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		| @@ -52,15 +52,41 @@ def plot_parameters(dat, input_file, deparameterize=False, ref=None): | ||||
|         inputfile = yaml.full_load(file) | ||||
|  | ||||
|  | ||||
|     true_values = { | ||||
|             3: 2400, | ||||
|             4: 4200, | ||||
|             5: 11000, | ||||
|             6: 7800, | ||||
|             2: 100 | ||||
|             } | ||||
|     #true_values = { | ||||
|     #        3: 3400, | ||||
|     #        4: 4200, | ||||
|     #        5: 11000, | ||||
|     #        6: 7800, | ||||
|     #        2: 100 | ||||
|     #        } | ||||
|    | ||||
|      | ||||
|     true_values = { | ||||
|             3: 4800, | ||||
|             4: 7020, | ||||
|             5: 11520, | ||||
|             6: 11520, | ||||
|             2: 75 | ||||
|             } | ||||
|  | ||||
|  | ||||
|  | ||||
|     true_values_c = { | ||||
|         3: 0.0008, | ||||
|         4: 0.00034, | ||||
|         5: 0.00034, | ||||
|         6: 0.00034, | ||||
|         2: 100 | ||||
|         } | ||||
|  | ||||
|     true_values_rp = { | ||||
|         3: 10, | ||||
|         4: 60, | ||||
|         5: 220, | ||||
|         6: 160, | ||||
|         2: 100 | ||||
|         } | ||||
|  | ||||
|  | ||||
|     current_val = [] | ||||
|     labels = [] | ||||
|     ids = [] | ||||
| @@ -75,10 +101,9 @@ def plot_parameters(dat, input_file, deparameterize=False, ref=None): | ||||
|                     labels.append('$R_' + str(bnd_c['id'])) | ||||
|  | ||||
|         elif 'dirichlet' in bnd_c['type']: | ||||
|             current_val.append(inputfile['boundary_conditions'][1]['parameters']['U']) | ||||
|             current_val.append(inputfile['boundary_conditions'][0]['parameters']['U']) | ||||
|             ids.append(bnd_c['id']) | ||||
|             labels.append('U') | ||||
|  | ||||
|             labels.append('$U') | ||||
|  | ||||
|     dim = dat['theta'].shape[-1] | ||||
|     fig1, axes = plt.subplots(1,1,figsize=(8,6)) | ||||
| @@ -107,10 +132,10 @@ def plot_parameters(dat, input_file, deparameterize=False, ref=None): | ||||
|     for i in range(dim): | ||||
|          | ||||
|         true_level =  np.log(true_values[ids[i]]/current_val[i])/np.log(2) | ||||
|         rec_value = np.round(2**theta[-1, i]*current_val[i],1) | ||||
|         rec_value = np.round(2**theta[-1, i]*current_val[i],2) | ||||
|         cur_key = ids[i] | ||||
|  | ||||
|         axes.plot(t, theta[:, i] + 1.5*i, '-', color=col_,label=legends_ + '= ' + str(rec_value) + '/' + str(true_values[cur_key])  + '$') | ||||
|         axes.plot(t, theta[:, i] + 1.5*i, '-', color=col_,label= legends_ + '= ' + str(rec_value) + '/' + str(true_values[cur_key])  + '$') | ||||
|         axes.fill_between(t, theta[:, i] + 1.5*i - np.sqrt(P[:, i, i]), | ||||
|                         theta[:, i] + 1.5*i + np.sqrt(P[:, i, i]), alpha=0.3, | ||||
|                         color=col_) | ||||
|   | ||||
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