((h-1.)/2.)
861                else:
862                    kmin = 0
863                    kmax = h
864                    if SGLaue in ['3m1','3mR'] and l < 0: kmax = h-1
865                    if SGLaue == '31m' and l < 0: kmin = 1
866                for k in range(kmin,kmax+1):
867                    H = []
868                    if CentCheck(SGLatt,[h,k,l]): H=[h,k,l]
869                    if SGLaue in ['3R','3mR']:
870                        H = Hx2Rh(H)
871                    if H:
872                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
873                        if 0 < rdsq <= dminsq:
874                            HKL.append([H[0],H[1],H[2],1/math.sqrt(rdsq)])
875    else:                                   #cubic
876        for h in range(Hmax[0]+1):
877            for k in range(h+1):
878                lmin = 0
879                lmax = k
880                if SGLaue =='m3':
881                    lmax = h-1
882                    if h == k: lmax += 1
883                for l in range(lmin,lmax+1):
884                    H = []
885                    if CentCheck(SGLatt,[h,k,l]): H=[h,k,l]
886                    if H:
887                        rdsq = calc_rDsq(H,A)
888                        if 0 < rdsq <= dminsq:
889                            HKL.append([h,k,l,1/math.sqrt(rdsq)])
890    return sortHKLd(HKL,True,True)
891   
892def GenPfHKLs(nMax,SGData,A):   
893    """Generate the unique pole figure reflections for a lattice and Bravais type.
894    Min d-spacing=1.0A & no more than nMax returned
895   
896    :param nMax: maximum number of hkls returned
897    :param SGData: space group dictionary with at least
898   
899        * 'SGLaue': Laue group symbol: one of '-1','2/m','mmm','4/m','6/m','4/mmm','6/mmm', '3m1', '31m', '3', '3R', '3mR', 'm3', 'm3m'
900        * 'SGLatt': lattice centering: one of 'P','A','B','C','I','F'
901        * 'SGUniq': code for unique monoclinic axis one of 'a','b','c' (only if 'SGLaue' is '2/m') otherwise an empty string
902       
903    :param A: reciprocal metric tensor elements as [G11,G22,G33,2*G12,2*G13,2*G23]
904    :return: HKL = list of 'h k l' strings sorted with largest d first; no duplicate zones
905           
906    """
907    HKL = np.array(GenHLaue(1.0,SGData,A)).T[:3].T     #strip d-spacings
908    N = min(nMax,len(HKL))
909    return ['%d %d %d'%(h[0],h[1],h[2]) for h in HKL[:N]]       
910
911def GenSSHLaue(dmin,SGData,SSGData,Vec,maxH,A):
912    'needs a doc string'
913    HKLs = []
914    vec = np.array(Vec)
915    vstar = np.sqrt(calc_rDsq(vec,A))     #find extra needed for -n SS reflections
916    dvec = 1./(maxH*vstar+1./dmin)
917    HKL = GenHLaue(dvec,SGData,A)       
918    SSdH = [vec*h for h in range(-maxH,maxH+1)]
919    SSdH = dict(zip(range(-maxH,maxH+1),SSdH))
920    for h,k,l,d in HKL:
921        ext = G2spc.GenHKLf([h,k,l],SGData)[0]  #h,k,l must be integral values here
922        if not ext and d >= dmin:
923            HKLs.append([h,k,l,0,d])
924        for dH in SSdH:
925            if dH:
926                DH = SSdH[dH]
927                H = [h+DH[0],k+DH[1],l+DH[2]]
928                d = 1/np.sqrt(calc_rDsq(H,A))
929                if d >= dmin:
930                    HKLM = np.array([h,k,l,dH])
931                    if G2spc.checkSSLaue([h,k,l,dH],SGData,SSGData) and G2spc.checkSSextc(HKLM,SSGData):
932                        HKLs.append([h,k,l,dH,d])   
933    return HKLs
934   
935def LaueUnique2(SGData,refList):
936    ''' Impose Laue symmetry on hkl
937    :param SGData: space group data from 'P '+Laue
938    :param HKLF: np.array([[h,k,l,...]]) reflection set to be converted
939   
940    :return: HKLF new reflection array with imposed Laue symmetry
941    '''
942    for ref in refList:
943        H = ref[:3]
944        Uniq = G2spc.GenHKLf(H,SGData)[2]
945        Uniq = G2mth.sortArray(G2mth.sortArray(G2mth.sortArray(Uniq,2),1),0)
946        ref[:3] = Uniq[-1]
947    return refList
948   
949def LaueUnique(Laue,HKLF):
950    ''' Impose Laue symmetry on hkl
951    :param Laue: str Laue symbol
952    centrosymmetric Laue groups
953     ['-1','2/m','112/m','2/m11','mmm','-42m','-4m2','4/mmm','-3','-31m','-3m1',
954     '6/m','6/mmm','m3','m3m']
955     noncentrosymmetric Laue groups
956     ['1','2','211','112','m','m11','11m','222','mm2','m2m','2mm',
957     '4','-4','422','4mm','3','312','321','31m','3m1',
958     '6','-6','622','6mm','-62m','-6m2','23','432','-43m']
959    :param HKLF: np.array([[h,k,l,...]]) reflection set to be converted
960   
961    :return: HKLF new reflection array with imposed Laue symmetry
962    '''
963   
964    HKLFT = HKLF.T
965    mat41 = np.array([[0,1,0],[-1,0,0],[0,0,1]])    #hkl -> k,-h,l
966    mat43 = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,1]])    #hkl -> -k,h,l
967    mat4bar = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,-1]]) #hkl -> k,-h,-l
968    mat31 = np.array([[-1,-1,0],[1,0,0],[0,0,1]])   #hkl -> ihl = -h-k,h,l
969    mat32 = np.array([[0,1,0],[-1,-1,0],[0,0,1]])   #hkl -> kil = k,-h-k,l
970    matd3 = np.array([[0,1,0],[0,0,1],[1,0,0]])     #hkl -> k,l,h
971    matd3q = np.array([[0,0,-1],[-1,0,0],[0,1,0]])  #hkl -> -l,-h,k
972    matd3t = np.array([[0,0,-1],[1,0,0],[0,-1,0]])  #hkl -> -l,h,-k
973    matd3p = np.array([[0,1,0],[0,0,-1],[-1,0,0]])  #hkl -> k,-l,-h
974    mat6 = np.array([[1,1,0],[-1,0,0],[0,0,1]])     #hkl -> h+k,-h,l really 65
975    matdm = np.array([[0,1,0],[1,0,0],[0,0,1]])     #hkl -> k,h,l
976    matdmt = np.array([[0,-1,0],[-1,0,0],[0,0,1]])    #hkl -> -k,-h,l
977    matdmp = np.array([[-1,-1,0],[0,1,0],[0,0,1]])  #hkl -> -h-k,k,l
978    matdmq = np.array([[-1,0,0],[1,1,0],[0,0,1]])   #hkl -> -h,h+k,l
979    matkm = np.array([[-1,0,0],[1,1,0],[0,0,1]])    #hkl -> -h,h+k,l
980    matkmp = np.array([[1,0,0],[-1,-1,0],[0,0,1]])  #hkl -> h,-h-k,l
981    matd2 = np.array([[0,1,0],[1,0,0],[0,0,-1]])    #hkl -> k,h,-l
982    matd2p = np.array([[-1,-1,0],[0,1,0],[0,0,-1]]) #hkl -> -h-k,k,-l
983    matdm3 = np.array([[1,0,0],[0,0,1],[0,1,0]])    #hkl -> h,l,k
984    mat2d43 = np.array([[0,1,0],[1,0,0],[0,0,1]])   #hkl -> k,-h,l
985    math2 = np.array([[0,-1,0],[-1,0,0],[0,0,-1]])  #hkl -> -k,-h,-l
986    matk2 = np.array([[-1,0,0],[1,1,0],[0,0,-1]])   #hkl -> -h,-i,-l
987    #triclinic
988    if Laue == '1': #ok
989        pass
990    elif Laue == '-1':  #ok
991        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
992        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]<0),HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
993        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
994    #monoclinic
995    #noncentrosymmetric - all ok
996    elif Laue == '2': 
997        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
998        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([-1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
999    elif Laue == '1 1 2':
1000        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1001        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]<0),HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1002    elif Laue == '2 1 1':   
1003        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1004        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[1]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1005    elif Laue == 'm':
1006        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1007    elif Laue == 'm 1 1':
1008        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1009    elif Laue == '1 1 m':
1010        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1011    #centrosymmetric - all ok
1012    elif Laue == '2/m 1 1':       
1013        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1014        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1015        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]*HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1016    elif Laue == '2/m':
1017        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1018        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1019        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]*HKLFT[1]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1020    elif Laue == '1 1 2/m':
1021        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1022        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1023        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[1]*HKLFT[2]==0)&(HKLFT[0]<0),HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1024    #orthorhombic
1025    #noncentrosymmetric - all OK
1026    elif Laue == '2 2 2':
1027        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1028        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1029        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1030        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[1]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1031    elif Laue == 'm m 2':
1032        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1033        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1034    elif Laue == '2 m m': 
1035        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1036        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1037    elif Laue == 'm 2 m':
1038        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1039        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1040    #centrosymmetric - all ok
1041    elif Laue == 'm m m':
1042        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1043        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1044        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1045    #tetragonal
1046    #noncentrosymmetric - all ok
1047    elif Laue == '4':
1048        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1049        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat43[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1050        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]>0),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat41[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1051    elif Laue == '-4': 
1052        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1053        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1054        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1055        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<=0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1056        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1057    elif Laue == '4 2 2':
1058        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1059        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1060        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat43[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1061        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[1]<HKLFT[0]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1062        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])   #in lieu od 2-fold
1063    elif Laue == '4 m m':
1064        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1065        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1066        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat43[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1067        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1068    elif Laue == '-4 2 m':
1069        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1070        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1071        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1072        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<=0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1073        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1074        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1075        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1076    elif Laue == '-4 m 2':
1077        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1078        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1079        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[1]<=0),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1080        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]<0),HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1081        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[1]==0),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1082        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3]) 
1083        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[0]>HKLFT[1]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1084    #centrosymmetric - all ok
1085    elif Laue == '4/m':
1086        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1087        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1088        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat43[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1089        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]>0),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat41[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1090    elif Laue == '4/m m m':
1091        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1092        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1093        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat43[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])       
1094        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat41[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1095        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1096    #trigonal - all hex cell
1097    #noncentrosymmetric - all ok
1098    elif Laue == '3':
1099        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1100        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1101        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1102    elif Laue == '3 1 2':
1103        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matk2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1104        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1105        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1106        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1107        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matk2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1108    elif Laue == '3 2 1':
1109        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=-2*HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1110        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<-2*HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1111        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1112        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>0)&(HKLFT[1]==HKLFT[0]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1113        HKLFT[:3] = np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T
1114        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]!=0)&(HKLFT[2]>0)&(HKLFT[0]==-2*HKLFT[1]),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1115    elif Laue == '3 1 m':
1116        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]>=HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1117        HKLFT[:3] = np.where(2*HKLFT[1]<-HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1118        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]>-2*HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdmp[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1119        HKLFT[:3] = np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T
1120    elif Laue == '3 m 1':
1121        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1122        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[1]+HKLFT[0])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1123        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matkm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1124    #centrosymmetric
1125    elif Laue == '-3':  #ok
1126        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1127        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1128        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1129        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1130        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[0]<0),-np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1131        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],-mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])   
1132    elif Laue == '-3 m 1':  #ok
1133        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1134        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[1]+HKLFT[0])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1135        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matkm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1136        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1137        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[1]<HKLFT[0]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1138    elif Laue == '-3 1 m':  #ok
1139        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1140        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1141        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1142        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1143        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],-mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])   
1144        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1145    #hexagonal
1146    #noncentrosymmetric
1147    elif Laue == '6':   #ok
1148        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1149        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1150        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1151        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1152    elif Laue == '-6':  #ok
1153        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1154        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1155        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1156        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1157    elif Laue == '6 2 2':   #ok
1158        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1159        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1160        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1161        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1162        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1163        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[0]>HKLFT[1]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1164    elif Laue == '6 m m':   #ok
1165        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1166        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1167        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1168        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1169        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]>HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1170    elif Laue == '-6 m 2':  #ok
1171        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matk2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1172        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1173        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1174        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat31[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1175        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matk2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1176        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1177    elif Laue == '-6 2 m':  #ok
1178        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1179        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=-2*HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1180        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<-2*HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1181        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1182        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>0)&(HKLFT[1]==HKLFT[0]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1183        HKLFT[:3] = np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T
1184        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1185        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]>HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1186    #centrosymmetric
1187    elif Laue == '6/m': #ok
1188        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1189        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1190        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1191        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1192        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1193    elif Laue == '6/m m m': #ok
1194        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1195        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1196        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]+HKLFT[1])<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat32[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1197        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat6[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1198        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]>HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm.T[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1199    #cubic - all ok
1200    #noncentrosymmetric -
1201    elif Laue == '2 3': 
1202        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1203        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1204        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1205        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[1]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1206        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1207        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1208        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]<0)&((HKLFT[0]>-HKLFT[2])|(HKLFT[1]>-HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3t[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1209        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]<0)&((HKLFT[0]>-HKLFT[2])|(HKLFT[1]>=-HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3t[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1210        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])       
1211    elif Laue == '4 3 2':   
1212        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1213        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1214        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat43[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1215        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]==0)&(HKLFT[1]<HKLFT[0]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd2[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1216        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])   #in lieu od 2-fold
1217        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1218        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1219        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]==0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat2d43[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1220    elif Laue == '-4 3 m': 
1221        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1222        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1223        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<=0,HKLFT[:3]*np.array([-1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])     
1224        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<=0,np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],mat4bar[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1225        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[1]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1226        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<HKLFT[0],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1227        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]==0)&(HKLFT[2]<0),HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1228        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1229        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1230        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&(HKLFT[1]<HKLFT[0]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1231        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3]) 
1232        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]<0)&(HKLFT[2]<-HKLFT[0])&(HKLFT[1]>HKLFT[2]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3q[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1233        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[0]<0)&(HKLFT[2]>=-HKLFT[0])&(HKLFT[1]>HKLFT[2]),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1234    #centrosymmetric
1235    elif Laue == 'm 3':
1236        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1237        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1238        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])           
1239        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1240        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1241    elif Laue == 'm 3 m':
1242        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]<0,HKLFT[:3]*np.array([-1,1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1243        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[1]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,-1,1])[:,nxs],HKLFT[:3])
1244        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[2]<0,HKLFT[:3]*np.array([1,1,-1])[:,nxs],HKLFT[:3])           
1245        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1246        HKLFT[:3] = np.where((HKLFT[2]>=0)&((HKLFT[0]>=HKLFT[2])|(HKLFT[1]>HKLFT[2])),np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matd3[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1247        HKLFT[:3] = np.where(HKLFT[0]>HKLFT[1],np.squeeze(np.inner(HKLF[:,:3],matdm[nxs,:,:])).T,HKLFT[:3])
1248    return HKLFT.T
1249       
1250
1251#Spherical harmonics routines
1252def OdfChk(SGLaue,L,M):
1253    'needs doc string'
1254    if not L%2 and abs(M) <= L:
1255        if SGLaue == '0':                      #cylindrical symmetry
1256            if M == 0: return True
1257        elif SGLaue == '-1':
1258            return True
1259        elif SGLaue == '2/m':
1260            if not abs(M)%2: return True
1261        elif SGLaue == 'mmm':
1262            if not abs(M)%2 and M >= 0: return True
1263        elif SGLaue == '4/m':
1264            if not abs(M)%4: return True
1265        elif SGLaue == '4/mmm':
1266            if not abs(M)%4 and M >= 0: return True
1267        elif SGLaue in ['3R','3']:
1268            if not abs(M)%3: return True
1269        elif SGLaue in ['3mR','3m1','31m']:
1270            if not abs(M)%3 and M >= 0: return True
1271        elif SGLaue == '6/m':
1272            if not abs(M)%6: return True
1273        elif SGLaue == '6/mmm':
1274            if not abs(M)%6 and M >= 0: return True
1275        elif SGLaue == 'm3':
1276            if M > 0:
1277                if L%12 == 2:
1278                    if M <= L/12: return True
1279                else:
1280                    if M <= L/12+1: return True
1281        elif SGLaue == 'm3m':
1282            if M > 0:
1283                if L%12 == 2:
1284                    if M <= L/12: return True
1285                else:
1286                    if M <= L/12+1: return True
1287    return False
1288       
1289def GenSHCoeff(SGLaue,SamSym,L,IfLMN=True):
1290    'needs doc string'
1291    coeffNames = []
1292    for iord in [2*i+2 for i in range(L/2)]:
1293        for m in [i-iord for i in range(2*iord+1)]:
1294            if OdfChk(SamSym,iord,m):
1295                for n in [i-iord for i in range(2*iord+1)]:
1296                    if OdfChk(SGLaue,iord,n):
1297                        if IfLMN:
1298                            coeffNames.append('C(%d,%d,%d)'%(iord,m,n))
1299                        else:
1300                            coeffNames.append('C(%d,%d)'%(iord,n))
1301    return coeffNames
1302   
1303def CrsAng(H,cell,SGData):
1304    'needs doc string'
1305    a,b,c,al,be,ga = cell
1306    SQ3 = 1.732050807569
1307    H1 = np.array([1,0,0])
1308    H2 = np.array([0,1,0])
1309    H3 = np.array([0,0,1])
1310    H4 = np.array([1,1,1])
1311    G,g = cell2Gmat(cell)
1312    Laue = SGData['SGLaue']
1313    Naxis = SGData['SGUniq']
1314    if len(H.shape) == 1:
1315        DH = np.inner(H,np.inner(G,H))
1316    else:
1317        DH = np.array([np.inner(h,np.inner(G,h)) for h in H])
1318    if Laue == '2/m':
1319        if Naxis == 'a':
1320            DR = np.inner(H1,np.inner(G,H1))
1321            DHR = np.inner(H,np.inner(G,H1))
1322        elif Naxis == 'b':
1323            DR = np.inner(H2,np.inner(G,H2))
1324            DHR = np.inner(H,np.inner(G,H2))
1325        else:
1326            DR = np.inner(H3,np.inner(G,H3))
1327            DHR = np.inner(H,np.inner(G,H3))
1328    elif Laue in ['R3','R3m']:
1329        DR = np.inner(H4,np.inner(G,H4))
1330        DHR = np.inner(H,np.inner(G,H4))
1331    else:
1332        DR = np.inner(H3,np.inner(G,H3))
1333        DHR = np.inner(H,np.inner(G,H3))
1334    DHR /= np.sqrt(DR*DH)
1335    phi = np.where(DHR <= 1.0,acosd(DHR),0.0)
1336    if Laue == '-1':
1337        BA = H.T[1]*a/(b-H.T[0]*cosd(ga))
1338        BB = H.T[0]*sind(ga)**2
1339    elif Laue == '2/m':
1340        if Naxis == 'a':
1341            BA = H.T[2]*b/(c-H.T[1]*cosd(al))
1342            BB = H.T[1]*sind(al)**2
1343        elif Naxis == 'b':
1344            BA = H.T[0]*c/(a-H.T[2]*cosd(be))
1345            BB = H.T[2]*sind(be)**2
1346        else:
1347            BA = H.T[1]*a/(b-H.T[0]*cosd(ga))
1348            BB = H.T[0]*sind(ga)**2
1349    elif Laue in ['mmm','4/m','4/mmm']:
1350        BA = H.T[1]*a
1351        BB = H.T[0]*b
1352    elif Laue in ['3R','3mR']:
1353        BA = H.T[0]+H.T[1]-2.0*H.T[2]
1354        BB = SQ3*(H.T[0]-H.T[1])
1355    elif Laue in ['m3','m3m']:
1356        BA = H.T[1]
1357        BB = H.T[0]
1358    else:
1359        BA = H.T[0]+2.0*H.T[1]
1360        BB = SQ3*H.T[0]
1361    beta = atan2d(BA,BB)
1362    return phi,beta
1363   
1364def SamAng(Tth,Gangls,Sangl,IFCoup):
1365    """Compute sample orientation angles vs laboratory coord. system
1366
1367    :param Tth:        Signed theta                                   
1368    :param Gangls:     Sample goniometer angles phi,chi,omega,azmuth 
1369    :param Sangl:      Sample angle zeros om-0, chi-0, phi-0         
1370    :param IFCoup:     True if omega & 2-theta coupled in CW scan
1371    :returns: 
1372        psi,gam:    Sample odf angles                             
1373        dPSdA,dGMdA:    Angle zero derivatives
1374    """                         
1375   
1376    if IFCoup:
1377        GSomeg = sind(Gangls[2]+Tth)
1378        GComeg = cosd(Gangls[2]+Tth)
1379    else:
1380        GSomeg = sind(Gangls[2])
1381        GComeg = cosd(Gangls[2])
1382    GSTth = sind(Tth)
1383    GCTth = cosd(Tth)     
1384    GSazm = sind(Gangls[3])
1385    GCazm = cosd(Gangls[3])
1386    GSchi = sind(Gangls[1])
1387    GCchi = cosd(Gangls[1])
1388    GSphi = sind(Gangls[0]+Sangl[2])
1389    GCphi = cosd(Gangls[0]+Sangl[2])
1390    SSomeg = sind(Sangl[0])
1391    SComeg = cosd(Sangl[0])
1392    SSchi = sind(Sangl[1])
1393    SCchi = cosd(Sangl[1])
1394    AT = -GSTth*GComeg+GCTth*GCazm*GSomeg
1395    BT = GSTth*GSomeg+GCTth*GCazm*GComeg
1396    CT = -GCTth*GSazm*GSchi
1397    DT = -GCTth*GSazm*GCchi
1398   
1399    BC1 = -AT*GSphi+(CT+BT*GCchi)*GCphi
1400    BC2 = DT-BT*GSchi
1401    BC3 = AT*GCphi+(CT+BT*GCchi)*GSphi
1402     
1403    BC = BC1*SComeg*SCchi+BC2*SComeg*SSchi-BC3*SSomeg     
1404    psi = acosd(BC)
1405   
1406    BD = 1.0-BC**2
1407    C = np.where(BD>1.e-6,rpd/np.sqrt(BD),0.)
1408    dPSdA = [-C*(-BC1*SSomeg*SCchi-BC2*SSomeg*SSchi-BC3*SComeg),
1409        -C*(-BC1*SComeg*SSchi+BC2*SComeg*SCchi),
1410        -C*(-BC1*SSomeg-BC3*SComeg*SCchi)]
1411     
1412    BA = -BC1*SSchi+BC2*SCchi
1413    BB = BC1*SSomeg*SCchi+BC2*SSomeg*SSchi+BC3*SComeg
1414    gam = atan2d(BB,BA)
1415
1416    BD = (BA**2+BB**2)/rpd
1417
1418    dBAdO = 0
1419    dBAdC = -BC1*SCchi-BC2*SSchi
1420    dBAdF = BC3*SSchi
1421   
1422    dBBdO = BC1*SComeg*SCchi+BC2*SComeg*SSchi-BC3*SSomeg
1423    dBBdC = -BC1*SSomeg*SSchi+BC2*SSomeg*SCchi
1424    dBBdF = BC1*SComeg-BC3*SSomeg*SCchi
1425   
1426    dGMdA = np.where(BD > 1.e-6,[(BA*dBBdO-BB*dBAdO)/BD,(BA*dBBdC-BB*dBAdC)/BD, \
1427        (BA*dBBdF-BB*dBAdF)/BD],[np.zeros_like(BD),np.zeros_like(BD),np.zeros_like(BD)])
1428       
1429    return psi,gam,dPSdA,dGMdA
1430
1431BOH = {
1432'L=2':[[],[],[]],
1433'L=4':[[0.30469720,0.36418281],[],[]],
1434'L=6':[[-0.14104740,0.52775103],[],[]],
1435'L=8':[[0.28646862,0.21545346,0.32826995],[],[]],
1436'L=10':[[-0.16413497,0.33078546,0.39371345],[],[]],
1437'L=12':[[0.26141975,0.27266871,0.03277460,0.32589402],
1438    [0.09298802,-0.23773812,0.49446631,0.0],[]],
1439'L=14':[[-0.17557309,0.25821932,0.27709173,0.33645360],[],[]],
1440'L=16':[[0.24370673,0.29873515,0.06447688,0.00377,0.32574495],
1441    [0.12039646,-0.25330128,0.23950998,0.40962508,0.0],[]],
1442'L=18':[[-0.16914245,0.17017340,0.34598142,0.07433932,0.32696037],
1443    [-0.06901768,0.16006562,-0.24743528,0.47110273,0.0],[]],
1444'L=20':[[0.23067026,0.31151832,0.09287682,0.01089683,0.00037564,0.32573563],
1445    [0.13615420,-0.25048007,0.12882081,0.28642879,0.34620433,0.0],[]],
1446'L=22':[[-0.16109560,0.10244188,0.36285175,0.13377513,0.01314399,0.32585583],
1447    [-0.09620055,0.20244115,-0.22389483,0.17928946,0.42017231,0.0],[]],
1448'L=24':[[0.22050742,0.31770654,0.11661736,0.02049853,0.00150861,0.00003426,0.32573505],
1449    [0.13651722,-0.21386648,0.00522051,0.33939435,0.10837396,0.32914497,0.0],
1450    [0.05378596,-0.11945819,0.16272298,-0.26449730,0.44923956,0.0,0.0]],
1451'L=26':[[-0.15435003,0.05261630,0.35524646,0.18578869,0.03259103,0.00186197,0.32574594],
1452    [-0.11306511,0.22072681,-0.18706142,0.05439948,0.28122966,0.35634355,0.0],[]],
1453'L=28':[[0.21225019,0.32031716,0.13604702,0.03132468,0.00362703,0.00018294,0.00000294,0.32573501],
1454    [0.13219496,-0.17206256,-0.08742608,0.32671661,0.17973107,0.02567515,0.32619598,0.0],
1455    [0.07989184,-0.16735346,0.18839770,-0.20705337,0.12926808,0.42715602,0.0,0.0]],
1456'L=30':[[-0.14878368,0.01524973,0.33628434,0.22632587,0.05790047,0.00609812,0.00022898,0.32573594],
1457    [-0.11721726,0.20915005,-0.11723436,-0.07815329,0.31318947,0.13655742,0.33241385,0.0],
1458    [-0.04297703,0.09317876,-0.11831248,0.17355132,-0.28164031,0.42719361,0.0,0.0]],
1459'L=32':[[0.20533892,0.32087437,0.15187897,0.04249238,0.00670516,0.00054977,0.00002018,0.00000024,0.32573501],
1460    [0.12775091,-0.13523423,-0.14935701,0.28227378,0.23670434,0.05661270,0.00469819,0.32578978,0.0],
1461    [0.09703829,-0.19373733,0.18610682,-0.14407046,0.00220535,0.26897090,0.36633402,0.0,0.0]],
1462'L=34':[[-0.14409234,-0.01343681,0.31248977,0.25557722,0.08571889,0.01351208,0.00095792,0.00002550,0.32573508],
1463    [-0.11527834,0.18472133,-0.04403280,-0.16908618,0.27227021,0.21086614,0.04041752,0.32688152,0.0],
1464    [-0.06773139,0.14120811,-0.15835721,0.18357456,-0.19364673,0.08377174,0.43116318,0.0,0.0]]
1465}
1466
1467Lnorm = lambda L: 4.*np.pi/(2.0*L+1.)
1468
1469def GetKcl(L,N,SGLaue,phi,beta):
1470    'needs doc string'
1471    import pytexture as ptx
1472    if SGLaue in ['m3','m3m']:
1473        if 'array' in str(type(phi)) and np.any(phi.shape):
1474            Kcl = np.zeros_like(phi)
1475        else:
1476            Kcl = 0.
1477        for j in range(0,L+1,4):
1478            im = j/4
1479            if 'array' in str(type(phi)) and np.any(phi.shape):
1480                pcrs = ptx.pyplmpsi(L,j,len(phi),phi)[0]
1481            else:
1482                pcrs = ptx.pyplmpsi(L,j,1,phi)[0]
1483            Kcl += BOH['L=%d'%(L)][N-1][im]*pcrs*cosd(j*beta)       
1484    else:
1485        if 'array' in str(type(phi)) and np.any(phi.shape):
1486            pcrs = ptx.pyplmpsi(L,N,len(phi),phi)[0]
1487        else:
1488            pcrs = ptx.pyplmpsi(L,N,1,phi)[0]
1489        pcrs *= RSQ2PI
1490        if N:
1491            pcrs *= SQ2
1492        if SGLaue in ['mmm','4/mmm','6/mmm','R3mR','3m1','31m']:
1493            if SGLaue in ['3mR','3m1','31m']: 
1494                if N%6 == 3:
1495                    Kcl = pcrs*sind(N*beta)
1496                else:
1497                    Kcl = pcrs*cosd(N*beta)
1498            else:
1499                Kcl = pcrs*cosd(N*beta)
1500        else:
1501            Kcl = pcrs*(cosd(N*beta)+sind(N*beta))
1502    return Kcl
1503   
1504def GetKsl(L,M,SamSym,psi,gam):
1505    'needs doc string'
1506    import pytexture as ptx
1507    if 'array' in str(type(psi)) and np.any(psi.shape):
1508        psrs,dpdps = ptx.pyplmpsi(L,M,len(psi),psi)
1509    else:
1510        psrs,dpdps = ptx.pyplmpsi(L,M,1,psi)
1511    psrs *= RSQ2PI
1512    dpdps *= RSQ2PI
1513    if M:
1514        psrs *= SQ2
1515        dpdps *= SQ2
1516    if SamSym in ['mmm',]:
1517        dum = cosd(M*gam)
1518        Ksl = psrs*dum
1519        dKsdp = dpdps*dum
1520        dKsdg = -psrs*M*sind(M*gam)
1521    else:
1522        dum = cosd(M*gam)+sind(M*gam)
1523        Ksl = psrs*dum
1524        dKsdp = dpdps*dum
1525        dKsdg = psrs*M*(-sind(M*gam)+cosd(M*gam))
1526    return Ksl,dKsdp,dKsdg
1527   
1528def GetKclKsl(L,N,SGLaue,psi,phi,beta):
1529    """
1530    This is used for spherical harmonics description of preferred orientation;
1531        cylindrical symmetry only (M=0) and no sample angle derivatives returned
1532    """
1533    import pytexture as ptx
1534    Ksl,x = ptx.pyplmpsi(L,0,1,psi)
1535    Ksl *= RSQ2PI
1536    if SGLaue in ['m3','m3m']:
1537        Kcl = 0.0
1538        for j in range(0,L+1,4):
1539            im = j/4
1540            pcrs,dum = ptx.pyplmpsi(L,j,1,phi)
1541            Kcl += BOH['L=%d'%(L)][N-1][im]*pcrs*cosd(j*beta)       
1542    else:
1543        pcrs,dum = ptx.pyplmpsi(L,N,1,phi)
1544        pcrs *= RSQ2PI
1545        if N:
1546            pcrs *= SQ2
1547        if SGLaue in ['mmm','4/mmm','6/mmm','R3mR','3m1','31m']:
1548            if SGLaue in ['3mR','3m1','31m']: 
1549                if N%6 == 3:
1550                    Kcl = pcrs*sind(N*beta)
1551                else:
1552                    Kcl = pcrs*cosd(N*beta)
1553            else:
1554                Kcl = pcrs*cosd(N*beta)
1555        else:
1556            Kcl = pcrs*(cosd(N*beta)+sind(N*beta))
1557    return Kcl*Ksl,Lnorm(L)
1558   
1559def Glnh(Start,SHCoef,psi,gam,SamSym):
1560    'needs doc string'
1561    import pytexture as ptx
1562
1563    if Start:
1564        ptx.pyqlmninit()
1565        Start = False
1566    Fln = np.zeros(len(SHCoef))
1567    for i,term in enumerate(SHCoef):
1568        l,m,n = eval(term.strip('C'))
1569        pcrs,dum = ptx.pyplmpsi(l,m,1,psi)
1570        pcrs *= RSQPI
1571        if m == 0:
1572            pcrs /= SQ2
1573        if SamSym in ['mmm',]:
1574            Ksl = pcrs*cosd(m*gam)
1575        else:
1576            Ksl = pcrs*(cosd(m*gam)+sind(m*gam))
1577        Fln[i] = SHCoef[term]*Ksl*Lnorm(l)
1578    ODFln = dict(zip(SHCoef.keys(),list(zip(SHCoef.values(),Fln))))
1579    return ODFln
1580
1581def Flnh(Start,SHCoef,phi,beta,SGData):
1582    'needs doc string'
1583    import pytexture as ptx
1584   
1585    if Start:
1586        ptx.pyqlmninit()
1587        Start = False
1588    Fln = np.zeros(len(SHCoef))
1589    for i,term in enumerate(SHCoef):
1590        l,m,n = eval(term.strip('C'))
1591        if SGData['SGLaue'] in ['m3','m3m']:
1592            Kcl = 0.0
1593            for j in range(0,l+1,4):
1594                im = j/4
1595                pcrs,dum = ptx.pyplmpsi(l,j,1,phi)
1596                Kcl += BOH['L='+str(l)][n-1][im]*pcrs*cosd(j*beta)       
1597        else:                #all but cubic
1598            pcrs,dum = ptx.pyplmpsi(l,n,1,phi)
1599            pcrs *= RSQPI
1600            if n == 0:
1601                pcrs /= SQ2
1602            if SGData['SGLaue'] in ['mmm','4/mmm','6/mmm','R3mR','3m1','31m']:
1603               if SGData['SGLaue'] in ['3mR','3m1','31m']: 
1604                   if n%6 == 3:
1605                       Kcl = pcrs*sind(n*beta)
1606                   else:
1607                       Kcl = pcrs*cosd(n*beta)
1608               else:
1609                   Kcl = pcrs*cosd(n*beta)
1610            else:
1611                Kcl = pcrs*(cosd(n*beta)+sind(n*beta))
1612        Fln[i] = SHCoef[term]*Kcl*Lnorm(l)
1613    ODFln = dict(zip(SHCoef.keys(),list(zip(SHCoef.values(),Fln))))
1614    return ODFln
1615   
1616def polfcal(ODFln,SamSym,psi,gam):
1617    '''Perform a pole figure computation.
1618    Note that the the number of gam values must either be 1 or must
1619    match psi. Updated for numpy 1.8.0
1620    '''
1621    import pytexture as ptx
1622    PolVal = np.ones_like(psi)
1623    for term in ODFln:
1624        if abs(ODFln[term][1]) > 1.e-3:
1625            l,m,n = eval(term.strip('C'))
1626            psrs,dum = ptx.pyplmpsi(l,m,len(psi),psi)
1627            if SamSym in ['-1','2/m']:
1628                if m:
1629                    Ksl = RSQPI*psrs*(cosd(m*gam)+sind(m*gam))
1630                else:
1631                    Ksl = RSQPI*psrs/SQ2
1632            else:
1633                if m:
1634                    Ksl = RSQPI*psrs*cosd(m*gam)
1635                else:
1636                    Ksl = RSQPI*psrs/SQ2
1637            PolVal += ODFln[term][1]*Ksl
1638    return PolVal
1639   
1640def invpolfcal(ODFln,SGData,phi,beta):
1641    'needs doc string'
1642    import pytexture as ptx
1643   
1644    invPolVal = np.ones_like(beta)
1645    for term in ODFln:
1646        if abs(ODFln[term][1]) > 1.e-3:
1647            l,m,n = eval(term.strip('C'))
1648            if SGData['SGLaue'] in ['m3','m3m']:
1649                Kcl = 0.0
1650                for j in range(0,l+1,4):
1651                    im = j/4
1652                    pcrs,dum = ptx.pyplmpsi(l,j,len(beta),phi)
1653                    Kcl += BOH['L=%d'%(l)][n-1][im]*pcrs*cosd(j*beta)       
1654            else:                #all but cubic
1655                pcrs,dum = ptx.pyplmpsi(l,n,len(beta),phi)
1656                pcrs *= RSQPI
1657                if n == 0:
1658                    pcrs /= SQ2
1659                if SGData['SGLaue'] in ['mmm','4/mmm','6/mmm','R3mR','3m1','31m']:
1660                   if SGData['SGLaue'] in ['3mR','3m1','31m']: 
1661                       if n%6 == 3:
1662                           Kcl = pcrs*sind(n*beta)
1663                       else:
1664                           Kcl = pcrs*cosd(n*beta)
1665                   else:
1666                       Kcl = pcrs*cosd(n*beta)
1667                else:
1668                    Kcl = pcrs*(cosd(n*beta)+sind(n*beta))
1669            invPolVal += ODFln[term][1]*Kcl
1670    return invPolVal
1671   
1672   
1673def textureIndex(SHCoef):
1674    'needs doc string'
1675    Tindx = 1.0
1676    for term in SHCoef:
1677        l = eval(term.strip('C'))[0]
1678        Tindx += SHCoef[term]**2/(2.0*l+1.)
1679    return Tindx
1680   
1681# self-test materials follow.
1682selftestlist = []
1683'''Defines a list of self-tests'''
1684selftestquiet = True
1685def _ReportTest():
1686    'Report name and doc string of current routine when ``selftestquiet`` is False'
1687    if not selftestquiet:
1688        import inspect
1689        caller = inspect.stack()[1][3]
1690        doc = eval(caller).__doc__
1691        if doc is not None:
1692            print('testing '+__file__+' with '+caller+' ('+doc+')')
1693        else:
1694            print('testing '+__file__()+" with "+caller)
1695NeedTestData = True
1696def TestData():
1697    array = np.array
1698    global NeedTestData
1699    NeedTestData = False
1700    global CellTestData
1701    # output from uctbx computed on platform darwin on 2010-05-28
1702    CellTestData = [
1703# cell, g, G, cell*, V, V*
1704  [(4, 4, 4, 90, 90, 90), 
1705   array([[  1.60000000e+01,   9.79717439e-16,   9.79717439e-16],
1706       [  9.79717439e-16,   1.60000000e+01,   9.79717439e-16],
1707       [  9.79717439e-16,   9.79717439e-16,   1.60000000e+01]]), array([[  6.25000000e-02,   3.82702125e-18,   3.82702125e-18],
1708       [  3.82702125e-18,   6.25000000e-02,   3.82702125e-18],
1709       [  3.82702125e-18,   3.82702125e-18,   6.25000000e-02]]), (0.25, 0.25, 0.25, 90.0, 90.0, 90.0), 64.0, 0.015625],
1710# cell, g, G, cell*, V, V*
1711  [(4.0999999999999996, 5.2000000000000002, 6.2999999999999998, 100, 80, 130), 
1712   array([[ 16.81      , -13.70423184,   4.48533243],
1713       [-13.70423184,  27.04      ,  -5.6887143 ],
1714       [  4.48533243,  -5.6887143 ,  39.69      ]]), array([[ 0.10206349,  0.05083339, -0.00424823],
1715       [ 0.05083339,  0.06344997,  0.00334956],
1716       [-0.00424823,  0.00334956,  0.02615544]]), (0.31947376387537696, 0.25189277536327803, 0.16172643497798223, 85.283666420376008, 94.716333579624006, 50.825714168082683), 100.98576357983838, 0.0099023858863968445],
1717# cell, g, G, cell*, V, V*
1718  [(3.5, 3.5, 6, 90, 90, 120), 
1719   array([[  1.22500000e+01,  -6.12500000e+00,   1.28587914e-15],
1720       [ -6.12500000e+00,   1.22500000e+01,   1.28587914e-15],
1721       [  1.28587914e-15,   1.28587914e-15,   3.60000000e+01]]), array([[  1.08843537e-01,   5.44217687e-02,   3.36690552e-18],
1722       [  5.44217687e-02,   1.08843537e-01,   3.36690552e-18],
1723       [  3.36690552e-18,   3.36690552e-18,   2.77777778e-02]]), (0.32991443953692895, 0.32991443953692895, 0.16666666666666669, 90.0, 90.0, 60.000000000000021), 63.652867178156257, 0.015710211406520427],
1724  ]
1725    global CoordTestData
1726    CoordTestData = [
1727# cell, ((frac, ortho),...)
1728  ((4,4,4,90,90,90,), [
1729 ((0.10000000000000001, 0.0, 0.0),(0.40000000000000002, 0.0, 0.0)),
1730 ((0.0, 0.10000000000000001, 0.0),(2.4492935982947065e-17, 0.40000000000000002, 0.0)),
1731 ((0.0, 0.0, 0.10000000000000001),(2.4492935982947065e-17, -2.4492935982947065e-17, 0.40000000000000002)),
1732 ((0.10000000000000001, 0.20000000000000001, 0.29999999999999999),(0.40000000000000013, 0.79999999999999993, 1.2)),
1733 ((0.20000000000000001, 0.29999999999999999, 0.10000000000000001),(0.80000000000000016, 1.2, 0.40000000000000002)),
1734 ((0.29999999999999999, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001),(1.2, 0.80000000000000004, 0.40000000000000002)),
1735 ((0.5, 0.5, 0.5),(2.0, 1.9999999999999998, 2.0)),
1736]),
1737# cell, ((frac, ortho),...)
1738  ((4.1,5.2,6.3,100,80,130,), [
1739 ((0.10000000000000001, 0.0, 0.0),(0.40999999999999998, 0.0, 0.0)),
1740 ((0.0, 0.10000000000000001, 0.0),(-0.33424955703700043, 0.39834311042186865, 0.0)),
1741 ((0.0, 0.0, 0.10000000000000001),(0.10939835193016617, -0.051013289294572106, 0.6183281045774256)),
1742 ((0.10000000000000001, 0.20000000000000001, 0.29999999999999999),(0.069695941716497567, 0.64364635296002093, 1.8549843137322766)),
1743 ((0.20000000000000001, 0.29999999999999999, 0.10000000000000001),(-0.073350319180835066, 1.1440160419710339, 0.6183281045774256)),
1744 ((0.29999999999999999, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001),(0.67089923785616512, 0.74567293154916525, 0.6183281045774256)),
1745 ((0.5, 0.5, 0.5),(0.92574397446582857, 1.7366491056364828, 3.0916405228871278)),
1746]),
1747# cell, ((frac, ortho),...)
1748  ((3.5,3.5,6,90,90,120,), [
1749 ((0.10000000000000001, 0.0, 0.0),(0.35000000000000003, 0.0, 0.0)),
1750 ((0.0, 0.10000000000000001, 0.0),(-0.17499999999999993, 0.3031088913245536, 0.0)),
1751 ((0.0, 0.0, 0.10000000000000001),(3.6739403974420595e-17, -3.6739403974420595e-17, 0.60000000000000009)),
1752 ((0.10000000000000001, 0.20000000000000001, 0.29999999999999999),(2.7675166561703527e-16, 0.60621778264910708, 1.7999999999999998)),
1753 ((0.20000000000000001, 0.29999999999999999, 0.10000000000000001),(0.17500000000000041, 0.90932667397366063, 0.60000000000000009)),
1754 ((0.29999999999999999, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001),(0.70000000000000018, 0.6062177826491072, 0.60000000000000009)),
1755 ((0.5, 0.5, 0.5),(0.87500000000000067, 1.5155444566227676, 3.0)),
1756]),
1757]
1758    global LaueTestData             #generated by GSAS
1759    LaueTestData = {
1760    'R 3 m':[(4.,4.,6.,90.,90.,120.),((1,0,1,6),(1,0,-2,6),(0,0,3,2),(1,1,0,6),(2,0,-1,6),(2,0,2,6),
1761        (1,1,3,12),(1,0,4,6),(2,1,1,12),(2,1,-2,12),(3,0,0,6),(1,0,-5,6),(2,0,-4,6),(3,0,-3,6),(3,0,3,6),
1762        (0,0,6,2),(2,2,0,6),(2,1,4,12),(2,0,5,6),(3,1,-1,12),(3,1,2,12),(1,1,6,12),(2,2,3,12),(2,1,-5,12))],
1763    'R 3':[(4.,4.,6.,90.,90.,120.),((1,0,1,6),(1,0,-2,6),(0,0,3,2),(1,1,0,6),(2,0,-1,6),(2,0,2,6),(1,1,3,6),
1764        (1,1,-3,6),(1,0,4,6),(3,-1,1,6),(2,1,1,6),(3,-1,-2,6),(2,1,-2,6),(3,0,0,6),(1,0,-5,6),(2,0,-4,6),
1765        (2,2,0,6),(3,0,3,6),(3,0,-3,6),(0,0,6,2),(3,-1,4,6),(2,0,5,6),(2,1,4,6),(4,-1,-1,6),(3,1,-1,6),
1766        (3,1,2,6),(4,-1,2,6),(2,2,-3,6),(1,1,-6,6),(1,1,6,6),(2,2,3,6),(2,1,-5,6),(3,-1,-5,6))],
1767    'P 3':[(4.,4.,6.,90.,90.,120.),((0,0,1,2),(1,0,0,6),(1,0,1,6),(0,0,2,2),(1,0,-1,6),(1,0,2,6),(1,0,-2,6),
1768        (1,1,0,6),(0,0,3,2),(1,1,1,6),(1,1,-1,6),(1,0,3,6),(1,0,-3,6),(2,0,0,6),(2,0,-1,6),(1,1,-2,6),
1769        (1,1,2,6),(2,0,1,6),(2,0,-2,6),(2,0,2,6),(0,0,4,2),(1,1,-3,6),(1,1,3,6),(1,0,-4,6),(1,0,4,6),
1770        (2,0,-3,6),(2,1,0,6),(2,0,3,6),(3,-1,0,6),(2,1,1,6),(3,-1,-1,6),(2,1,-1,6),(3,-1,1,6),(1,1,4,6),
1771        (3,-1,2,6),(3,-1,-2,6),(1,1,-4,6),(0,0,5,2),(2,1,2,6),(2,1,-2,6),(3,0,0,6),(3,0,1,6),(2,0,4,6),
1772        (2,0,-4,6),(3,0,-1,6),(1,0,-5,6),(1,0,5,6),(3,-1,-3,6),(2,1,-3,6),(2,1,3,6),(3,-1,3,6),(3,0,-2,6),
1773        (3,0,2,6),(1,1,5,6),(1,1,-5,6),(2,2,0,6),(3,0,3,6),(3,0,-3,6),(0,0,6,2),(2,0,-5,6),(2,1,-4,6),
1774        (2,2,-1,6),(3,-1,-4,6),(2,2,1,6),(3,-1,4,6),(2,1,4,6),(2,0,5,6),(1,0,-6,6),(1,0,6,6),(4,-1,0,6),
1775        (3,1,0,6),(3,1,-1,6),(3,1,1,6),(4,-1,-1,6),(2,2,2,6),(4,-1,1,6),(2,2,-2,6),(3,1,2,6),(3,1,-2,6),
1776        (3,0,4,6),(3,0,-4,6),(4,-1,-2,6),(4,-1,2,6),(2,2,-3,6),(1,1,6,6),(1,1,-6,6),(2,2,3,6),(3,-1,5,6),
1777        (2,1,5,6),(2,1,-5,6),(3,-1,-5,6))],
1778    'P 3 m 1':[(4.,4.,6.,90.,90.,120.),((0,0,1,2),(1,0,0,6),(1,0,-1,6),(1,0,1,6),(0,0,2,2),(1,0,-2,6),
1779        (1,0,2,6),(1,1,0,6),(0,0,3,2),(1,1,1,12),(1,0,-3,6),(1,0,3,6),(2,0,0,6),(1,1,2,12),(2,0,1,6),
1780        (2,0,-1,6),(0,0,4,2),(2,0,-2,6),(2,0,2,6),(1,1,3,12),(1,0,-4,6),(1,0,4,6),(2,0,3,6),(2,1,0,12),
1781        (2,0,-3,6),(2,1,1,12),(2,1,-1,12),(1,1,4,12),(2,1,2,12),(0,0,5,2),(2,1,-2,12),(3,0,0,6),(1,0,-5,6),
1782        (3,0,1,6),(3,0,-1,6),(1,0,5,6),(2,0,4,6),(2,0,-4,6),(2,1,3,12),(2,1,-3,12),(3,0,-2,6),(3,0,2,6),
1783        (1,1,5,12),(3,0,-3,6),(0,0,6,2),(2,2,0,6),(3,0,3,6),(2,1,4,12),(2,2,1,12),(2,0,5,6),(2,1,-4,12),
1784        (2,0,-5,6),(1,0,-6,6),(1,0,6,6),(3,1,0,12),(3,1,-1,12),(3,1,1,12),(2,2,2,12),(3,1,2,12),
1785        (3,0,4,6),(3,1,-2,12),(3,0,-4,6),(1,1,6,12),(2,2,3,12))],
1786    'P 3 1 m':[(4.,4.,6.,90.,90.,120.),((0,0,1,2),(1,0,0,6),(0,0,2,2),(1,0,1,12),(1,0,2,12),(1,1,0,6),
1787        (0,0,3,2),(1,1,-1,6),(1,1,1,6),(1,0,3,12),(2,0,0,6),(2,0,1,12),(1,1,2,6),(1,1,-2,6),(2,0,2,12),
1788        (0,0,4,2),(1,1,-3,6),(1,1,3,6),(1,0,4,12),(2,1,0,12),(2,0,3,12),(2,1,1,12),(2,1,-1,12),(1,1,-4,6),
1789        (1,1,4,6),(0,0,5,2),(2,1,-2,12),(2,1,2,12),(3,0,0,6),(1,0,5,12),(2,0,4,12),(3,0,1,12),(2,1,-3,12),
1790        (2,1,3,12),(3,0,2,12),(1,1,5,6),(1,1,-5,6),(3,0,3,12),(0,0,6,2),(2,2,0,6),(2,1,-4,12),(2,0,5,12),
1791        (2,2,-1,6),(2,2,1,6),(2,1,4,12),(3,1,0,12),(1,0,6,12),(2,2,2,6),(3,1,-1,12),(2,2,-2,6),(3,1,1,12),
1792        (3,1,-2,12),(3,0,4,12),(3,1,2,12),(1,1,-6,6),(2,2,3,6),(2,2,-3,6),(1,1,6,6))],
1793    }
1794   
1795    global FLnhTestData
1796    FLnhTestData = [{
1797    'C(4,0,0)': (0.965, 0.42760447),
1798    'C(2,0,0)': (1.0122, -0.80233610),
1799    'C(2,0,2)': (0.0061, 8.37491546E-03),
1800    'C(6,0,4)': (-0.0898, 4.37985696E-02),
1801    'C(6,0,6)': (-0.1369, -9.04081762E-02),
1802    'C(6,0,0)': (0.5935, -0.18234928),
1803    'C(4,0,4)': (0.1872, 0.16358127),
1804    'C(6,0,2)': (0.6193, 0.27573633),
1805    'C(4,0,2)': (-0.1897, 0.12530720)},[1,0,0]]
1806def test0():
1807    if NeedTestData: TestData()
1808    msg = 'test cell2Gmat, fillgmat, Gmat2cell'
1809    for (cell, tg, tG, trcell, tV, trV) in CellTestData:
1810        G, g = cell2Gmat(cell)
1811        assert np.allclose(G,tG),msg
1812        assert np.allclose(g,tg),msg
1813        tcell = Gmat2cell(g)
1814        assert np.allclose(cell,tcell),msg
1815        tcell = Gmat2cell(G)
1816        assert np.allclose(tcell,trcell),msg
1817selftestlist.append(test0)
1818
1819def test1():
1820    'test cell2A and A2Gmat'
1821    _ReportTest()
1822    if NeedTestData: TestData()
1823    msg = 'test cell2A and A2Gmat'
1824    for (cell, tg, tG, trcell, tV, trV) in CellTestData:
1825        G, g = A2Gmat(cell2A(cell))
1826        assert np.allclose(G,tG),msg
1827        assert np.allclose(g,tg),msg
1828selftestlist.append(test1)
1829
1830def test2():
1831    'test Gmat2A, A2cell, A2Gmat, Gmat2cell'
1832    _ReportTest()
1833    if NeedTestData: TestData()
1834    msg = 'test Gmat2A, A2cell, A2Gmat, Gmat2cell'
1835    for (cell, tg, tG, trcell, tV, trV) in CellTestData:
1836        G, g = cell2Gmat(cell)
1837        tcell = A2cell(Gmat2A(G))
1838        assert np.allclose(cell,tcell),msg
1839selftestlist.append(test2)
1840
1841def test3():
1842    'test invcell2Gmat'
1843    _ReportTest()
1844    if NeedTestData: TestData()
1845    msg = 'test invcell2Gmat'
1846    for (cell, tg, tG, trcell, tV, trV) in CellTestData:
1847        G, g = invcell2Gmat(trcell)
1848        assert np.allclose(G,tG),msg
1849        assert np.allclose(g,tg),msg
1850selftestlist.append(test3)
1851
1852def test4():
1853    'test calc_rVsq, calc_rV, calc_V'
1854    _ReportTest()
1855    if NeedTestData: TestData()
1856    msg = 'test calc_rVsq, calc_rV, calc_V'
1857    for (cell, tg, tG, trcell, tV, trV) in CellTestData:
1858        assert np.allclose(calc_rV(cell2A(cell)),trV), msg
1859        assert np.allclose(calc_V(cell2A(cell)),tV), msg
1860selftestlist.append(test4)
1861
1862def test5():
1863    'test A2invcell'
1864    _ReportTest()
1865    if NeedTestData: TestData()
1866    msg = 'test A2invcell'
1867    for (cell, tg, tG, trcell, tV, trV) in CellTestData:
1868        rcell = A2invcell(cell2A(cell))
1869        assert np.allclose(rcell,trcell),msg
1870selftestlist.append(test5)
1871
1872def test6():
1873    'test cell2AB'
1874    _ReportTest()
1875    if NeedTestData: TestData()
1876    msg = 'test cell2AB'
1877    for (cell,coordlist) in CoordTestData:
1878        A,B = cell2AB(cell)
1879        for (frac,ortho) in coordlist:
1880            to = np.inner(A,frac)
1881            tf = np.inner(B,to)
1882            assert np.allclose(ortho,to), msg
1883            assert np.allclose(frac,tf), msg
1884            to = np.sum(A*frac,axis=1)
1885            tf = np.sum(B*to,axis=1)
1886            assert np.allclose(ortho,to), msg
1887            assert np.allclose(frac,tf), msg
1888selftestlist.append(test6)
1889
1890def test7():
1891    'test GetBraviasNum(...) and GenHBravais(...)'
1892    _ReportTest()
1893    import os.path
1894    import sys
1895    import GSASIIspc as spc
1896    testdir = os.path.join(os.path.split(os.path.abspath( __file__ ))[0],'testinp')
1897    if os.path.exists(testdir):
1898        if testdir not in sys.path: sys.path.insert(0,testdir)
1899    import sgtbxlattinp
1900    derror = 1e-4
1901    def indexmatch(hklin, hkllist, system):
1902        for hklref in hkllist:
1903            hklref = list(hklref)
1904            # these permutations are far from complete, but are sufficient to
1905            # allow the test to complete
1906            if system == 'cubic':
1907                permlist = [(1,2,3),(1,3,2),(2,1,3),(2,3,1),(3,1,2),(3,2,1),]
1908            elif system == 'monoclinic':
1909                permlist = [(1,2,3),(-1,2,-3)]
1910            else:
1911                permlist = [(1,2,3)]
1912
1913            for perm in permlist:
1914                hkl = [abs(i) * hklin[abs(i)-1] / i for i in perm]
1915                if hkl == hklref: return True
1916                if [-i for i in hkl] == hklref: return True
1917        else:
1918            return False
1919
1920    for key in sgtbxlattinp.sgtbx7:
1921        spdict = spc.SpcGroup(key)
1922        cell = sgtbxlattinp.sgtbx7[key][0]
1923        system = spdict[1]['SGSys']
1924        center = spdict[1]['SGLatt']
1925
1926        bravcode = GetBraviasNum(center, system)
1927
1928        g2list = GenHBravais(sgtbxlattinp.dmin, bravcode, cell2A(cell))
1929
1930        assert len(sgtbxlattinp.sgtbx7[key][1]) == len(g2list), 'Reflection lists differ for %s' % key
1931        for h,k,l,d,num in g2list:
1932            for hkllist,dref in sgtbxlattinp.sgtbx7[key][1]: 
1933                if abs(d-dref) < derror:
1934                    if indexmatch((h,k,l,), hkllist, system):
1935                        break
1936            else:
1937                assert 0,'No match for %s at %s (%s)' % ((h,k,l),d,key)
1938selftestlist.append(test7)
1939
1940def test8():
1941    'test GenHLaue'
1942    _ReportTest()
1943    import GSASIIspc as spc
1944    import sgtbxlattinp
1945    derror = 1e-4
1946    dmin = sgtbxlattinp.dmin
1947
1948    def indexmatch(hklin, hklref, system, axis):
1949        # these permutations are far from complete, but are sufficient to
1950        # allow the test to complete
1951        if system == 'cubic':
1952            permlist = [(1,2,3),(1,3,2),(2,1,3),(2,3,1),(3,1,2),(3,2,1),]
1953        elif system == 'monoclinic' and axis=='b':
1954            permlist = [(1,2,3),(-1,2,-3)]
1955        elif system == 'monoclinic' and axis=='a':
1956            permlist = [(1,2,3),(1,-2,-3)]
1957        elif system == 'monoclinic' and axis=='c':
1958            permlist = [(1,2,3),(-1,-2,3)]
1959        elif system == 'trigonal':
1960            permlist = [(1,2,3),(2,1,3),(-1,-2,3),(-2,-1,3)]
1961        elif system == 'rhombohedral':
1962            permlist = [(1,2,3),(2,3,1),(3,1,2)]
1963        else:
1964            permlist = [(1,2,3)]
1965
1966        hklref = list(hklref)
1967        for perm in permlist:
1968            hkl = [abs(i) * hklin[abs(i)-1] / i for i in perm]
1969            if hkl == hklref: return True
1970            if [-i for i in hkl] == hklref: return True
1971        return False
1972
1973    for key in sgtbxlattinp.sgtbx8:
1974        spdict = spc.SpcGroup(key)[1]
1975        cell = sgtbxlattinp.sgtbx8[key][0]
1976        center = spdict['SGLatt']
1977        Laue = spdict['SGLaue']
1978        Axis = spdict['SGUniq']
1979        system = spdict['SGSys']
1980
1981        g2list = GenHLaue(dmin,spdict,cell2A(cell))
1982        #if len(g2list) != len(sgtbxlattinp.sgtbx8[key][1]):
1983        #    print 'failed',key,':' ,len(g2list),'vs',len(sgtbxlattinp.sgtbx8[key][1])
1984        #    print 'GSAS-II:'
1985        #    for h,k,l,d in g2list: print '  ',(h,k,l),d
1986        #    print 'SGTBX:'
1987        #    for hkllist,dref in sgtbxlattinp.sgtbx8[key][1]: print '  ',hkllist,dref
1988        assert len(g2list) == len(sgtbxlattinp.sgtbx8[key][1]), (
1989            'Reflection lists differ for %s' % key
1990            )
1991        #match = True
1992        for h,k,l,d in g2list:
1993            for hkllist,dref in sgtbxlattinp.sgtbx8[key][1]: 
1994                if abs(d-dref) < derror:
1995                    if indexmatch((h,k,l,), hkllist, system, Axis): break
1996            else:
1997                assert 0,'No match for %s at %s (%s)' % ((h,k,l),d,key)
1998                #match = False
1999        #if not match:
2000            #for hkllist,dref in sgtbxlattinp.sgtbx8[key][1]: print '  ',hkllist,dref
2001            #print center, Laue, Axis, system
2002selftestlist.append(test8)
2003           
2004def test9():
2005    'test GenHLaue'
2006    _ReportTest()
2007    import GSASIIspc as G2spc
2008    if NeedTestData: TestData()
2009    for spc in LaueTestData:
2010        data = LaueTestData[spc]
2011        cell = data[0]
2012        hklm = np.array(data[1])
2013        H = hklm[-1][:3]
2014        hklO = hklm.T[:3].T
2015        A = cell2A(cell)
2016        dmin = 1./np.sqrt(calc_rDsq(H,A))
2017        SGData = G2spc.SpcGroup(spc)[1]
2018        hkls = np.array(GenHLaue(dmin,SGData,A))
2019        hklN = hkls.T[:3].T
2020        #print spc,hklO.shape,hklN.shape
2021        err = True
2022        for H in hklO:
2023            if H not in hklN:
2024                print H,' missing from hkl from GSASII'
2025                err = False
2026        assert(err)
2027selftestlist.append(test9)
2028       
2029       
2030   
2031
2032if __name__ == '__main__':
2033    # run self-tests
2034    selftestquiet = False
2035    for test in selftestlist:
2036        test()
2037    print "OK"
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.